基于PSO优化的LSSVM的电力系统电压优化的研究

• 作者: 吴明伟 詹跃东
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数学模型 粒子群优化 最小二乘支持向量机 电压优化
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP368
• 字数: 2224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.09.023

摘要

由于传统的方法在处理电压优化与治理问题时存在较大的局限性.针对地区电力系统电压优化和治理问题进行了研究,建立了以有功网损为目标函数的不等式约束的优化问题,并考虑到电压优化问题的控制变量能够进行种群划分,而粒子群算法(PSO)又能够降低搜索空间的运算复杂度,因此提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)来对电力系统电压进行优化.通过实例的结果分析,该方法对电压的合格率有所提高,对电压性能有明显的改善,损耗也下降了,且收敛速度加快,有助于解决地区电力系统电压优化和治理问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹跃东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	55	253	7.0	15.0
2	吴明伟	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	2	1.0	1.0