【摘 要】
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针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法。该算法在引入自适应调整策略和对最佳粒子采用混沌搜
【机 构】
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湖南工业大学电气与信息工程学院,三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(2018JJ4076),湖北省重点实验室开放基金(2019KJX06)资助项目。
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针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法。该算法在引入自适应调整策略和对最佳粒子采用混沌搜索的基础上,对算法陷入早熟收敛状态时引入柯西变异操作,将适应度值排名位于前20%的最优粒子进行柯西扰动,以保证粒子群的多样性,有效地提高了算法后期跳出局部最优解的能力。以有功网损为目标函数,并入电压和无功出力约束的惩罚函数项,对IEEE 14和IEEE 30节点标准算例进行仿真计算,验证了该算法的正确性和可行性。
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