基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算

• 作者: 姚建光 张步涵 胡德峰
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 非劣最优解集 多目标 最优潮流计算 关联度自适应学习 适应度设计 随机惯性权策略
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 51-57
• 页数: 7页
• 分类号: TM711|TM744
• 字数: 6482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2007.03.009

摘要

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法ALiPSO.用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突.并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略,克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点.通过对IEEE6、IEEE14节点系统多目标最优潮流计算,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张步涵	华中科技大学电气与电子工程学院	81	2172	25.0	45.0
2	姚建光	江苏省泰州供电公司输配电运行部	4	53	4.0	4.0
3	胡德峰	华中科技大学电气与电子工程学院	2	118	2.0	2.0