基于粒子群优化算法的电力系统无功优化.pdf

《基于粒子群优化算法的电力系统无功优化》这篇论文探讨的是如何运用粒子群优化算法（PSO）来解决电力系统中的无功功率优化问题。无功优化是电力系统运行与控制的重要组成部分，旨在最小化网络损耗，提高电能质量，确保系统的稳定性和经济性。 粒子群优化算法是一种模仿鸟群或鱼群集体行为的优化算法，通过模拟群体中的粒子在搜索空间中的移动和信息交流，寻找全局最优解。然而，标准PSO算法在演化过程中容易出现早熟收敛，即随着迭代次数增加，种群多样性下降，导致算法过早停止在局部最优而非全局最优。 针对这一问题，论文提出了一种改进的PSO算法——全局-局部参数最优粒子群优化算法（GLBest-PSO）。该算法结合了全局最优（gbest）和局部最优（lbest）的概念，引入了全局-局部最优惯性权重和全局-局部最优加速度常数，以调整粒子的速度更新公式。这样的改进能够保持种群的多样性，避免早熟收敛，从而提高算法的寻优性能。 具体来说，全局-局部最优惯性权重可以根据当前粒子距离全局最优和局部最优的位置动态调整，使得算法在探索和开发之间取得平衡。而全局-局部最优加速度常数则有助于粒子在搜索空间中更有效地探索，防止过早收敛。通过这种方式，算法能够在保持搜索效率的同时，更准确地找到全局最优解。 论文将改进后的GLBest-PSO算法应用于电力系统的无功优化问题。无功优化的目标是通过合理配置无功电源和调整负荷的无功功率，最小化网络损耗。仿真结果显示，GLBest-PSO算法能够显著降低平均传输损耗，优化效果更好，且优化得到的网损值更加集中，表明算法具有较高的稳定性和可靠性。 该研究对电力系统无功优化问题提供了一种有效的方法，通过改进的粒子群优化算法提高了优化效率和精度。这对于电力系统的运行管理和电能质量控制具有实际意义，也为其他领域的优化问题提供了新的思路。同时，该文引用的参考文献和专业指导可以进一步帮助读者深入理解粒子群优化算法及其在电力系统中的应用。