一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无...     

基于改进PSO算法的电力系统机组优化组合

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题，因此求解非常困难．粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域．采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题，用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题，并对最小开停机时间及启停费用进行了处理，使得运算速度大大加快．方法的可行性在10台机组系统中检验．模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点．     

基于果蝇优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的无功优化。首先将该算法运用到无功优化问题中,并对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明,该算法对于求解复杂无功优化问题具有可行性和有效性,同时运用PSO优化算法对IEEE30节点进行了优化,对比结果表明果蝇优化算法具有更好的优化能力。     

基于改进磷虾群算法的主动配电网无功优化

随着分布式电源的不断发展,配电网中负荷也呈现多样化的趋势,传统的配电网的无功调控策略和算法已经不能满足现代配电网无功补偿的需求,为此,提出一种基于改进磷虾群算法的主动配电网动态无功优化策略。首先将无功优化过程分为日前调控与日内动态补偿两部分,日前考虑离散型无功补偿设备的无功补偿能力,日内充分考虑风光出力及其他连续调节设备对系统进行补偿,构建基于主动配电网的日前-日内多时间尺度动态无功优化模型。其次提出一种基于余弦控制因子和柯西因子的改进磷虾群算法对该模型进行求解。最后通过修正的IEEE33节点系统的实验,验证了该策略的可行性和有效性,在保证主动配电网平稳运行的同时,实现经济效益最大化。     

PSO算法在电力系统的应用

粒子群算法(PSO)作为群智能算法的主要方法之一。自提出开始,便引起了众多研究学者的关注。PSO算法属于进化算法的一种,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。在查阅大量文献的基础上,本文首先简单介绍了群智能的概念,简述了粒子群算法的基本原理。然后,详细叙述了PSO算法在电力网络规划,经济调度等电力系统领域中的应用,并回顾了前人及当前的研究成果。最后,指出了PSO算法未来的发展方向和研究重点。     

粒子群优化算法在无功优化问题中的应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现.计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平.     

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

多核环境下的粒子群算法

为解决基于多核计算环境下的粒子群优化问题,提出一种面向多核计算的改进粒子群算法.通过引入多核设计模式和方法,分析传统粒子群算法中可以并行执行的部分,并根据已有的多核编程语言,在多核计算环境下,高效、并行地实现粒子群算法.通过实验验证了改进算法在多核计算环境下运行的有效性.     

基于粒子群优化的移动通信功率控制方法

功率控制技术是移动通信中最为关键的技术之一,在分析移动通信的功率控制模型基础上,提出基于改进的粒子群优化(PSO)算法的功率控制方法,主要包括功率控制模型的建立,PSO寻优求解等过程.仿真实验表明,采用改进的PSO算法可以完成功率控制,大大提高工作效率;此外,基于业务优先级的功率控制模型在应用中更符合实际情况.     

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.     

基于改进PSO算法在光伏阵列多峰MPPT的研究

针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列出现局部阴影时,其输出P-U特性曲线表现出的多峰现象,导致跟踪不能完成真正的最大功率点跟踪,从而造成系统的输出功率降低的问题;粒子群算法(PSO)在全局搜索具有很好的作用,把PSO应用在MPPT之中,但其收敛速度与精度方面具有一定的缺点,为了提高PSO算法的跟踪精度和收敛速度,提出了把非线性控制策略与PSO算法相结合;通过Matlab/Simulink进行仿真验证,结果表明:改进后的粒子群算法在有无阴影和环境发生变化的情况下均可快速且稳定准确地跟踪到最大功率点的有效性,提高了光伏系统的发电效率。     

基于变电站接地系统的改进型粒子群优化算法

由双层土壤和不等电位模型建立接地网优化目标函数,采用分合群和裂变变异的方法对传统的粒子群优化算法进行改进,解决了早熟现象和收敛速度慢等问题.以某变电所接地系统的实际参数为例建立仿真模型,Matlab仿真结果表明,相对等间距分布的80 m×60 m和120 m×100 m变电所接地系统,改进型粒子群算法优化的按指数规则分布的不等间距分布最大接触电压降低率达到了21.65%和23.45%,最大散流电流密度差降低率达到18.05%和10.26%,说明变电站接地优化设计方法能够有效降低最大接触电压和最大散流电流密度差,接地系统的安全性得到大幅提高.