基于改进多种群量子粒子群算法的STATCOM选址及容量优化

发布时间：2017-10-07 21:47

  本文关键词：基于改进多种群量子粒子群算法的STATCOM选址及容量优化

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【摘要】：针对如何确定静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)的最佳安装位置及容量以减少系统有功网损,提高电压水平的问题,建立了综合考虑系统网损、电压偏差、投资及运行费用的多目标优化模型,以发电机无功出力、机端电压、变压器分接头档位、无功补偿容量等为约束条件进行求解。并利用提出的改进多种群量子粒子群算法(multiple population quantum particle swarm optimization,MPQPSO)对STATCOM的安装地点及补偿容量进行组合优化,该算法采用多种群协同优化的方法,同时兼顾了算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对IEEE 30节点系统进行实例计算,并与量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化结果进行对比,结果表明采用提出的算法能得到更优的解,且算法稳定性较好。
【作者单位】： 三峡大学电气与新能源学院;
【关键词】： 无功优化 多目标优化 STATCOM Pareto解集
【基金】：国家自然科学基金项目(51307097) 三峡大学研究生科研创新基金资助(41040010314)~~
【分类号】：TM761.12
【正文快照】： 法(multiple population quantum particle swarm optimization,MPQPSO)对STATCOM的安装地点及补偿容量进行组合优化,该算法采用多种群协同优化的方法,同时兼顾了算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对IEEE 30节点系统进行实例计算,并与量子粒子群算法(quantum particle swarm

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本文编号：990263