基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了统一协调经济性和电压偏差,提出一种基于协同多目标粒子群优化(CMOPSO)的含基于电压源型变流器的高压直流(VSC-HVDC)输电的交直流系统多目标最优潮流(MOPF)算法.首先,基于VSC-HVDC稳态模型,以最小化发电成本和电压偏差为目标,构建交直流系统的MOPF模型;然后,采用CMOPSO算法优化该模型,得到具有良好分布的帕累托最优解集;最后,在通过模糊C均值算法将所得解集进行聚类的基础上,采用灰关联投影法计算各决策方案的优属度,确定反映决策者不同偏好的最优折中解.应用于IEEE 14节点和IEEE 118节点系统的测试结果验证了所提方法的有效性.
推荐文章
基于粒子群算法的钻进参数多目标优化
钻进参数
多目标优化
机械钻速
粒子群
基于自适应学习的多目标粒子群优化算法
粒子群优化
多目标优化
自适应惯性权值
聚类排挤
最优搜索方向学习
基于多目标粒子群优化的DCT域数字水印算法
数字水印
粒子群算法
多目标优化
DCT
自组织多目标粒子群优化算法
多目标粒子群优化
自组织映射
种群分布
精英学习策略
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于协同多目标粒子群优化的交直流系统最优潮流
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 交直流系统 多目标最优潮流 柔性直流输电 协同多目标粒子群 多属性决策
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 94-100,138
页数 8页 分类号
字数 7864字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20180422001
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 李国庆 东北电力大学电气工程学院 205 2486 26.0 41.0
2 李扬 东北电力大学电气工程学院 16 156 7.0 12.0
3 李亚辉 东北电力大学电气工程学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (161)
共引文献  (293)
参考文献  (21)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (67)
二级引证文献  (4)
1970(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1988(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2011(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2012(17)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(16)
2013(33)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(31)
2014(28)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(27)
2015(27)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(22)
2016(17)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(12)
2017(6)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(2)
2018(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2019(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2020(8)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
交直流系统
多目标最优潮流
柔性直流输电
协同多目标粒子群
多属性决策
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
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导