黑龙江教育厅科学技术研究项目(100551012)
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 相关作者：刘伟梁新兰安晓龙朱秀兰更多>>
- 相关机构：东北石油大学中国海洋石油总公司大庆职业学院更多>>
- 发文基金：黑龙江教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：电气工程石油与天然气工程更多>>
- 大庆油田电力系统粒子群无功优化算法应用被引量：2
- 2010年
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法同遗传算法类似,是一种基于群体的优化工具。它作为一种新型的基于群体智能计算技术的优化方法,在解决经典优化算法难以求解的诸如不连续、不可微的非线性病态优化问题和组合优化问题时显出了强大的优势,并且有收敛速度快、设置参数少等优点。电力系统无功优化是典型的非线性规划问题,具有非线性、不连续、不确定因素较多等特点。本文将粒子群算法应用到电力系统无功优化中,并通过实例仿真验证,证明了粒子群算法在无功优化中的应用是正确、可行的。
- 朱秀兰
- 关键词：粒子群算法无功优化电力系统
- 基于蜜蜂进化型粒子群算法的电力系统无功优化被引量：13
- 2010年
- 为了提高电能质量,降低网损,采用蜜蜂进化机制与粒子群算法相结合的蜜蜂进化型粒子群算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization,BEMPSO),对电力系统的无功优化问题进行求解。改进后的算法能够克服传统粒子群算法的收敛精度低,易陷入局部最优解的缺点。应用改进算法对IEEE6、30节点标准电网进行无功优化计算,并与其它优化算法相比较,结果证明BEMPSO算法具有较好的全局寻优能力,验证了该算法的正确性和有效性。
- 刘伟梁新兰安晓龙
- 关键词：电力系统无功优化粒子群算法
