基于改进PSO算法的电力系统无功优化

被引:43
作者
唐剑东
熊信银
吴耀武
蒋秀洁
机构
[1] 华中科技大学电力学院
关键词
粒子群优化算法; 改进粒子群算法; 自适应; 变异;
D O I
暂无
中图分类号
TM744 [电力系统的计算];
学科分类号
摘要
粒子群优化PSO(ParticleSwarmOptimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法,但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和变异算子,提出了一种新的改进粒子群优化MPSO(ModifiedParticleSwarmOptimization)算法,并将其应用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型。对IEEE-14节点系统及某地区70节点实际电力系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明MPSO优化算法能有效地应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了一定程度的提高。
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