基于鱼群遗传优化算法的配电网无功优化
Reactive Power Optimization of Power Distribution Network Based on Fish-swarm Algorithm
摘要
以IEEE33和IEEE21系统模型为例进行仿真试验,对遗传和鱼群、遗传相结合的两种算法在MATLAB中分别编写其相应的配电网无功优化程序,相比于遗传算法有功网损更小、电压稳定性更好。
出处
《电力设备管理》
2019年第10期68-72,共5页
Electric Power Equipment Management
参考文献4
-
1彭鹏,张铁岩.人工鱼群算法在无功优化中的应用[J].沈阳工程学院学报（自然科学版）,2015,11(1):58-62. 被引量：3
-
2黄泰相,陈波,管鑫,程璐瑶.基于电子搜索算法的电力系统无功优化[J].电子科技,2019,32(1):58-61. 被引量：7
-
3任新新,周玲,赵峰,黄方良.基于人工蜂群算法的配电网无功优化[J].现代电力,2012,29(4):41-45. 被引量：7
-
4刘丽军,蔡金锭.基于自适应强引导粒子群算法的电力系统无功优化[J].电工电能新技术,2012,31(4):24-28. 被引量：9
二级参考文献43
-
1王湘中,喻寿益,贺素良,夏利锋.一种强引导进化型遗传算法[J].控制与决策,2004,19(7):795-798. 被引量：13
-
2杨银国,张伏生,贺春光,王春娟,李宁.基于主动禁忌搜索的配电网无功电压优化控制[J].西安交通大学学报,2005,39(8):895-899. 被引量：13
-
3沈艳,郭兵,古天祥.粒子群优化算法及其与遗传算法的比较[J].电子科技大学学报,2005,34(5):696-699. 被引量：90
-
4武晓朦,刘健,毕鹏翔.配电网电压稳定性研究[J].电网技术,2006,30(24):31-35. 被引量：63
-
5张建科,刘三阳,张晓清.改进的粒子群算法[J].计算机工程与设计,2007,28(17):4215-4216. 被引量：32
-
6周海滨,冷兆云.电网无功补偿点选择方法研究[A].中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集[C].北京:中国农业大学,2008:269-270.
-
7KARABOGA D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization. Kayseri, Turkey: Erciyes University, 2005.
-
8FAHAD So Optimal distributed generation allocation and sizing in distribution systems via artificial bee colony Algorithm [J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2011, 26(4): 2091-2093.
-
9VENKATESH B, Chandramohan S. Optimal reconfiguration of radial distribution system using artificial intelligence methods [A]. Science and Technology for Humanity [C]. Toronto: IEEE Toronto International Conference, 2009.
-
10James Kennedy, Russell Eberhart. Particle swarm optimi-zation [ A ]. Proc. IEEE,International Conference on Neu-ral Networks [ C ]. Perth, Australia: IEEE ComputationalIntelligence Society, 1995. 1942-1948.
共引文献22
-
1张咏桥,张强,潘文明,郭俊.面向多维度配电网用户典型负荷数据的模糊聚类研究[J].机械设计,2024,41(S01):146-152.
-
2许玉粉,杨兴龙,赵兰花,李华英.本量利分析法在农业投资项目中的应用[J].延边大学农学学报,2000,22(1):72-75.
-
3史小露,孙辉,李俊,朱德刚.具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法[J].计算机应用,2013,33(5):1308-1312. 被引量：14
-
4刘前进,许慧铭,施超.基于反向学习的人工蜂群算法的电力系统最优潮流[J].华北电力技术,2014(8):1-5. 被引量：1
-
5刘前进,许慧铭,施超.基于人工蜂群算法的多目标最优潮流问题的研究[J].电力系统保护与控制,2015,43(8):1-7. 被引量：27
-
6周智成,童买成,徐璐,蔡婷.基于改进人工蜂群算法的输电网扩展规划[J].电气开关,2015,53(3):44-48.
-
7王秀云,李超,赵宇,陈亚潇.仿生粒子群算法在电力系统无功优化中的应用[J].电工电能新技术,2015,34(7):75-80. 被引量：6
-
8潘超,孟涛,蔡国伟,尹杭.主动配电网广义电源多目标优化规划[J].电工电能新技术,2016,35(3):41-46. 被引量：15
-
9王树洪,邵振国.基于方向性遗传-粒子群混合算法的有源配电网无功优化[J].电气技术,2016,17(5):16-22. 被引量：8
-
10张恒伟,张旺,王红星.基于机会约束规划的广义电源多目标优化配置[J].电测与仪表,2017,54(9):122-128. 被引量：3
-
1韩俊,崔文婷,黄俊辉,谢珍建,王娜,陈曦.风电场中分布式电源配置方法优化研究[J].电源学报,2019,17(5):113-119.
-
2陈文茂,朱琴.关于微电网接入下配电网优化规划探讨[J].电子元器件与信息技术,2019,0(4):113-116. 被引量：5
-
3徐明忻,金国锋,刘宇航,赵树野,刘宏扬,刘玲玲,黄南天.风电汇集区的UPFC优化配置方法[J].可再生能源,2019,37(10):1459-1464. 被引量：3
-
4刘洋.电动汽车充放电的优化管理[J].时代金融,2019,0(23):138-142.
-
5文天舒,马平,董跃哲.含风电机组的配电网动态概率无功优化[J].电子设计工程,2019,27(20):6-11. 被引量：3
-
6黄孚远,温步瀛,方日升,王怀远.兼顾安全与经济的高风电渗透率局部电网无功控制策略[J].电力电容器与无功补偿,2019,40(4):157-163. 被引量：4
