基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化

• 作者: 何春渝 周岐杰 周步祥 周海忠 彭章刚 王精卫
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 蜜蜂双种群 云自适应 多目标 无功优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 工程应用与技术交流
• 页码范围: 103-108
• 页数: 6页
• 分类号: TM933
• 字数: 5060字
• 语种: 中文

摘要

针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA).该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度.建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型.最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了文章所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周步祥	四川大学电气信息学院	121	1391	19.0	33.0
2	彭章刚	四川大学电气信息学院	8	45	4.0	6.0
3	王精卫	四川大学电气信息学院	6	36	3.0	6.0
4	周海忠	四川大学电气信息学院	5	26	3.0	5.0
5	何春渝		2	2	1.0	1.0
6	周岐杰		3	15	2.0	3.0