發(fā)布時間：2018-07-10 18:27

  本文選題：無功優(yōu)化 + 小生境��； 參考：《電力系統(tǒng)及其自動化學報》2017年10期

【摘要】：為了克服基本蝙蝠算法后期收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點,在原始算法中引入小生境技術(shù)并進行改進。在改進算法中,將小生境半徑設(shè)置為自適應(yīng)變化的動態(tài)函數(shù);在單個小生境群體中采用信息共享機制,對相似蝙蝠數(shù)量的過度增長進行抑制;采用優(yōu)質(zhì)蝙蝠鄰域搜索及存儲策略對每一代每個小生境群體的優(yōu)質(zhì)蝙蝠進行儲存。對某21節(jié)點系統(tǒng)進行了無功優(yōu)化,并與遺傳算法、基本蝙蝠算法進行比較,結(jié)果表明改進的算法具有更好的全局搜索能力和收斂性能。
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of slow convergence rate and easy to fall into local optimum in the later stage of basic bat algorithm, niche technique is introduced and improved in the original algorithm. In the improved algorithm, the niche radius is set as a dynamic function of adaptive change, and the information sharing mechanism is used in a single niche population to suppress the excessive growth of similar bat populations. High-quality bat neighborhood search and storage strategies were used to store each generation of high-quality bats in each niche population. Reactive power optimization of a 21-bus system is carried out and compared with genetic algorithm and basic bat algorithm. The results show that the improved algorithm has better global searching ability and convergence performance.
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61102039) 湖南省自然科學基金資助項目(14JJ7029) 中央高�；鹳Y助項目 湖南省教改課題資助項目
【分類號】：TM714.3

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