基于改进量子遗传算法的配电网无功优化研究及应用

被引：16

作者：

向萌 ^{[1
]}

左剑 ^{[1
]}

王文林 ^{[2
]}

余东真 ^{[3
]}

谢晓骞 ^{[4
]}

机构：

[1] 国网湖南省电力公司电力科学研究院

[2] 国网安徽省电力公司黄山供电公司

[3] 华北电力大学

[4] 国网湖南省电力公司

来源：

电网与清洁能源 | 2017年 / 33卷 / 08期

关键词：

配电网; 改进量子遗传算法(IQGA); 无功优化; 概率幅编码;

D O I：

暂无

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：

提出一种基于改进量子遗传算法的配电网无功优化方法。采用量子比特概率幅对控制变量进行编码,提出交换个体局部最优目标值的量子交叉方式和互换量子个体α和β值的量子变异方式,丰富了种群多样性,缩短了运算周期,提高了算法计算效率与全局寻优能力。规范、简洁地给出配电网无功优化数学模型,详细阐明基于IQGA的无功优化方法。分别采用遗传算法、量子进化算法和文中方法对某城区局部中压配电网中选定节点系统进行仿真计算,验证了该方法的有效性和优越性。

引用

页码：32 / 37

页数：6

共 15 条

[1]

基于最优场景生成算法的主动配电网无功优化 [J].