精品文献
电力系统的无功优化
基于MFOA算法的电力系统无功优化和补偿控制研究
基于MFOA算法的电力系统无功优化和补偿控制研究
基于使用优化算法来计算果蝇,提出了一种修正算法研究,即无功优化和控制算法。这些算法有利于降低电力系统的有功损耗。设β为修正因子,然后代入基础的算法中对这个基础的FOA算法进行修正和优化,从而避免FOA算法容易仅将焦点关注于局部而非整体。采用FOA、PSO、MFOA以及内点法来研究IEEE30节点系统,通过研究对比发现,MFOA相较于其他几种算法,计算结果较为准确,且收敛效率更高。
三角骨架差分进化算法的电力系统无功优化
三角骨架差分进化算法的电力系统无功优化
在无功优化中通常是以减少线路中的有功网损、降低电网无功补偿容量、提高电能质量等方面为目标进行优化。建立了以减少有功网损，降低电压偏移以及提高电压稳定裕度的三目标优化模型。在传统的差分进化算法( Differential Evolution Algorithm)中，控制参数和差分变异策略在对待优化解的问题较为敏感。为克服这一缺陷进一步提出的一种具有自适应参数的的差分进化算法。首次引入全新的三角高斯变异方式，在样本中随机选出的三个不同的值取均值μ，标准差取任意两差的绝对值的平均值为标准差δ进行高斯分布。将其运用于电力系统IEEE-14节点的系统中进行仿真，将传统差分算法和粒子群算法与本算法进行比较，验证本算法的优越性与实用性。