基于强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢,易陷入局部最优的问题,提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法,该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力,即在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性以提高搜索效率。为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,利用混沌优化具有"奇异吸引子"的特性,在解空间进一步搜索,两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解。通过对某高压配电网的具体计算,最优降损率可以达到14.04%,节点最低电压从0.895 0 p.u.提高到0.995 6 p.u.,结果表明该算法应用在电力系统无功优化领域的可行性和有效性。     

一种基于子区域粒子群的无功优化算法研究

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于子区域粒子群的算法,并运用到电力系统无功优化中。该算法将搜索空间划分成若干个子区域,在各个子区域中均使用粒子群算法进行寻优,通过比较各个子区域的全局最优解,得出整个搜索空间的全局最优。结合无功优化的数学模型应用于IEEE30节点之中,并与标准粒子群算法以及自适应变异粒子群算法的结果相比较,结果表明基于子区域粒子群算法能够大大地降低在寻优过程中陷入局部最优的概率,寻找出更好的全局最优解,在电力系统无功优化中得到良好的应用。     

基于改进粒子群优化算法的电力系统无功电压综合控制

在基本粒子群优化算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法用于电力系统无功电压综合控制。该算法改进了随机初始化种群的方法,采用均匀初始化,引进了粒子的自身探索机制,用多个位于可行域中的粒子个体引导粒子的更新,以保证全局搜索的有效性,同时采用混沌变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,提高了算法的寻优性能。通过对IEEE-30节点标准系统模型的无功电压综合控制计算和分析,证明了此改进的粒子群优化算法具有更高的全局寻优效率。     

基于改进粒子群优化算法的电力系统无功电压综合控制

在基本粒子群优化算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法用于电力系统无功电压综合控制.该算法改进了随机初始化种群的方法,采用均匀初始化,引进了粒子的自身探索机制,用多个位于可行域中的粒子个体引导粒子的更新,以保证全局搜索的有效性,同时采用混沌变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,提高了算法的寻优性能.通过对IEEE-30节点标准系统模型的无功电压综合控制计算和分析,证明了此改进的粒子群优化算法具有更高的全局寻优效率.     

并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收 敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题.该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力.通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快.     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。     

一种新型的电力系统无功优化算法

介绍一种类似于遗传算法的进化算法———粒子群优化算法, 并把它应用到电力系统无功优化问题中。对基本的粒子群优化算法作了适当改进, 在粒子速度更新公式中增加了一项即上一代的全局“最优”值, 相当于增加了全局极值的权重, 提高了算法的收敛性。以粒子群优化算法为基础, 选取适合于该算法的无功优化目标函数。通过对 IEEE- 14节点的仿真计算, 证明了该算法优于基本的粒子群优化算法, 且与遗传算法相比能在更少的迭代次数内搜索到更好的全局最优解。     

电力系统无功优化自适应粒子群算法

针对粒子群(PSO)算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优的束缚,同时又保持前期搜索速度快特性。将其应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与GA、PSO等算法比较,结果表明APSO算法能有效应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能、收敛精度和收敛稳定性均较GA、PSO算法有了明显提高。     

基于种群替代的量子粒子群算法的含风电网无功优化

针对量子粒子群算法后期收敛速度慢,且易陷入局部最优解等问题,将粒子种群全局最优替代的思想和多种群并行搜索策略相结合,设计了一种基于含局部种群变异的多种群并行搜索替代的量子粒子群算法。该算法采用种群并行搜索替代的方式引入变异,增加了种群的多样性,同时在局部种群中利用全局最优替代平均最优,加快收敛速度。分别应用基本粒子群、量子粒子群和种群替代的量子粒子群算法对某含风电网进行仿真,验证了种群替代的量子粒子群算法在含风电网无功优化中的有效性和实用性。