| 基于改进GSA的电力系统无功优化 |
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| 引用本文： | 郭艳艳,邓显文,刘利兰. 基于改进GSA的电力系统无功优化[J]. 水电能源科学, 2017, 35(8): 187-189 |
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| 作者姓名： | 郭艳艳 邓显文 刘利兰 |
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| 作者单位： | 1. 武汉铁路职业技术学院 机车车辆学院， 湖北 武汉 430205； 2. 武汉国测三联水电设备有限公司， 湖北 武汉 430070； 3. 重庆邮电大学 自动化学院， 重庆 400065 |
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| 基金项目： | 武汉市科技型中小企业技术创新基金（202611420 1629） |
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| 摘 要： | 针对引力搜索算法(GSA)初始群体随机和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进引力搜索算法(CLGSA),该算法引入混沌运动优化初始群体,提高种群的多样性,并结合Levy飞行的随机游走策略更新粒子的位置,降低算法陷入局部最优的可能。将GSA和CLGSA对IEEE14节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,CLGSA不仅具有良好的优化效果,且能有效降低系统的有功功率损耗。
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| 关 键 词： | 无功优化； 引力搜索算法； 混沌运动； Levy飞行 |
Reactive Power Optimization Based on Improved Gravitational Search Algorithm |
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| Abstract: | Gravitational search algorithm (GSA) is easy to trap into local optimum and its initial population is generated randomly. Thus, an improved GSA (CLGSA) is proposed by introducing chaotic motion to optimize initial population for increasing the diversity of population and combining the random walk strategy of Levy flight to update the position of particle for reducing the possibility of trapping into local optimum. GSA and CLGSA have been tested on the IEEE14 buses test system for reactive power optimization. Experiment results reveal that the CLGSA has a good optimization effect, and can reduce the active power losses effectively. |
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| Keywords: | reactive power optimization gravitational search algorithm chaotic motion Levy flight |
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