基于飞蛾扑火优化算法的电力系统最优潮流计算

发布时间：2018-07-15 17:03

【摘要】：飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法作为一种最新提出的启发式智能优化算法,具有优良的搜索性能和鲁棒性,可用于求解复杂实际工程问题。针对电力系统最优潮流问题,提出采用MFO算法的最优化求解方案。该方案采用发电成本以及发电成本结合有功网损、节点电压偏移的加权和作为优化问题的目标函数,考虑电力系统潮流计算中复杂的约束限制,并与现有的基于其他智能优化算法的最优潮流计算结果展开对比与分析。IEEE 30节点系统仿真算例结果表明,采用MFO算法求解最优潮流问题具有收敛速度更快、搜索精度更高、鲁棒性强等优点。
[Abstract]:As a new heuristic intelligent optimization algorithm, moth-flame optimization algorithm has excellent search performance and robustness, and can be used to solve complex practical engineering problems. In order to solve the optimal power flow problem in power system, an optimization solution using MFO algorithm is proposed. In this scheme, power generation cost and generation cost combined with active power loss and weighted sum of node voltage offset are taken as objective function of optimization problem, and complex constraints in power flow calculation are considered. The simulation results of IEEE 30-bus system based on other intelligent optimization algorithms are compared and analyzed. The simulation results show that MFO algorithm has faster convergence speed and higher searching accuracy. Strong robustness and other advantages.
【作者单位】： 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院);国网四川省电力公司;国网四川省电力公司电力科学研究院;
【分类号】：TM744

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 崔鹏程;陈明榜;向铁元;;基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算[J];中国农村水利水电;2007年02期

2 胡德峰;张步涵;姚建光;;基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算[J];电力系统及其自动化学报;2007年03期

3 王鲁,相年德,王世缨;应用简化梯度法研究分布式并行最优潮流计算[J];中国电机工程学报;1991年S1期

4 刘敏华,郑洁,严彩梅;基于可变容差法的电力系统最优潮流计算[J];电力自动化设备;2003年11期

5 赵波,郭创新,曹一家;基于粒子群优化算法和动态调整罚函数的最优潮流计算(英文)[J];电工技术学报;2004年05期

6 俞俊霞,赵波;基于改进粒子群优化算法的最优潮流计算[J];电力系统及其自动化学报;2005年04期

7 刘耀年;李迎红;张冰冰;李春亮;;基于人工鱼群算法的最优潮流计算[J];电工电能新技术;2006年04期

8 李林川;李磊;黄海浪;;市场环境下考虑暂态稳定约束的最优潮流计算[J];天津大学学报;2006年09期

9 崔鹏程;陈明榜;向铁元;;基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算[J];电网技术;2006年S2期

10 林小朗;王磊;;改进粒子群优化算法的电力系统最优潮流计算[J];广东电力;2007年03期

相关会议论文 前6条

1 杨琳;孔峰;;基于梯度蜂群混合算法的电力系统最优潮流计算[A];中南六省（区）自动化学会第二十九届学术年会论文集[C];2011年

2 胡罡;侯延进;刘震;;基于混合算法的最优潮流计算[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

3 崔鹏程;陈明榜;向铁元;;基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年

4 余健明;马元社;张凡;;基于矢量距免疫算法的电力系统最优潮流计算[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

5 孙冰;黄倩;汤海燕;;基于PSASP的矿区电网多目标最优潮流计算分析[A];煤矿机电一体化新技术创新与发展2012学术年会论文集[C];2012年

6 游桂杨;韦化;阳育德;;基于Taylor级数法的暂态稳定约束最优潮流计算[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

相关硕士学位论文 前5条

1 姜舒婷;直流电网中潮流控制器的影响及其配置方法研究[D];华北电力大学;2015年

2 蔡超;智能电网最优潮流计算方法及其收敛性研究[D];东北大学;2014年

3 于赞梅;改进粒子群优化算法在最优潮流计算中的应用[D];华北电力大学（河北）;2007年

4 李彬;考虑联络线暂态稳定性约束的最优潮流计算[D];天津大学;2005年

5 潮铸;基于二阶轨迹灵敏度的暂态稳定约束最优潮流计算[D];华南理工大学;2011年

，

本文编号：2124771