粒子群算法在电网无功优化中的应用研究

为解决目前电网系统无功优化潮流计算中存在的问题,如计算量大,计算结果中的各节点电压值可能导致无功电源出力接近极限值,并可能与系统电压安全发生冲突,发电机出力越限等。本文采用带罚函数、学习因子和惯性权重的改进粒子群算法,通过模拟编程,求解了在给定约束条件情况下,两个典型系统（5节点典型系统 和39节点典型系统）的无功优化潮流计算问题。通过计算结果分析比较,总结出了在无功优化计算中,如何对电网中的约束条件进行处理,以及如何设置粒子群算法中的相关参数和范围。并讨论了电网的约束条件对无功优化结果的影响,给出了粒子群算法中罚函数、惯性权重及学习因子等参数的设置原则以及对算法收敛性的影响,并对算法的改进进行了展望。     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性,基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型,并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化.为了克服粒子群算法的局部收敛性,在迭代过程中,根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整,从而提高算法的搜索能力.仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较,收敛速度快、迭代次数少、...     

基于改进粒子群优化的粗糙集连续属性离散化

提出一种基于改进粒子群优化的连续属性离散化算法。在算法优化方面,采用改进粒子群优化算法。为了克服传统粒子群优化的不足,对种群初始化和自适应调整粒子的惯性权重,提高了粒子群优化算法的全局寻优能力。在粗糙集属性离散化方面,主要是通过将最小断点集作为优化目标,粗糙集属性依赖度作为约束条件。仿真结果表明,该方法能有效地解决决策表连续属性离散化问题,计算速度快,收敛性好。     

融合隶属度函数的自适应惯性权重模式的粒子群优化算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算法PSO-AIWA,有效合理地均衡PSO的全局搜索和局部搜索能力。根据当前粒子与全局最优粒子间的差异,算法可以通过基于粒子间距的隶属度函数动态调整粒子的惯性权重,使得每次迭代中,粒子可以根据当前状态在每个维度上的搜索空间内选择合适的惯性权重进行状态更新。在6种基准函数下进行了算法的性能测试,结果表明,与随机式惯性权重PSO算法与线性递减惯性权重PSO-LDIW算法相比,该算法可以获得更好的粒子分布和收敛性。     

基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。     

惯性权重粒子群算法模型收敛性分析及参数选择

为提高粒子群算法的收敛性,基于动力系统的稳定性理论分析了带有惯性权重的粒子群算法模型的收敛性,提出了在算法模型收敛条件下惯性权重w和加速系数c的参数约束关系.使用4个测试函数对具有所提参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型和典型参数取值惯性权重粒子群算法模型进行了对比仿真研究,实验结果表明,具有提出的参数约束关系的惯性权重粒子群算法模型在收敛性方面具有显著优越性.     

带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值.为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,提出了一种新的带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法.首先,对算法中的惯性权值进行改进,增强粒子局部收敛能力;然后,利用柯西变异算子,增加种群多样性.数值实验表明,提出的改进粒子群优化算法具有较快收敛速度,寻优能力强,能有效克服早熟收敛现象.     

改进粒子群优化算法在服务组合中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一个改进的PSO算法,该算法设计一种新的惯性权重,在粒子搜索的不同阶段采用不同的计算公式计算惯性权重,并引入自适应变异策略和线性变化的学习因子。实验结果表明,该算法的收敛性等性能比基本粒子群算法有明显提高,能较好地解决非线性问题。     

含分布式电源的改进PSO算法配电网无功优化

在电网无功供电性能优化问题的研究中,针对包含分布式电源的配电网无功优化的特点,利用一种改进粒子群算法,对含分布式发电的配电网系统进行了无功优化的计算.考虑了电网损最小、节点电压和发电机无功出力的约束作为优化目标函数,采用粒子群算法,在其速度进化方程中引入了自适应惯性权重和收缩因子以提高,并运用遗传算法中的交叉技术,对PSO算法产生的粒子进行遗传交叉运算来改善全局搜索能力,并在迭代后期将其取消来提高计算速度,仿真结果对比表明,提出的优化算法能够有效地提高电网电压质量和减少功率损耗.     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

电力市场环境下有功优化调度方法综述

电力系统安全经济运行是电力系统中重要问题之一,随着发电侧电力市场的开放,传统有功优化调度方法已难适应当前电力市场环境.从调度模型及优化算法两方面进行综合分析,总结了电力市场环境下有功优化调度的数学模型、优化算法及其主要成果,并指出了各种算法的优缺点.     

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题。BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是保证电力系统安全经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。本文首先介绍无功优化的一般数学模型,然后重点分析粒子群优化算法的组成结构与工作原理,进而提出一种改进的粒子群优化算法。该算法采用随机自适应策略,能够对当前所产生的局部最优值进行变异,再重回粒子群算法中搜寻全局最优值,从而可以有效改善传统粒子群算法求解电力系统无功优化问题时存在的收敛精度不高、容易陷入局部最优等不足,一定程度上提高了粒子群算法的寻优能力。最后,通过在IEEE 30节点上进行仿真实验比较,结果表明该算法是可行和有效的,达到了提高供电质量、降低线损的目的。     

农网电压及无功优化控制系统的研究

随着电力调度自动化程度的不断提高,通道可靠性的增强以及变电站设备遥控功能的不断成熟完善,建立基于调度自动化监控与数据采集系统的全局无功电压优化集中控制系统己经成为可能。本文在分析和对比国内外无功优化研究情况的基础上,结合调度自动化系统的发展,开发了“农网电压及无功优化控制系统”,最终达到全网电压无功优化运行控制的目的。     

基于非支配解的多目标粒子群无功优化

针对传统PSO在求解多目标问题时采用权重系数法将多目标转化为单目标而忽视了目标函数间的竞争关系,并结合系统中最受关注之一的电压安全问题,以电力系统中的有功网损和电压稳定裕度为目标,采用提取非支配解的方法使目标在充分竞争的情况下得出Pareto最优解,克服了权重系数法缺乏多样性的缺点。优化结果给出了有功网损与电压稳定裕度之间的竞争关系,电力决策者可根据实际问题的需要选择最终满意的非支配解,具有很好的灵活性与多样性。运用IEEE-14节点测试系统验证了该算法的优越性,并与其他算法相比,表明了该方法是一种能够有效求解多目标电力系统无功优化问题的新方法。     

无线电能传输系统参数优化

无线供电系统中线圈、线圈间互感、补偿电容、谐振频率各个参数之间相互制约、相互影响,系统的设计是一个多参数、多变量的优化问题。以往的参数优化一般是单参数优化而且只优化到互感,并没有优化到具体的匝数,系统设计需要较大修正。为解决此问题,在得到系统的传输功率和效率模型的基础上,利用线圈匝数与自感互感的关系,以PS型拓扑为优化对象,给出了系统的非线性数学规划模型,利用遗传算法得出了系统的最优设计参数。最后,通过实验研究证明了理论分析与设计方法的正确性。     

兴安直流低负荷无功优化功能激活导致直流功率受限分析

对兴安直流低负荷无功优化功能逻辑不够完善之处进行分析,提出预防措施。     

基于综合改进型PSO算法的电网无功优化研究

为改善基本粒子群优化(PSO)算法的电网无功优化性能,提出了一种新的综合改进型PSO算法,该算法将蜜蜂进化机制、遗传选择机制与PSO算法相结合.在寻优前期,为提高粒子的全局寻优能力,采用蜜蜂进化机制与粒子群相结合的蜜蜂进化PSO算法,可有效地增加粒子的多样性;在寻优后期,为增加粒子的收敛速度,采用遗传选择机制与PSO算法相结合的选择PSO算法.利用综合改进型PSO算法和其他典型优化算法,分别对IEEE 14标准电网以及某地实际运行电网进行对比分析,结果显示,综合改进后的PSO算法进行无功优化时,其收敛速度明显加快,收敛能力显著提高,电网无功优化性能有了很大改善,验证了该算法的正确性和有效性.