基于细菌菌落算法的电力系统无功优化.pdf

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化.pdf

  1. 1、本文档共6页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
基于细菌菌落算法的电力系统无功优化.pdf

20l 4年11月 控 制 工 程 Nov.20l 4 Control ofChina V01.21,No.6 .92t卷第6期 Engineering 文章编号:1671—7848(2014)06-0935434 基于细菌茵落算法的电力系统无功优化 简献忠,李 莹,周 海,乔静远,王佳 【上海理工大学电气工程系,上海200093) 摘 要:电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量 混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌茵 落(bacterial colony 优化问题:BCO算法将问题的解空问视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细茵个体,模 拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO 算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从 而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEEl4节点标准测 试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细茵茵落(BCO)优化算法较其他算法具有较强 的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途 径。 关键词:电力系统;无功优化;细菌茵落优化算法 301.6 中图分类号:TM714.3;TP 文献标志码:A ReactivePower basedonBacterial Optimization ColonyOptimization JL4N Jia Xian-zhong,LIYing,ZHOUHai,QIAOJing-Yuan,WANG ofElectrical of for 200093,China) (Department Engineering,UniversityShanghaiScienceTechnology,Shanghai ofcontinuousvaria‘ allusiontosuchfeaturesas control constraintsandcoexistence Abstract:In variables.nmlti nonlinearity,multi in reactive tothedrab’backsofthe whichis blesanddiscrete、ariables existingalgorithm powersystem poweroptimization.According fallintolocal andslow

文档评论(0)

我的文档 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档