一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出,并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则,使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数;对调节后粒子新位置的优劣,则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。最后,采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。IEEE30节点和IEEE118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。