基于遗传细菌觅食混合算法的电力系统无功优化

发布时间：2018-08-28 09:47

【摘要】：为了使遗传算法(GA)和细菌觅食算法(BFO)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传细菌觅食混合算法(GA-BFO);在遗传算法中采用排序选择方式进行个体选择操作,保持了种群的多样性,避免陷入局部最优。用该混合算法对IEEE 30节点系统进行无功优化计算,并将优化结果和2种单一算法的优化结果进行了比较,结果表明GA-BFO算法具有良好的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to preserve the advantages and disadvantages of genetic algorithm (GA) and bacterial foraging algorithm (BFO), a hybrid genetic bacterial foraging algorithm (GA-BFO) is proposed to optimize reactive power in power system. The diversity of the population is kept and the local optimum is avoided. The hybrid algorithm is used to calculate the reactive power optimization of IEEE 30-bus system. The optimization results are compared with those of two single algorithms. The results show that the GA-BFO algorithm is effective and feasible.
【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助(51367010)
【分类号】：TM714.3;TP18

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