本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用

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【摘要】：在當(dāng)今社會(huì)科學(xué)技術(shù)不斷飛速前進(jìn)的大環(huán)境中,人工智能一直是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的學(xué)者們看重的前沿學(xué)科之一。而隨著理論研究與技術(shù)實(shí)踐的持續(xù)推進(jìn)與發(fā)展,人工智能已經(jīng)由當(dāng)初的美好理想和模糊的概念,在人類智慧的不斷開(kāi)拓與時(shí)間積累中,逐漸走進(jìn)了我們的日常生活。而作為其核心的人工智能算法,則一直是從事人工智能研究開(kāi)發(fā)的學(xué)者們所關(guān)心的重中之重。人工智能算法在處理各類優(yōu)化問(wèn)題時(shí)有著傳統(tǒng)優(yōu)化方法所不具備的優(yōu)勢(shì)。本文在目前研究較為成熟的各類智能優(yōu)化算法中選取了PSO粒子群算法作為重點(diǎn)研究對(duì)象,對(duì)于其基本結(jié)構(gòu)與機(jī)能進(jìn)行探討,并對(duì)于算法模型進(jìn)行改造,使其適應(yīng)性更強(qiáng),算法性能更優(yōu)。在這一部分工作中,本文首先對(duì)PSO粒子群算法的原始結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,指出其中的不足并提出相應(yīng)的建議。然后基于這些不足對(duì)算法模型進(jìn)行增改,改善其收斂過(guò)慢以及某些情況下早熟收斂的情況。之后對(duì)算法的性能進(jìn)行一些測(cè)試來(lái)驗(yàn)證算法的性能。隨后本文選取電力系統(tǒng)潮流計(jì)算中的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究,首先對(duì)現(xiàn)有的優(yōu)化潮流計(jì)算中涉及的優(yōu)化算法進(jìn)行分析,指出其優(yōu)勢(shì)與缺點(diǎn)。并選取電力系統(tǒng)潮流計(jì)算中的優(yōu)化問(wèn)題,將經(jīng)過(guò)改進(jìn)的PSO算法應(yīng)用到這些優(yōu)化問(wèn)題中去,來(lái)驗(yàn)證PSO算法在優(yōu)化潮流計(jì)算中的應(yīng)用是切實(shí)可行的。通過(guò)本文的研究可以得到如下結(jié)論：針對(duì)基本粒子群算法中存在的一些不足與缺陷,本文提出的改進(jìn)型基本粒子群優(yōu)化算法通過(guò)可變慣性權(quán)重來(lái)調(diào)整粒子群在不同搜索階段的尋優(yōu)能力以及通過(guò)變異操作來(lái)改善基本粒子群算法跳出局部最優(yōu)值能力不足的問(wèn)題,并通過(guò)兩個(gè)實(shí)際算例驗(yàn)證了本文所提出的算法具有很強(qiáng)的可行性,同時(shí)有效提升了粒子群算法的綜合性能并擴(kuò)大了算法適用范圍。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM744;TP18

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本文編號(hào)：1170541