改进PSO算法在无功优化中的应用.pdfVIP

维普资讯 VoII3O№ 2 湖 北 电 力 箜2006鲞年箜4月塑 Apr．2006 改进 PSO算法在无功优化 中的应用 吴 强 ，滕 欢 (四川大学 电气信 息学院，四川 成都 610065) [摘 要] 利用 PSO (ParticleSwarmOptimization，粒子群优化)算法对无功优化 问题进行求解。 对基本的PSO算法进行 了改进 ，设计 了分组变权重的有哪些信誉好的足球投注网站策略，定义 了分组权重向量 ，即通过对每次迭 代后粒子的分组、每组赋 予分组权重 向量中的不同权重 ，同时使权重随迭代次数的增大而线性 变化，使 各粒子之间形成分工合作的关系，搜 索的方向性更强，速度更快 ，对 IEEE30节点系统的仿真结果表明 了算法的有效性。 [关键词] 无功优化；粒子群优化算法 ；分组变权重 [中图分类号]TM714；TM769 [文献标识码]A [文章编号]1006—3986(2006)02—000卜O3 ApplicationofModified PSO Algorithm intheOptim ization ofReactivePower WU Qiang，TENG Huan (SCHOOLofElectricalEngineeringandInforrnation，SichuanUniversity，SichuanChengdou610065，China) -[Abstract]ThesolutionoftheoptimizationofreactivepowerwithPSOalgorithmwasexplained．The basicPSO algorithm wasmodifiedbymeansofdesigningthesearchtacticsofvariedweightedpacket， definingpacketweightedvector，i．e．thepacketoftheparticalethrougheachtimeofiteration，eachone vestingwithdifferentweightto thepacketweighted vector．M eanwhiletheincreaseofiterationtime makestheweightlinearvariation，and formsarelationshipofdivision and cooperation between each particle．Itmakesthesearchmoredirectiveandfaster．Itseffectivenesswasdemonstratedbytheimita— tionofIEEE30nodesystem． [Keywords~optimizationofreactivepower；PSOalgorithm；variablepacketweight 粒子群算法来源于一种生物系统，是一种基于 性 出发，考虑到一般性，采用如下数学模型 ： 迭代的优化工具 ，根据粒子 的速度来决定有哪些信誉好的足球投注网站方 向 与步长 。粒子还有一个重要的特 点，就是有记忆。 minF — P一 + ， 耋[ ]+ 在粒子群算法中，只有处于群 内最优 的粒子 向其他 ，妻[ ] ㈩ 的粒子传递信息，是一种单 向的信息流动，整个有哪些信誉好的足球投注网站 更新过程是紧跟当前最优解 的过程 ，类似梯度下降 式中 P 一∑V∑Vj(Gcos+Bosin3) 算法使各染色体向适应度函数最优的方向群游 。粒 、 Q 为节点电压