基于改进布谷鸟算法的电力系统最优潮流计算

被引：19

作者：

张东寅 ^{[1
]}

王澎涛 ^{[2
]}

袁艳斌 ^{[3
]}

袁晓辉 ^{[2
]}

许汉平 ^{[1
]}

机构：

[1] 国网湖北省电力公司经济技术研究院

[2] 华中科技大学水电与数字化工程学院

[3] 武汉理工大学资源与环境学院

来源：

水电能源科学 | 2017年 / 35卷 / 01期

关键词：

电力系统; 布谷鸟算法; 量子计算; 混沌; 最优潮流;

D O I：

10.20040/j.cnki.1000-7709.2017.01.050

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM744 [电力系统的计算];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算法每次迭代的优化值附近进行混沌局部搜索进而增加布谷鸟算法的局部搜索能力,同时采用量子门变换使每个个体朝最优个体进化,从而提高算法的寻优能力。最后以IEEE 118节点系统的最优潮流计算问题为例,应用QCCS进行仿真计算。通过与其他方法(PSO、GA、CS)计算结果进行对比分析,验证了QCCS算法求解电力系统最优潮流问题的有效性,从而为电力系统最优潮流(OPF)问题的求解提供了一种新方法。

引用

页码：200 / 204

页数：5

共 4 条

[1]

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化 [J].

海广超 ;

陈华 ;

金晓虎 .

水电能源科学, 2016, 34 (04) :203-206

[2]

四种潮流计算的近似等值方法及其适用性分析 [J].

李智欢 ;

文汀 ;

苏寅生 ;

孙鑫 ;

黄河 .

水电能源科学, 2015, 33 (07) :200-203

[3]

Modified artificial bee colony algorithm based on fuzzy multi-objective technique for optimal power flow problem.[J].A. Khorsandi;S.H. Hosseinian;A. Ghazanfari.Electric Power Systems Research.2013,

[4]

Comparison of different one-dimensional maps as chaotic search pattern in chaos optimization algorithms.[J].Mohammad Saleh Tavazoei;Mohammad Haeri.Applied Mathematics and Computation.2006, 2

← 1 →