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更新時間：2025.05.31
基于量子粒子群混合算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化

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針對傳統(tǒng)粒子群算法在無功優(yōu)化中易陷入局部最優(yōu)和后期收斂慢等問題,提出了基于量子粒子群混合算法的無功優(yōu)化計算方法。該算法將量子疊加態(tài)思想引入到粒子群算法中,使得單個粒子能表示更多的狀態(tài)和量級,增加了種群的多樣性;采用量子旋轉(zhuǎn)門更新粒子的速度和位置,提高了收斂的速度。用該算法對IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行無功優(yōu)化計算,并與粒子群算法和遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,該算法能夠更好地獲得全局最優(yōu)解,具有實用意義。

基于MFOA算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化和補(bǔ)償控制研究

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基于使用優(yōu)化算法來計算果蠅,提出了一種修正算法研究,即無功優(yōu)化和控制算法。這些算法有利于降低電力系統(tǒng)的有功損耗。設(shè)β為修正因子,然后代入基礎(chǔ)的算法中對這個基礎(chǔ)的FOA算法進(jìn)行修正和優(yōu)化,從而避免FOA算法容易僅將焦點(diǎn)關(guān)注于局部而非整體。采用FOA、PSO、MFOA以及內(nèi)點(diǎn)法來研究IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),通過研究對比發(fā)現(xiàn),MFOA相較于其他幾種算法,計算結(jié)果較為準(zhǔn)確,且收斂效率更高。

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