基于自适应反向学习秃鹰搜索算法的最优潮流计算

摘要：

针对秃鹰搜索算法(BES)易陷入局部最优、全局搜索与局部开发难以平衡的缺点,引入反向学习策略,促使秃鹰个体进行竞争,结合柯西变异策略和自适应惯性权重因子,提出了一种自适应反向学习秃鹰搜索算法(AOBES),并将其引入最优潮流问题求解.IEEE30节点系统仿真结果表明,采用AO-BES算法求解最优潮流问题具有寻优精度高、稳健性强等优势.

关键词：秃鹰搜素算法、柯西变异、自适应惯性权重、反向学习策略、最优潮流

分类号：TM74(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：85-93