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基于改進量子遺傳算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化研究及應用

發(fā)布時間:2018-03-23 20:08

  本文選題:配電網(wǎng) 切入點:改進量子遺傳算法(IQGA) 出處:《電網(wǎng)與清潔能源》2017年08期


【摘要】:提出一種基于改進量子遺傳算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化方法。采用量子比特概率幅對控制變量進行編碼,提出交換個體局部最優(yōu)目標值的量子交叉方式和互換量子個體α和β值的量子變異方式,豐富了種群多樣性,縮短了運算周期,提高了算法計算效率與全局尋優(yōu)能力。規(guī)范、簡潔地給出配電網(wǎng)無功優(yōu)化數(shù)學模型,詳細闡明基于IQGA的無功優(yōu)化方法。分別采用遺傳算法、量子進化算法和文中方法對某城區(qū)局部中壓配電網(wǎng)中選定節(jié)點系統(tǒng)進行仿真計算,驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:A novel reactive power optimization method based on improved quantum genetic algorithm (QGA) is proposed, in which the quantum bit probability amplitude is used to code the control variables. The quantum crossover method of exchanging individual local optimal target value and the quantum variation mode of exchanging quantum individual 偽 and 尾 value are proposed, which enriches the diversity of population, shortens the operation period, improves the computational efficiency and global optimization ability of the algorithm. The mathematical model of reactive power optimization in distribution network is presented succinctly, and the reactive power optimization method based on IQGA is expounded in detail. Genetic algorithm, quantum evolutionary algorithm and the method in this paper are used to simulate the selected node system in a local medium voltage distribution network in an urban area. The effectiveness and superiority of the method are verified.
【作者單位】: 國網(wǎng)湖南省電力公司電力科學研究院;國網(wǎng)安徽省電力公司黃山供電公司;華北電力大學;國網(wǎng)湖南省電力公司;
【基金】:國家自然科學基金(71401055)~~
【分類號】:TM714.3;TP18

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