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作 者:范亚洲 黄海涛[2] 魏明磊[2] 高小征 李德强[2]
机构地区:[1]广东电网有限责任公司江门供电局,广东江门529000 [2]广东工业大学自动化学院,广东广州510006
出 处:《广东电力》2016年第12期92-97,共6页Guangdong Electric Power
摘 要:针对电力系统无功优化问题,建立以有功损耗最小为优化目标的数学模型,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和纵横交叉优化(crisscross optimization,CSO)算法的混合智能算法(PSO-CSO)。该方法采用CSO算法横向交叉、纵向交叉的搜索方式,使算法具有很强的全局搜索能力;同时引入PSO算法中以个体最优值和全局最优值为引导的寻优机制,提高了算法的收敛速度。通过对IEEE57节点系统和地区电网模型进行仿真分析,并将优化结果与PSO和CSO等算法的优化结果进行比较,表明PSO-CSO算法在解决电力系统无功优化问题上具有更好的全局搜索能力和收敛能力。In allusion to the problem of reactive power optimization for power system, this paper establishes a mathematical model taking minimum active power loss for an optimized objective and presents a kind of hybrid intelligent algorithm based on particle swarm optimization (PSO) and crisscross optimization (CSO). This method adopts search method of CSO hori- zontal cross and vertical cross to realize strong global search ability, and introduces optimizing mechanism taking individual optimal value and global optimal value for guidance in PSO algorithm to improve convergence rate. IEEE 58-node system and regional power grid model are taken for simulation analysis. Comparison of the optimization result of the method and results of other algorithm such as PSO and CSOindicates that PSO-CSO algorithm has better global search ability and conver- gence ability in solving the problem of reactive power optimization for the power system.
分 类 号:TM711[电气工程—电力系统及自动化]
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