基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算

被引：13

作者：

胡德峰 ^{[1
]}

张步涵 ^{[1
]}

姚建光 ^{[2
]}

机构：

[1] 华中科技大学电气与电子工程学院

[2] 江苏省泰州供电公司输配电运行部

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2007年 / 03期

关键词：

粒子群优化算法; 非劣最优解集; 多目标; 最优潮流计算; 关联度自适应学习; 适应度设计; 随机惯性权策略;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM744 [电力系统的计算];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略,克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。通过对IEEE 6、IEEE 14节点系统多目标最优潮流计算,验证了该算法的有效性。

引用

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页数：7

共 5 条

[1] 基于改进粒子群优化算法的最优潮流计算 [J].