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基于改进粒子群算法的电压薄弱区域恢复
被引量:
3
1
作者
李然
盛四清
王莹
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第24期109-113,共5页
采用改进的粒子群算法对电压薄弱区域进行恢复。在经典粒子群算法中引入惯性因子和收敛因子改善其收敛性能;结合电力系统实际运行情况,采用了基于DPSO算法的离散解值集与离散速度值集,较准确地表达了离散变量。用灵敏度分析结果与网损...
采用改进的粒子群算法对电压薄弱区域进行恢复。在经典粒子群算法中引入惯性因子和收敛因子改善其收敛性能;结合电力系统实际运行情况,采用了基于DPSO算法的离散解值集与离散速度值集,较准确地表达了离散变量。用灵敏度分析结果与网损率最小作为目标函数,引入约束函数。将改进的粒子群算法运用到电压薄弱区域恢复模型上,得到较为理想的结果。
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关键词
电压
稳定
粒子群优化算法(PSO)
电压稳定薄弱区域
灵敏度分析指标
离散值
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的电压薄弱区域恢复
被引量:
3
1
作者
李然
盛四清
王莹
机构
华北电力大学电力系
中国天辰工程有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第24期109-113,共5页
基金
校内青年教师科研基金(200811005)
文摘
采用改进的粒子群算法对电压薄弱区域进行恢复。在经典粒子群算法中引入惯性因子和收敛因子改善其收敛性能;结合电力系统实际运行情况,采用了基于DPSO算法的离散解值集与离散速度值集,较准确地表达了离散变量。用灵敏度分析结果与网损率最小作为目标函数,引入约束函数。将改进的粒子群算法运用到电压薄弱区域恢复模型上,得到较为理想的结果。
关键词
电压
稳定
粒子群优化算法(PSO)
电压稳定薄弱区域
灵敏度分析指标
离散值
Keywords
voltage stability: principles of particle swarm optimization(PSO)
weak voltage area recovery
sensitivity index
discrete values
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群算法的电压薄弱区域恢复
李然
盛四清
王莹
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009
3
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