改进混沌PSO算法的电力系统最优潮流计算

摘要：

电力工业的市场化改革对最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)的计算精度和速度提出了更高的要求.在分析最优潮流理论及其算法的基础上,对比一些经典解算法,引入粒子群优化算法(PSO)来计算发电厂成本耗费问题.考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时,对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证,且收敛速度慢,并容易陷入局部最优解,提出改进的混沌粒子群算法,即利用混沌运动特性来改进粒子群算法.利用该算法与其他算法对IEEE5节点算例进行分析比较,结果表明改进的混沌微粒群优化算法可较好处理最优潮流约束条件,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度.在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性.

关键词：最优潮流、粒子群优化算法、混沌、收敛、局部最优、最优化

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science.Foundation of China under Grant 60474070,10471036;湖南省教育厅重点项目07A001;湖南省科技厅项目05FJ3074

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：205-207,211