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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
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