改进小生境蝙蝠算法在无功优化中的应用

发布时间：2018-07-10 18:27

  本文选题：无功优化 + 小生境　； 参考：《电力系统及其自动化学报》2017年10期

【摘要】：为了克服基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在原始算法中引入小生境技术并进行改进。在改进算法中,将小生境半径设置为自适应变化的动态函数;在单个小生境群体中采用信息共享机制,对相似蝙蝠数量的过度增长进行抑制;采用优质蝙蝠邻域搜索及存储策略对每一代每个小生境群体的优质蝙蝠进行储存。对某21节点系统进行了无功优化,并与遗传算法、基本蝙蝠算法进行比较,结果表明改进的算法具有更好的全局搜索能力和收敛性能。
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of slow convergence rate and easy to fall into local optimum in the later stage of basic bat algorithm, niche technique is introduced and improved in the original algorithm. In the improved algorithm, the niche radius is set as a dynamic function of adaptive change, and the information sharing mechanism is used in a single niche population to suppress the excessive growth of similar bat populations. High-quality bat neighborhood search and storage strategies were used to store each generation of high-quality bats in each niche population. Reactive power optimization of a 21-bus system is carried out and compared with genetic algorithm and basic bat algorithm. The results show that the improved algorithm has better global searching ability and convergence performance.
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61102039) 湖南省自然科学基金资助项目(14JJ7029) 中央高校基金资助项目 湖南省教改课题资助项目
【分类号】：TM714.3

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