基于禁忌搜索粒子群优化算法的无功优化

被引：3

作者：

黄玮

林知明

李波

机构：

[1] 华东交通大学电气与电子工程学院

来源：

电力学报 | 2007年 / 04期

关键词：

粒子群优化算法; 禁忌算法; 无功优化;

D O I：

10.13357/j.cnki.jep.001458

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出将粒子群优化算法结合禁忌搜索的混合算法,并应用它来求解电力系统无功优化问题。该混合算法是以粒子群优化算法为主框架,以禁忌搜索算法作为个体群继续在邻域中寻优,寻优结果对粒子群算法的输出做了更新。混合算法保留了粒子群优化算法的并行处理性,同时利用了禁忌搜索算法的较强的"爬山"能力,加快了混合优化算法的收敛时间和提高了收敛解的有效性。

引用

页码：443 / 446

页数：4

共 8 条

[1] 基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化 [J].

何佳 ;

吴耀武 ;

娄素华 ;

熊信艮 .

电网技术, 2007, (02) :47-51+79

[2] 基于TS和GA算法的配电电容器优化投切 [J].

张芙蓉 ;

孟昭勇 ;

李剑 .

继电器, 2004, (14) :29-31+48

[3]

电力系统潮流计算的计算机方法[M]. 上海交通大学出版社 , 吴际舜, 2000

[4] Reactive power dispatch with a hybrid stochastic search technique [J].

Das, DB ;

Patvardhan, C .

INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS, 2002, 24 (09) :731-736

[5]

Optimal reactive power dispatch using an adaptive genetic algorithm[J] . Q.H. Wu,Y.J. Cao,J.Y. Wen.International Journal of Electrical Power and Energy Systems . 1998 (8)

[6]

Tabu Search—Part II[J] . Fred Glover.ORSA Journal on Computing . 1990 (1)

[7]

Tabu Search—Part I[J] . Fred Glover.ORSA Journal on Computing . 1989 (3)

[8]

Application of evolutionary programming to reactive power planning-comparison with nonlinear programming approach .2 Lai L L,Ma J T. IEEE Transactions on Power Systems . 1997

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