【摘 要】
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电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial co
【机 构】
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上海理工大学电气工程系,上海,200093
【基金项目】
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上海市研究生创新基金;国家自然科学基金
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电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题.BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则.BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度.用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径.
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