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基于逐次优化遗传算法的无功规划 被引量:1

Reactive Power Planning Based on Successive Optimal Genetic Algorithm
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摘要 利用网损对节点补偿容量的灵敏度进行无功补偿位置选址,以灵敏度平均值为标准选取补偿节点,在该选址结果的基础上提出了一种用于电力系统无功规划问题的改进逐次优化遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,有效降低了解空间的维度,在保证算法效率的同时使得寻优的效果得到较大的改善。将算法应用于IEEE30节点系统和IEEE118节点系统,计算结果表明算法可以较好地改善寻优特性。 In this paper,the partial derivative of active power loss to compensation capacity is applied to locating the compensation node.The nodes whose partial derivative value is greater than the average are chosen as the candidate bus of compensation.Based on this result,a modified successive optimal genetic algorithm(SGA) is applied to optimize reactive power planning of power system.This algorithm,modifying the pattern of optimization,is applied to dimensionality reduction and the optimal efficiency improvement.The numerical results on IEEE30 and IEEE118 show the feasibility of this method.
出处 《华东电力》 北大核心 2014年第5期822-825,共4页 East China Electric Power
基金 国家自然科学基金项目(51261130473) 上海市优秀学术带头人计划项目(12XD1402900)~~
关键词 电力系统 无功规划 有功网损 改进遗传算法 逐次优化 power system reactive power planning active power loss modified genetic algorithm successive optimization
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