AISPSO算法在电网无功优化的应用

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AISPSO算法在电网无功优化的应用

金亦舟, 张莉萍, 沈雯倩, 陈宇晨, 童东兵

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金亦舟, 张莉萍, 沈雯倩, 陈宇晨, 童东兵. AISPSO算法在电网无功优化的应用[J]. 上海工程技术大学学报, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

引用本文:

金亦舟, 张莉萍, 沈雯倩, 陈宇晨, 童东兵. AISPSO算法在电网无功优化的应用[J]. 上海工程技术大学学报, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

JIN Yizhou, ZHANG Liping, SHEN Wenqian, CHEN Yuchen, TONG Dongbing. Application of AISPSO Algorithm in Reactive Power Optimization of Power Grid[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

Citation:

JIN Yizhou, ZHANG Liping, SHEN Wenqian, CHEN Yuchen, TONG Dongbing. Application of AISPSO Algorithm in Reactive Power Optimization of Power Grid[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

金亦舟, 张莉萍, 沈雯倩, 陈宇晨, 童东兵. AISPSO算法在电网无功优化的应用[J]. 上海工程技术大学学报, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

引用本文:

金亦舟, 张莉萍, 沈雯倩, 陈宇晨, 童东兵. AISPSO算法在电网无功优化的应用[J]. 上海工程技术大学学报, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

JIN Yizhou, ZHANG Liping, SHEN Wenqian, CHEN Yuchen, TONG Dongbing. Application of AISPSO Algorithm in Reactive Power Optimization of Power Grid[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

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JIN Yizhou, ZHANG Liping, SHEN Wenqian, CHEN Yuchen, TONG Dongbing. Application of AISPSO Algorithm in Reactive Power Optimization of Power Grid[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2019, 33(4): 349-354. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

AISPSO算法在电网无功优化的应用

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2019.04.010

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海,201620

中图分类号: TM727.2
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出版历程
- 刊出日期: 2019-12-30

Application of AISPSO Algorithm in Reactive Power Optimization of Power Grid

摘要: 针对粒子群算法搜索后期的局部收敛问题,提出加入邻域空间和择优替换粒子改进方法的自适应信息选择粒子群优化(AISPSO)算法.将AISPSO算法应用于电网无功优化,选取发电机节点电压、变压器、无功补偿容量为控制变量,代入粒子编码机制寻优,在连续5次迭代无法跳出时,加入邻域空间,替换粒子后再次搜索.通过AISPSO算法优化调度,搜索电网网损最优值,达到电网无功优化目标.根据研究数据对比,AISPSO算法寻优所得网损比基本粒子群算法降低了4.43个百分点.
- 电力系统 /
- 无功优化 /
- 自适应信息选择粒子群优化算法

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