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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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乔维德 《电力系统保护与控制》2007,35(17)
粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测.实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度. 相似文献
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电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解。多个算例的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解。 相似文献
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MOCLPSO算法在EED问题中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对粒子群优化PSO算法进行改进,对其容易陷入局部最优解的缺点提出了多目标综合学习粒子群算法(multi-objective comprehensive learning particle swarm optimization,MOCLPSO)算法.该算法采用了新颖的学习策略,即一个粒子可以学习其他所有粒子的pbest来更新自己的速度,以达到有效降低陷入局部最优解的可能性.将其应用于环境/排放规划EED问题,采用IEEE-30节点系统进行仿真,并将试验结果与经典的求解EED问题的算法相比较.验证了该算法具有较高的效率与全局搜索能力. 相似文献
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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法神经网络的电力电子电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电力电子电路故障进行在线诊断.仿真结果表明,改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度. 相似文献
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乔维德 《电力系统保护与控制》2007,35(17):17-21
粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 相似文献
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将改进后的粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解,克服了传统粒子群算法运算过程繁琐、收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点。该优化方法对粒子群算法进行了如下改进:采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略,提出了简化粒子群优化(简称SPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(简称DPSO)算法,将二者结合起来提出了带极值扰动的简化粒子群优化(简称DSPSO)算法。DSPSO以更小的种群数和进化代数获得了非常好的优化效果,使PSO算法更加实用化。对IEEE 6节点进行无功优化计算,并与其它算法进行了比较,表明该算法具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,是求解无功优化的有效方法。 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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为了解决粒子群算法(PSO)局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出了将禁忌搜索(TS)思想融入到粒子群算法中的混合算法,并将该算法应用到电力系统无功优化中。改进后的算法综合了粒子群算法快速性、随机性和全局收敛的优点,还具有禁忌搜索局部寻优的能力。通过对IEEE-30节点测试系统、铜陵电网实际进行仿真计算,并与其它算法进行比较,结果表明该算法能取得更好的全局最优解,既加快了收敛速度,又提高了收敛精度。 相似文献
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基于蜜蜂进化型粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高电能质量,降低网损,采用蜜蜂进化机制与粒子群算法相结合的蜜蜂进化型粒子群算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO),对电力系统的无功优化问题进行求解.改进后的算法能够克服传统粒子群算法的收敛精度低,易陷入局部最优解的缺点.应用改进算法对IEEE6、30节点标准电网进行无功优化计算,并与其它优化算法相比较,结果证明BEMPSO算法具有较好的全局寻优能力,验证了该算法的正确性和有效性. 相似文献
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基于多种群分层粒子群优化的配电网络重构 总被引:2,自引:0,他引:2
《电网技术》2008,(Z2)
为解决配电网的重构问题,文章基于控制理论的分层思想提出了多种群分层粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法:在第1层采用多种群粒子群并行计算;在第2层将每个种群看成一个粒子,将种群的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行粒子群优化并把优化结果返回到第1层。该算法结合配电网络的特点改进了PSO算法粒子位置的更新规则,提高了迭代过程中有效解的产生概率。最后对2个典型IEEE测试系统进行了仿真计算,结果表明多种群分层PSO算法的优化结果和收敛特性均优于PSO算法。文章提出的多种群分层并行计算思想对大规模系统的优化问题求解提供了新思路。 相似文献
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基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数.经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法(FAPSO)并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测,实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值. 相似文献