基于云自适应梯度粒子群算法的无功优化

• 作者: 余立平 徐刚刚 海冉冉 祝洪博
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 云理论 网损最小 云自适应梯度粒子群算法 无 功优化
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 162-167
• 分类号: TM712
• 字数: 4114字
• 语种: 中文

摘要

粒子群算法存在着早熟的现象，易陷入局部最小点，为了克服这个缺点，文章首先将云模型引入粒子群算法，将粒子分成2部分，靠近最优粒子和远离最优粒子的部分，其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整，提出了云自适应粒子群算法（cloud adaptive particle swarm optimization，CAPSO），然后引入梯度的思想，提出云自适应梯度粒子群算法（cloud adaptive gradien tpanicle swarm optimization，CAGPSO）。以网损最小为目标函数，对标准IEEE14和IEEE30节点系统进行仿真计算，结果表明改进后的CAGPSO算法能够获得更好的优化解。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝洪博	北京电力大学电气工程学院	1	20	1.0	1.0
2	徐刚刚	北京电力大学电气工程学院	1	20	1.0	1.0
3	海冉冉	北京电力大学自动化工程学院	1	20	1.0	1.0
4	余立平		1	20	1.0	1.0