基于蛇优化算法的电力系统无功优化

无功优化在电力系统中具有重要的意义,可以提高系统的功率因数,减少有功损耗并改善电压稳定性。蛇优化算法具有全局搜索能力和快速收敛的特点,故将该算法作为一种新的优化方法运用到无功优化中,建立以机端电压、变压器变比和无功补偿量为系统控制变量,以网络损耗最小为目标的无功优化模型。通过采用57节点系统,将蛇优化算法与粒子群算法、改进粒子群算法分别进行比较验证。实验结果表明,蛇优化算法能够有效地优化电力系统的无功功率,提高系统的性能和稳定性。

采用改进的粒子群算法进行无功优化

针对电力系统中具有高度复杂约束条件的无功优化问题,提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。根据粒子适应度确定粒子的速度范围,对全局最优的粒子进行克隆和变异,然后用疫苗接种算法种群中的较差粒子,有效地抑制了遗传算法在进化过程中出现的退化现象,能够提高粒子的质量,提高算法的收敛速度。对IEEE 57节点系统中的57个节点,用MATLAB进行实例分析,与遗传算法和标准粒子群算法相比,所提算法在搜索能力、收敛精度、收敛速度方面都有一定程度的提高,有效降低了电力系统无功损耗,优化了系统电压。