改进细菌群体趋药性算法在无功优化中的应用.pdf

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1、第27卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1．27No．52015年5月ProceedingsoftheCSU-EPSAMrdv2015改进细菌群体趋药性算法在无功优化中的应用任新伟，徐建政(山东大学电气工程学院，济南250061)摘要：为了克服细菌群体趋药性BCC(bacterialcolonychemotaxis)算法容易陷入局部最优的缺点，在自适应调整细菌移动速度和感知范围的基础上引入了混沌优化。先将部分重叠或者陷入局部极值点的菌群映射为混沌序列，使其可以重新更优质的遍历分布于空间；然后通过逆映射得到菌群新

2、的适应度值，提高了算法的全局搜索能力，并成功将其应用到电力系统的无功优化中；对Rastrigin函数进行仿真以及IEEE33节点配电系统进行计算分析。结果表明改进的算法具有很好的全局搜索能力，能有效降低系统有功网损，该算法是可行的。关键词：配电网；无功优化；细菌群体趋药性算法；混沌映射；全局最优中图分类号：TM71文献标志码：A文章编号：1003—8930(2015)05—0081—05DoI：10．3969~．issn．1003-8930．2015．05．15ApplicationofImprovedBact

3、erialColonyChemotaxisAlgorithminReactivePowerOptimizationRENXinwei，XUJianzheng(SchoolofElectficalEngineering，ShandongUniversity，Jinan250061，China)Abstract：Inordertotackletheshortcomingofthebacterialcolonychemot~isalgorithmthatisliabletofallintolocaloptimum，t

4、hispaperintroduceschaoticoptimizationonthebasisthattheperceptionrangeandthespeedofmovementofbacteriaareadjustedadaptively．Thispaperinitiallyfirstlymapsbacteriawhichoverlaporgetintolocalextremepointontochaoticsequence，makingtheminergodicandsuperiordistributio

5、nagain，thengetsthenewfitnessvaluethroughtheinversemappingwhichimprovestheglobalsearchcapability，andappliestheimprovedalgorithmtoreactivepoweroptimizationsuccessfully．SimulationresultsofRastriginfunctionandanalysisofIEEE33bussystemshowindicatethattheimproveda

6、lgorithmisgoodbetteringlobalsearchcapabilityandcanefectivelyreducethenetworkloss，SOitisfeasible．Keywords：distributionnetwork；reactivepoweroptimization；bacterialcolonychemot~isalgorithm；chaosmode—lapping；globaloptimum随着电网规模日益扩大，负荷需求不断增长，常是多变量、多约束的混合非线性规划问题。目如

7、何在满足负荷发展需要的前提下，充分利用系前，一些新型的人工智能优化方法如遗传算法、统的无功资源，保证系统的安全、经济运行，多年进化算法fq、细菌趋药I生算法、混沌搜索、Tabu搜索、来一直是国内外电力工作者们致力研究的课题。粒子群算法[8-9]等已经取得了一定的成果。但是，任通过控制无功的合理流动，可以有效降低配网网何一种算法都不可能在所有方面都占优势，比如损并提高电压调整能力，这对于电网的经济可靠遗传算法有很好的收敛性，计算时间少，鲁棒性运行有着重要的意义[1．3l。高，但不能很好地解决大规模计算量问题，并且

8、容无功优化问题是指某电力系统在一定运行方易陷入“早熟”；粒子群算法比遗传算法规则更为式下，满足各种约束条件，达到预定目标的优化简单，更容易实现、精度高、收敛快，但其容易陷入问题，它涉及无功补偿装备投入地点的选择、无功局部最优。所以，构造混合算法或者寻求各种算法补偿装置投入容量的确定、变压器分接头的调节和的有机结合是未来研究的方向。发电机机端电压的配合等。所以，配电网无功优化通细菌群体趋