基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf

基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf

ID:52482954

大小:426.93 KB

页数:6页

时间:2020-03-28

基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf_第1页
基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf_第2页
基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf_第3页
基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf_第4页
基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf_第5页
资源描述:

《基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第37卷第6期:0150—0155电力电容器与无功补偿Vo1.37,No.6:0150-01552016年12月PowerCapacitor&ReactivePowerCompensationDec.2016DOI:10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2016.06.026基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法的电力系统无功优化李斐,周战馨(1.常州轻工职业技术学院信息工程系,江苏常州213164;2.常州大学信息科学与工程学院,江苏常州213000)摘要:对电力系统无功优化问题进行研究,

2、提出了一种基于自适应折射学习和精英搜索SSO算法(ARLESSO)的电力系统无功优化方案。针对群居蜘蛛优化(sso)算法易于陷入局部最优和收敛精度不高的缺陷,引入多功能子族群划分策略:依据蜘蛛个体适应度大小,动态地将蜘蛛种群划分为精英群、扰动群和保持群;精英群和扰动群分别采用精英搜索和自适应折射学习进化机制。以提高算法全局深度搜索能力和种群样本多样性,在此基础上,构建最小网络损耗无功优化模型,并采用ARLESSO算法进行问题求解。IEEE节点测试系统仿真结果表明,同其他无功优化方案相比,所提算法全局寻优能力

3、更强、精度更高,并且能够有效给出电力系统无功优化结果。关键词:电力系统;无功优化;群居蜘蛛优化算法;有功网损ReactivePowerOptimizationofPowerSystemBasedonAdaptiveRefractionLearningandEliteSearchSocialSpiderOptimizationAlgorithmLIFei,ZHOUZhanxin(1.DepartmentofInformationEngineering,ChangzhouInstituteofLightIndu

4、stryTechnology,Changzhou213164,China;2.CollegeofInformationScience&Engineering,ChangzhouUniversity,Changzhou213000,China)Abstract:ThereactivepoweroptimizationproblemisstudiedandakindofreactivepoweroptimizationschemeofpowersystembasedOiladaptiverefractionle

5、arningandelitesearchsocialspideroptimization(ARLESSO)algorithmisproposed.Asforsuchdefectasnothi【ghlocaloptimizationandconvergencepre—cisionbysocialspideroptimization(SSO)alg0rithm,themulti-functionsubethnicpartitionstrategyisintroduced.Thespiderpopulationi

6、sclassifieddynamicallyintoelitegroup,disturbancegroupandmai—ntaingroupinaccordancewiththesizeofindividualfitnessofthespider.Forelitegroupanddisturbancegroup,theelitesearchandadaptiverefractionlearningevolutionmechanismareadoptedrespectivelytoimprovethealgo

7、rithm’Sglobaldepthsearchabilityandpopulationsamplediversity.Basedonthis,theminimumnetworklossmodelforreactivepoweroptimizationisconstructedandtheARLESSOisusedtosolvetheproblem.ItisshownbytheIEEEnodetestsystemsimulationresultsthattheproposedalgo—rithm,compa

8、redwithotherreactivepoweroptimizationschemes,hasstrongerglobalsearchingabilityandhigheraccuracy,andcangiveeffectivelythereactivepoweroptimizationresultofpowersystem.Keywords:powersystem;reactivepoweroptimizat

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。