基于云自适应梯度粒子群算法的无功优化

作者：祝洪博; 徐刚刚; 海冉冉; 余立平

来源：电网技术, 2012, (03): 162-167.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2012.03.031

• 云理论
• 网损最小
• 云自适应梯度粒子群算法
• 无功优化 cloud theory
• minimum network loss
• cloud adaptive gradient particle swarm optimization
• reactive power optimization

粒子群算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,文章首先将云模型引入粒子群算法,将粒子分成2部分,靠近最优粒子和远离最优粒子的部分,其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整,提出了云自适应粒子群算法(cloud adaptiveparticle swarm optimization,CAPSO),然后引入梯度的思想,提出云自适应梯度粒子群算法(cloud adaptive gradientparticle swarm optimization,CAGPSO)。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的...

• 出版日期2012
• 单位东北电力大学