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摘要:
在简单比较遗传算法、模拟退火算法、Tabu算法、传统粒子群无功优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群无功优化算法印自适应强引导粒子群的电力系统无功优化算法,该算法在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,利用数学中的外推技巧对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性,利用群体适应度方差判别种群的多样性,并相应调整变异概率作出变异判别实现自适应更新粒子速度和位置,提高全局和局部搜索能力,进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,可以更有效地搜索到全局最优解.通过对福建某高压配电网进行无功优化,本文算法优化后最优降损率可达15.3%,最低电压从0.8950pu提高到0.9973pu,结果表明本文算法及模型的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于自适应强引导粒子群算法的电力系统无功优化
来源期刊 电工电能新技术 学科 工学
关键词 粒子群 强引导 自适应变异 无功优化
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 论文报告
研究方向 页码范围 24-28,38
页数 分类号 TM714.3
字数 5263字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3076.2012.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡金锭 福州大学电气工程与自动化学院 225 2123 24.0 35.0
2 刘丽军 福州大学电气工程与自动化学院 27 112 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群
强引导
自适应变异
无功优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工电能新技术
月刊
1003-3076
11-2283/TM
大16开
北京中关村北二条6号(北京2703信箱)
82-364
1982
chi
出版文献量(篇)
2157
总下载数(次)
8
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