电网技术

2012, v.36;No.344(07) 224-230

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基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化
Multi-Objective Reactive Power Optimization by Fuzzy Cluster and Learning Automata

王玉荣;万秋兰;陈昊;

摘要(Abstract):

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量。基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了U/U0指标、指标和电压偏移指标。综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解。采用模糊聚类法和学习自动机法对IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性。

关键词(KeyWords): 模糊聚类;多目标优化;学习自动机;无功优化

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 王玉荣;万秋兰;陈昊;

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参考文献(References):

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