基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究 application of adaptive fuzzy particle swarm optimization algorithm in power system reactive power optimization.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究 application of adaptive fuzzy particle swarm optimization algorithm in power system reactive power optimization.pdf

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基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究 application of adaptive fuzzy particle swarm optimization algorithm in power system reactive power optimization

基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究吴肖锋1，仲伟坤1，张程1，孙艳学2，陈维华3，于宗平4 (1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012； 2．云峰发电厂，吉林集安 134200；3．牡丹江电业局，黑龙江牡丹江157000； 4．广东粤电靖海发电有限公司，广东揭阳515223) 摘要：针对传统粒子群算法有哪些信誉好的足球投注网站精度低和易早熟的缺点，提出了一种自适应模糊粒子群算法(AFPSO)对电力系统进行无功优化。该算法对惯性权重进行非线性的调整，有效地提高了算法的收敛速度和精度，并对位置的更新采用模糊控制。较好地解决了粒子群易早熟的闽题。将该算法应用于无功优化问题中，在IEEE一30节点系统上进行测试．证明了AFPSO算法的有效性和优越性。关键词：自适应；粒子群算法；模糊控制；无功优化中图分类号：TM714．3 文献标志鹤：A 文章编号：1673—7598(2012)08—0038-04 of ParticleSwarm 电网技术一口IAz、／＼『》z。JI∞工c ApplicationAdaptiveFuzzy Optimization in Power Power ReactiveOptimization AlgorithmSystem WU Wei-kunl,ZHANGYan-xue2， Xiao-fen91，ZHONG Chen91，SUN CHENWei—hua3．YU Zong—pin94 ofElectrical ofNortheastDianli (1．College Engineering University，Jilin132012，China； Power 2．YunfengStation，Ji’an134200，China； Power Electric 157000，China； 3．Mudanjiang Bureau，Mudanjiang YuedianPowerGeneration 515223，China) 4．GuangdongJinghai Co．，Ltd．，Jieyang Abstract：Inordertoovercomethedrawbackoftraditionalswarm aslowsearch and particle optimization(PSO)sachprecision intolocal PSOis toelectric reactive this falling optimization，anadaptivefuzzy proposed powersystem poweroptimization．In was the and the algorithm，inertiaweightnonlinearlyadjusted，whicheffe