基于改进粒子群算法的动态无功优化研究

被引：15

作者：

徐朝阳 ^{[1
]}

王孝友 ^{[1
]}

徐德贵 ^{[2
]}

徐中辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 池州供电公司

[2] 榆树大岭第二中学

来源：

东北电力大学学报 | 2017年 / 37卷 / 03期

关键词：

动态无功优化; 粒子群算法; 负荷曲线分段;

D O I：

10.19718/j.issn.1005-2992.2017.03.006

中图分类号：

TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

根据电力系统中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化的数学模型,并依据负荷曲线的变化特点进行智能分段。对粒子群算法进行改进,使其具有更好的收敛性和精确度,有效的避免了陷入局部最优解的情况。IEEE6节点系统算例分析表明,改进后的粒子群算法相比改进前的粒子群算法有明显的改善,能够减小系统网损。

引用

页码：33 / 38

页数：6

共 15 条

[1]

模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化 [J].

王秀云 ;

杨龑亮 ;

王彬 ;

杨冬梅 ;

刘立伟 .

东北电力大学学报, 2011, 31 (02) :62-66

[2]

求解动态无功优化问题的解耦算法 [J].

黄伟 ;

刘明波 ;

赖永生 .

电力系统及其自动化学报, 2010, 22 (05) :31-35

[3]

基于细菌群体趋药性算法的电力系统无功优化 [J].

许秀丽 ;

王震宇 ;

王洪军 ;

孙毅 ;

李欣 .

东北电力大学学报(社会科学版), 2009, 29 (04) :1-6

[4]

电力系统动态无功优化并行算法及其实现 [J].

缪楠林 ;

刘明波 ;

赵维兴 .

电工技术学报, 2009, 24 (02) :150-157

[5]

考虑时段优化的地区电网无功电压优化控制 [J].

摄伟 ;

刘健 ;

周艳 .

电力系统自动化, 2009, 33 (04) :31-35

[6]

考虑相邻时段投切次数约束的动态无功优化启发式策略 [J].

颜伟 ;

田甜 ;

张海兵 ;

伏进 ;

毛国志 ;

刘志宏 .

电力系统自动化, 2008, (10) :71-75

[7]

动态无功优化的简化方法及实现 [J].

蔡昌春 ;

丁晓群 ;

王宽 ;

沈茂亚 ;

吴祯 .

电力系统自动化, 2008, (05) :43-46+58

[8]

基于负荷规律性分析的支持向量机短期负荷预测方法 [J].

庞松岭 ;

穆钢 ;

王修权 ;

金鹏 ;

马俊国 .

东北电力大学学报, 2006, (04) :1-6

[9]

配电网无功补偿的动态优化算法 [J].

刘蔚 ;

韩祯祥 .

中国电机工程学报, 2006, (10) :79-85

[10]

电力系统动态无功优化调度的调节代价 [J].

张勇军 ;

任震 .

电力系统自动化, 2005, (02) :34-38+60

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