电网技术

2008, v.32;No.293(24) 55-59

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基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化
Reactive Power Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm With Immunity

鲁忠燕;邓集祥;汪永红;

摘要(Abstract):

为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。

关键词(KeyWords): 免疫算法(IA);粒子群优化算法(PSO);免疫粒子群算法(IA-PSO);无功优化

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 鲁忠燕;邓集祥;汪永红;

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参考文献(References):

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