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基于强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:1,他引:1
应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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改进PSO算法用于电力系统无功优化的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
由于电力系统无功优化为一有多变量、多约束、非线性的组合优化问题,针对传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的算法:分别赋予传统算法中的粒子以不同的初始惯性权重,权重较大的粒子拓展搜索空间,惯性权重较小的粒子完成局部强化寻优的工作。用改进的PSO算法无功优化计算IEEE-14节点系统的结果表明:新算法不仅避免了惯性因子权重调整的困难,而且较好地协调了算法的局部与全局搜索能力,可较好地解决电力系统的无功优化问题。 相似文献
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针对云粒子群算法(CPSO)在电力系统无功优化中易陷入局部极值,也存在早熟收敛问题,将基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法进行了改进:依据解空间的变换将局部搜索和全局搜索相结合,用正态云算子实现粒子的进化学习和交叉变异操作。改进的算法在时间、存储量性能上有了明显的提高,将改进后的算法应用到IEEE30节点标准测试系统和电网中进行仿真运算,与其它算法进行比较。结果表明,该方法在配电网无功优化中能取得更好的全局最优解,加快了收敛速度,提高了收敛精度。 相似文献
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对电力系统无功优化问题进行研究,提出了一种基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法(ARLESSO)的电力系统无功优化方案。针对群居蜘蛛优化(SSO)算法易于陷入局部最优和收敛精度不高的缺陷,引入多功能子族群划分策略:依据蜘蛛个体适应度大小,动态地将蜘蛛种群划分为精英群、扰动群和保持群;精英群和扰动群分别采用精英搜索和自适应折射学习进化机制,以提高算法全局深度搜索能力和种群样本多样性,在此基础上,构建最小网络损耗无功优化模型,并采用ARLESSO算法进行问题求解。IEEE节点测试系统仿真结果表明,同其他无功优化方案相比,所提算法全局寻优能力更强、精度更高,并且能够有效给出电力系统无功优化结果。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法。综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解。在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势。在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解。 相似文献
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提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解. 相似文献
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针对离散粒子群算法直接应用于无功优化后存在优化迭代过程易陷入局部最优解且后期收敛速度慢等问题,结合混沌算法,提出更加有效的改进离散粒子群算法求解多目标无功优化问题。同时,对每次迭代后产生的控制变量进行混沌优化,从而避免无功优化控制变量陷入局部极值区域。通过算例分析表明,采用改进离散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。 相似文献
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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. 相似文献
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