10.3969/j.issn.1671-4598.2013.02.071
基于混沌云遗传算法的配电网无功优化研究
针对传统遗传算法在配电网无功优化中收敛速度慢和搜索精度不高,且易出现早熟现象问题,提出了一种混沌云遗传算法(CCGA);该算法在云遗传选择、交叉、变异执行完一次后的基础上引入混沌思想,结合混沌运动的遍历性、随机性和规律性的特点,通过混沌移民操作增加了控制变量取值的多样性,从而克服传统GA中优化解落入局部最优和搜索精度不高的缺陷;将该算法分别应用到IEEE30节点配电网和甘肃玉门电网进行算例仿真验证,并与其它算法相比较;结果表明,该方法收敛速度快,效率高,搜索精度高,验证了算法的有效性和实用性.
云遗传、云模型、混沌移民算子、无功优化、配电网
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61163009;甘肃省自然科学基金资助项目2010GS04266
2015-01-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
505-508