本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)折射學(xué)習(xí)和精英搜索SSO算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究,提出了一種基于自適應(yīng)折射學(xué)習(xí)和精英搜索SSO算法(ARLESSO)的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化方案。針對(duì)群居蜘蛛優(yōu)化(SSO)算法易于陷入局部最優(yōu)和收斂精度不高的缺陷,引入多功能子族群劃分策略:依據(jù)蜘蛛個(gè)體適應(yīng)度大小,動(dòng)態(tài)地將蜘蛛種群劃分為精英群、擾動(dòng)群和保持群;精英群和擾動(dòng)群分別采用精英搜索和自適應(yīng)折射學(xué)習(xí)進(jìn)化機(jī)制,以提高算法全局深度搜索能力和種群樣本多樣性,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建最小網(wǎng)絡(luò)損耗無(wú)功優(yōu)化模型,并采用ARLESSO算法進(jìn)行問(wèn)題求解。IEEE節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)仿真結(jié)果表明,同其他無(wú)功優(yōu)化方案相比,所提算法全局尋優(yōu)能力更強(qiáng)、精度更高,并且能夠有效給出電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化結(jié)果。
【作者單位】： 常州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 電力系統(tǒng) 無(wú)功優(yōu)化 群居蜘蛛優(yōu)化算法 有功網(wǎng)損
【基金】：江蘇省教育科學(xué)"十二五"規(guī)劃重點(diǎn)資助課題(No.B-a/2015/03/032)
【分類號(hào)】：TM714.3
【正文快照】： 0引言電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化屬于典型非線性規(guī)劃范疇,具有多目標(biāo)屬性、混合變量等特點(diǎn)[1],對(duì)提高電壓質(zhì)量,確保電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、可靠和安全運(yùn)行具有十分重要作用[2]。隨著電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的線性規(guī)劃法、混合整數(shù)法、內(nèi)點(diǎn)法、牛頓法等無(wú)功優(yōu)化方法已經(jīng)無(wú)法滿足快速、高

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：421888