改进ICA算法在电力系统无功优化中的应用
针对电力系统的无功优化问题,本文提出一种改进的帝国竞争算法(IICA)来实现无功优化的计算。该算法在帝国竞争算法的基础上结合了动态聚类方法和适应度共享技术。通过动态聚类方法实现国家种群的快速划分,同时通过适应度共享技术保护国家群体的多样性,避免帝国竞争算法陷入局部最优,保证算法的全局搜索能力。对IEEE30节点进行仿真,并与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、帝国竞争算法(ICA)进行比较,改进的ICA算法优化效果好、收敛速度快,验证了该算法的可行性和有效性。
无功优化、帝国竞争算法、动态聚类、适应度共享
TM71(输配电工程、电力网及电力系统)
2015-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
32-33,34