基于自适应强引导粒子群算法的电力系统无功优化

在简单比较遗传算法、模拟退火算法、Tabu算法、传统粒子群无功优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群无功优化算法即自适应强引导粒子群的电力系统无功优化算法,该算法在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,利用数学中的外推技巧对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性,利用群体适应度方差判别种群的多样性,并相应调整变异概率作出变异判别实现自适应更新粒子速度和位置,提高全局和局部搜索能力,进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,可以更有效地搜索到全局最优解。通过对福建某高压配电网进行无功优化,本文算法优化后最优降损率可达15.3%,最低电压从0.8950pu提高到0.9973pu,结果表明本文算法及模型的可行性和有效性。