基于改进布谷鸟算法的电力系统最优潮流计算

发布时间：2018-01-07 14:09

  本文关键词：基于改进布谷鸟算法的电力系统最优潮流计算　出处：《水电能源科学》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算法每次迭代的优化值附近进行混沌局部搜索进而增加布谷鸟算法的局部搜索能力,同时采用量子门变换使每个个体朝最优个体进化,从而提高算法的寻优能力。最后以IEEE 118节点系统的最优潮流计算问题为例,应用QCCS进行仿真计算。通过与其他方法(PSO、GA、CS)计算结果进行对比分析,验证了QCCS算法求解电力系统最优潮流问题的有效性,从而为电力系统最优潮流(OPF)问题的求解提供了一种新方法。
[Abstract]:For optimal power flow problems, put forward a modified cuckoo algorithm into quantum computing and chaotic local search strategy (QCCS), namely the cuckoo algorithm for individual qubits encoding, through the superposition of quantum diversified populations, and in each iteration of the algorithm to optimize the value near the chaotic local search and increase local the cuckoo search ability of algorithm, and enables each individual toward the optimal individual evolution by quantum transformation, so as to improve the searching capability of the algorithm. Finally the optimal power flow IEEE 118 node system calculation problem as an example, the application of QCCS simulation calculation. By comparing with other methods (PSO, GA, CS) by comparing the calculation results analysis, verify the effectiveness of the optimal power flow QCCS algorithm to solve the problem of power system, so as to the optimal power flow (OPF) problem solving provides a new method.

【作者单位】： 国网湖北省电力公司经济技术研究院;华中科技大学水电与数字化工程学院;武汉理工大学资源与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51379080,41571514) 新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)资助项目(2015KJX09)
【分类号】：TP18;TM744
【正文快照】： 1引言电力系统最优潮流问题(OPF)可描述为在满足电力系统各种运行约束限制前提条件下,通过优化得到电力网络中各控制变量取值,使系统的某个性能指标达到最优,因此OPF问题是一个典型的约束非线性规划问题。以简化梯度法、牛顿法、内点法、解耦法为代表的传统优化方法已被运用于，

本文编号：1392870