| 【中文题名】 | 基于变异特性的多组织粒子群优化算法的无功优化 |
| 【英文题名】 | Reactive Power Optimization Based on Adaptive Mutation Multi-group Particle Swarm Optimization Algorithm |
| 【学科专业】 | 电力系统及其自动化 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-7-5 |
| 【中关键词】 | 粒子群优化算法,电力系统,变异,多组织,优化算法, |
| 【英关键词】 | particle swarm optimization,electric power system,mutation,multi-group,optimization algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>电工技术>输配电工程、电力网及电力系统>电力系统的自动化>自动调整> |
| 【论文摘要】 | 粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。本文在介绍基本粒子群算法及其特点后,总结了粒子群优化算法在电力系统规划等领域的研究现状。接着在前人所总结的一些改进粒子群算法的基础上,提出了一种新的算法——具有变异特性的多组织粒子群算法。变异的位置首先选择为:全局最优点,个体发现的最优点,组织发现的最优点。由计算结果发现,对组织发现的最优点进行变异效果最好。然后将此方法应用于IEEE6节点、14节点和30节点标准系统的无功优化计算,证明了此算法的正确性和有效性。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3 |
|
ABSTRACT |
3-6 |
|
第一章 绪论 |
6-15 |
|
1.1 电力系统无功优化的目的和意义 |
6 |
|
1.2 电力系统无功优化的特点 |
6-8 |
|
1.3 国内外的研究方法概述 |
8-14 |
|
1.3.1 非线性规划法 |
8-9 |
|
1.3.2 线性规划法 |
9 |
|
1.3.3 混合整数规划法 |
9-10 |
|
1.3.4 动态规划法 |
10 |
|
1.3.5 人工智能方法(Artificial Intelligence Method) |
10-14 |
|
1.3.5.1 遗传算法 |
10-11 |
|
1.3.5.2 模拟退火算法 |
11 |
|
1.3.5.3 专家系统 |
11-12 |
|
1.3.5.4 Tabu 算法(简称TS 法) |
12 |
|
1.3.5.5 模糊优化法 |
12-13 |
|
1.3.5.6 混合优化策略 |
13 |
|
1.3.5.7 人工神经网络 |
13 |
|
1.3.5.8 粒子群优化算法 |
13-14 |
|
1.4 本文所作的工作 |
14-15 |
|
第二章 粒子群优化算法及其在电力系统中的应用 |
15-24 |
|
2.1 粒子群优化算法的产生背景 |
15-16 |
|
2.2 PSO 算法的优点 |
16 |
|
2.3 粒子群优化算法的基本原理 |
16-18 |
|
2.4 基本PSO 的算法流程 |
18-19 |
|
2.5 粒子群优化算法的改进措施 |
19-21 |
|
2.5.1 惯性权重(inertia weight)法 |
19-20 |
|
2.5.2 压缩因子(constriction factor)法 |
20 |
|
2.5.3 选择法 |
20-21 |
|
2.5.4 邻域法 |
21 |
|
2.5.5 拉伸法 |
21 |
|
2.6 PSO 算法在电力系统中的应用 |
21-24 |
|
2.6.1 电网扩展规划 |
21-22 |
|
2.6.2 发电机组检修计划 |
22 |
|
2.6.3 最优潮流计算与无功优化控制 |
22-23 |
|
2.6.4 配电系统的状态估计 |
23 |
|
2.6.5 优化设计 |
23-24 |
|
第三章 基于自适应变异特性的多组织粒子群优化算法的无功优化 |
24-32 |
|
3.1 多组织粒子群优化算法(MPSO)介绍 |
24-25 |
|
3.1.1 MPSO 的启发思想 |
24 |
|
3.1.2 MPSO 的计算公式及参数设置 |
24-25 |
|
3.2 基于经典数学优化函数的算法验证 |
25-27 |
|
3.3 自适应变异多组织粒子群算法 |
27-29 |
|
3.3.1 算法的提出 |
27-28 |
|
3.3.2 变异操作 |
28 |
|
3.3.3 结果比较 |
28-29 |
|
3.4 基于AMMPSO 的无功优化 |
29-32 |
|
第四章 算例分析 |
32-40 |
|
4.1 IEEE-6 节点系统算例分析 |
32-34 |
|
4.2 IEEE-14 节点系统算例分析 |
34-36 |
|
4.3 IEEE30 节点系统算例分析 |
36-40 |
|
第五章 结论及展望 |
40-41 |
|
参考文献 |
41-45 |
|
致谢 |
45-46 |
|
在学期间发表论文和参加科研情况 |
46 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.378778 |
