检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市310027
出 处:《电力系统自动化》2002年第12期30-34,共5页Automation of Electric Power Systems
基 金:国家自然科学基金资助项目 (6 990 4 0 0 9);教育部青年骨干教师基金资助项目
摘 要:基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点 ,模拟进化算法具有较好的全局搜索能力 ,但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点。文中提出了一种计算电力系统最优潮流的新算法———人工免疫算法。该算法是根据人或其他高等动物免疫系统的机理而设计的 ,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原 ,将搜索空间的解作为抗体 ,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择 ,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率 ,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用此算法进行电力系统最优潮流计算 ,对IEEEThe gradient based algorithm often suffered from local optimal solution when applied to optimal power flow (OPF) problems. Genetic algorithm can also get into local optimal point because of prematurity of populations. A novel algorithm, artificial immune algorithm, is proposed to tackle this problem. The algorithm, inspired by the immune system of human and other mammals, simulates the process of the interaction between antigens, antibodies and lymphocytes. The implement of artificial immune algorithm on OPF problem is described in the paper. The object function and part of inequality constrains serve as antigen and solution serves as antibody. The stimulation of antibodies helps the convergence of solution near optimal point. The local optimal solution can be avoided by the interaction between memory cells and antibodies. The proposed algorithm was tested on IEEE 30 bus system. The result demonstrated the feasibility of the algorithm.
关 键 词:人工免疫算法 电力系统 最优潮流计算 模拟进化算法 数学模型
分 类 号:TM711[电气工程—电力系统及自动化]
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