基于粒子群算法与内点算法的无功优化研究  被引量:18

Research on reactive power flow based on particle swarm optimization and interior point method

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作  者:张锋[1] 段余平[1] 邱军[1] 冯小琴[1] 

机构地区:[1]武钢股份能源动力总厂,湖北武汉430080

出  处:《电力系统保护与控制》2010年第13期11-16,共6页Power System Protection and Control

摘  要:提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法。通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进。运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现。将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题。将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统。算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。Decoupling reactive power optimization method is proposed. By introducing the time factor and the neighboring mutation strategies, while using segmentation approach to improve particle swarm optimization. The use of predictor-corrector algorithm makes the iteration step length longer while avoiding oscillating. The improved particle swarm optimization and prediction-correct interior point algorithm are used to discrete optimization and continuous optimization sub-problems of reactive power optimization respectively. The proposed formulation is applied to an equivalent of an area of the IEEE 30 and 118 buses test system and the results illustrate that the proposed method is effective in calculation speed and optimization result.

关 键 词:无功优化 粒子群算法 内点法 预测-校正内点算法 

分 类 号:TM714.3[电气工程—电力系统及自动化]

 

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