基于多策略自适应粒子群算法的电网无功优化

发布时间：2021-02-02 01:46

　　针对无功优化中确定无功补偿点和无功补偿容量的问题,本文提出了一种基于奇异值分解理论和多策略自适应粒子群优化算法（MS-APSO）的无功优化法。首先基于潮流计算中的雅可比矩阵奇异值分解以确定电压稳定性较弱的节点作为无功补偿节点;然后以线路有功损耗、负荷节点电压偏差最小以及节点稳定度最大为目标优化无功补偿量。为解决迭代后期算法收敛速度降低、粒子群多样性下降等问题,提出了多策略自适应改进算法以寻求全局最优解,综合考虑了粒子群多样性、惯性权重、越限重置和变异的影响,有效提高了算法前期的收敛速度和后期的寻优能力。最后,改进算法的有效性在IEEE 118算例中得到了验证。结果表明,改进后算法降损率与传统方法相比可以提高38.6%。 

【文章来源】：电力电容器与无功补偿. 2020,41(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

惯性权重与粒子群平均粒距对应关系

PSO和MS-APSO的算法流程见图2，与PSO算法相比，MS-APSO算法增加了自适应部分，见图3。优化后的算法综合考虑了影响收敛速度和精度的不同因素，基于粒子群多样性对多个参数进行了自适应调整。同时，针对粒子越限问题，增加了判断和条件重置。图3 自适应算法流程图

自适应算法流程图


本文编号：3013816