基于 MAQPSO 的电力系统无功优化研究

• 作者: 孟安波 李超 李阳 陈思哲 黎高程
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 无功优化 多智能体系统( MAS) 量子粒子群算法( QPSO) 多智能体量子粒子群算法( MAQPSO)
• 年，卷（期）: 2015,（15）
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TM933
• 字数: 4112字
• 语种: 中文

摘要

文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法（ Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization ，MAQPSO）求解电力系统无功优化问题，改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想，每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子，通过A-gent的邻域竞争、自学习等操作，使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真，结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈思哲		38	235	8.0	13.0
2	李超		4	76	2.0	4.0
3	孟安波		92	669	15.0	21.0
4	李阳		11	34	4.0	5.0
5	黎高程		5	10	2.0	3.0