基于粒子群优化算法求解指派问题 电力系统无功优化算法

昭棠笔记 2023-01-25

中国海豚音王子-胡菲

2022年5月1日发

(作者:大笑江湖歌词)

维普资讯

第29卷第5期 

2007年9月 

南京工业大学学报 VoI.29 No.5 

Sep.2007 J0URNAL 0F NANJING UNIVERSITY 0F TECHN0L0GY 

基于遗传算法和粒子优化算法的 

电力系统无功优化 

杨 洪,陆金桂 

(南京工业大学自动化学院网站制作方案,江苏南京210009) 

摘 要:从数学的角度分析aso,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此seo排名软件,优 

化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型网络推广器,基于遗传算法和粒子优 

化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题,IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一 

的遗传算法或粒子优化算法相比咸阳网站建设,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势, 

关键词:电力系统;无功优化;遗传算法;粒子优化算法 

中图分类号:TM714 文献标识码:A 文章编号:1671—7627(2007)05—0058—04 

Reactive power optimization of power system based on genetic 

algorithm and particle swarm optimization algorithm 

YANG Hong,LU Jin—gui 

(College of Automation网站建设解决方案,Nanjing University of Technology,Nanjing 2 10009,China) 

Abstract:From the view of mathematics,reactive power optimization problems are large—scale nonlinear non—contin— 

UOUS optimization problems with a large number of variables,constraints,and uncertain parameters,SO the optimiza— 

tion becomes very complex.Reducing active power loss on grid was considered as the main object function to estab— 

lish reactive power optimization mathematic mode1.By integrating genetic algorithm(GA)with particle swarm opti— 

mization algorithm(PSO),a hybrid strategy for the optimal reactive power flow(ORPF)problem was proposed. 

Numerical simulations on the IEEE 6 and IEEE 14 test systems illustrated that the proposed hybrid strategy is more 

effective than either of the algorithnis mentioned above. 

Key words:powersystem;reactive power optimization;genetic algorithm;particle swarm optimization algorithm 

随着国民经济的迅速发展网络关键字,电力负荷急剧增加. 

无功优化作为电网经济安全运行的重要组成部分, 

日益受到人们的重视. 

种算法都由于局部收敛而经常达不到全局更优.此 

外,这几种算法对离散变量的处理也有些不当.随着 

优化技术的不断发展,现在已经出现了很多智能算 

法,如模拟退火算法(SA)、免疫算法(IA)、混沌优 

化理论、遗传算法。‘网站建设网站推广。 (GA)、粒子优化算法 

传统的无功优化算法有:线性规划法(LP)、非 

线性规划法(NLP)、动态规划法(DP)等.但是,这几 

收稿日期:2007-03.30 

基金项目:自然科学基金资助项目(50675097);江苏省自然科学基金资助项日(BK2006519) 

作者简介:杨洪(1978一)网络推广费用,男,江苏南京人,硕士生大连seo,主要研究方向为电力系统无功优化; 

陆金桂(联系人),教授无忧站长,E—mail:lujg@njut.edu.en 

山无棱天地合才敢与君绝-no fear in my heart