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基于多目标粒子群算法的无源电力滤波器优化设计 被引量:18

Passive power filter optimal design based on multi-objective PSO optimization algorithm
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摘要 综合考虑滤波装置的总费用、谐波电压畸变率和谐波电流残留率等设计目标,提出一种基于改进多目标粒子群算法的无源滤波器优化设计新方法。改进了传统的粒子群算法,引入快速排序法构造非支配集、精英集归档技术和拥挤度算子概念,提高了算法的寻优速度和精度。最后通过对具体工程算例的计算,表明了该方法的优越性和有效性。 This paper proposes a new PPFs design strategy based on Improved Multiobjective Particle Swarm Optimization(IMOPSO) and comprehensively considering total investment,harmonic voltage rejection rate and harmonic current residual rate of PPTs.This new method improves the speed and precision of optimization by introducing the fast sorting method to build a non-dominated set,Elitism archiving technology,and Crowing distance operator.Finally,it is applied to a real project and its superiority and effectiveness are proven.
出处 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期51-55,共5页 Power System Protection and Control
基金 西安市产学研合作促进工程(CXY08011)
关键词 无源滤波器 多目标优化 粒子群算法 谐波抑制 passive power filter multiobjective optimization particle swarm algorithm harmonic suppression
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