基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化

发布时间：2017-06-04 19:14

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【摘要】：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。
【作者单位】： 常州轻工职业技术学院信息工程系;常州大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 电力系统 无功优化 群居蜘蛛优化算法 有功网损
【基金】：江苏省教育科学"十二五"规划重点资助课题(No.B-a/2015/03/032)
【分类号】：TM714.3
【正文快照】： 0引言电力系统无功优化属于典型非线性规划范畴,具有多目标属性、混合变量等特点[1],对提高电压质量,确保电网经济、可靠和安全运行具有十分重要作用[2]。随着电力系统网络相关技术不断发展,传统的线性规划法、混合整数法、内点法、牛顿法等无功优化方法已经无法满足快速、高

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