改进粒子群-禁忌搜索算法在多目标无功优化中的应用

摘要：

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法.以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型.应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性.粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优.基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,解决2种算法的切换问题.将所提方法应用于IEEE 14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性.

关键词：电力系统、无功、优化、单一妥协模型、粒子群优化、禁忌搜索、收敛指标、电压控制、模糊集

所属期刊栏目：34

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目51037003Project supported by the State Key Program of National Natural Science of China51037003

在线出版日期：2014-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-77