本文關(guān)鍵詞：基于改進多種群量子粒子群算法的STATCOM選址及容量優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 無功優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 STATCOM Pareto解集

【摘要】：針對如何確定靜止同步補償器(static synchronous compensator,STATCOM)的最佳安裝位置及容量以減少系統(tǒng)有功網(wǎng)損,提高電壓水平的問題,建立了綜合考慮系統(tǒng)網(wǎng)損、電壓偏差、投資及運行費用的多目標(biāo)優(yōu)化模型,以發(fā)電機無功出力、機端電壓、變壓器分接頭檔位、無功補償容量等為約束條件進行求解。并利用提出的改進多種群量子粒子群算法(multiple population quantum particle swarm optimization,MPQPSO)對STATCOM的安裝地點及補償容量進行組合優(yōu)化,該算法采用多種群協(xié)同優(yōu)化的方法,同時兼顧了算法的全局搜索和局部搜索能力。通過對IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)進行實例計算,并與量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)優(yōu)化結(jié)果進行對比,結(jié)果表明采用提出的算法能得到更優(yōu)的解,且算法穩(wěn)定性較好。
【作者單位】： 三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無功優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 STATCOM Pareto解集
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51307097) 三峽大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金資助(41040010314)~~
【分類號】：TM761.12
【正文快照】： 法(multiple population quantum particle swarm optimization,MPQPSO)對STATCOM的安裝地點及補償容量進行組合優(yōu)化,該算法采用多種群協(xié)同優(yōu)化的方法,同時兼顧了算法的全局搜索和局部搜索能力。通過對IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)進行實例計算,并與量子粒子群算法(quantum particle swarm

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本文編號：990263