基于随机聚焦粒子群算法的电力系统无功优化
【摘要】：随机聚焦粒子群优化算法(stochastic focusing particle swarm optimization,SFPSO)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。该方法以最优控制原理为基础,以网损最小为目标函数。在IEEE30节点系统上进行了测试,仿真结果表明SFPSO算法在计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有优势,能有效地应用于电力系统无功优化。
|
|
|
|
| 1 |
肖达强,黄要桂,李劲波,周理;新型电力系统无功优化算法软件[J];华中电力;1998年05期 |
| 2 |
韩富春,余鹏,赵铭凯;电力系统无动优化的摄动算法研究[J];电力学报;1997年03期 |
| 3 |
汪洪;李建华;;基于遗传算法的电网无功优化运行[J];河南电力;2005年04期 |
| 4 |
陈延秋;张尧;魏映华;胡金磊;;改进遗传算法结合灵敏度分析的无功优化[J];电气应用;2008年07期 |
| 5 |
秦昱;蒋平;;基于分层分区协同进化算法的电力系统无功优化[J];江苏电机工程;2008年05期 |
| 6 |
韩芳;周忠勋;孙毅;;基于改进双种群蚁群算法的无功优化研究[J];东北电力大学学报;2010年04期 |
| 7 |
耿光飞;杨仁刚;;高压配电网无功优化集中控制系统研究[J];继电器;2005年24期 |
| 8 |
张振远;杨胡萍;;基于路径跟踪内点法的电力系统无功优化[J];江西电力;2008年06期 |
| 9 |
李聪;;基于小生境正交遗传算法的地区电网实时无功优化[J];广东输电与变电技术;2009年02期 |
| 10 |
魏建军;图形化无功优化软件的开发[J];科技情报开发与经济;2005年16期 |
| 11 |
耿光飞;杨仁刚;;配电网无功优化控制研究[J];沈阳农业大学学报;2005年06期 |
| 12 |
何芳;丁金嫚;;TS-PSO算法在电力系统无功优化中的应用[J];安徽电力;2011年02期 |
| 13 |
吕静;;遗传算法及其在电力系统无功优化中的应用[J];牡丹江大学学报;2007年08期 |
| 14 |
刘红文;张葛祥;;局部搜索量子遗传算法及其无功优化应用[J];电力系统及其自动化学报;2009年02期 |
| 15 |
熊宁;陈恳;;改进禁忌算法在无功优化中的应用[J];江西电力;2006年06期 |
| 16 |
葛莲;赵峰;理文祥;;基于灵敏度的电力系统无功优化算法研究[J];变频器世界;2011年07期 |
| 17 |
李丽英,周庆捷,杨少坤;电力系统无功优化问题研究综述[J];电力情报;2002年03期 |
| 18 |
韩肖清,张冲先,张海燕;图形化无功优化软件的开发[J];太原理工大学学报;2004年01期 |
| 19 |
郭昆丽,姚李孝;遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述[J];西北水力发电;2003年01期 |
| 20 |
丁晓群,邓勇,黄伟,张建平,方朝雄,李可文,李子韵;基于遗传算法的无功优化在福建电网的实用化改进[J];电网技术;2004年16期 |
|
手机打开
快捷付款方式
订购知网充值卡
订购热线
帮助中心