三目标差分智能算法的电力系统无功优化

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电力系统无功优化通常采用有功网损最小、电压偏差最小的双目标优化模型,建立了综合考虑有功网损最小、电压偏差最小和静态电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。提出差分进化粒子群(DEPSO)混合算法,并针对IEEE14与IEEE30节点系统进行三目标电力系统无功优化。该算法将群体分为两分群,两分群分别采用DE算法和PSO算法同时进行。通过数据测试和比较DEPSO算法在收敛速度、精度和全局搜索能力上均优于常规DE算法和PSO算法。结果验证了模型和算法的有效性,对电力系统安全经济运行具有重要的理论指导意义。 The reactive power optimization of power system usually adopts two-objective optimization model with the smallest active power loss and the smallest voltage deviation, and establishes a three-objective reactive power optimization model that considers the minimum active power loss, the minimum voltage deviation and the maximum static voltage stability margin. The differential evolution particle swarm optimization (DEPSO) hybrid algorithm is proposed, and the reactive power optimization of three-target power system is implemented for IEEE14 and IEEE30 node systems. The algorithm divides the population into two groups, and the two groups use DE algorithm and PSO algorithm simultaneously. Through data testing and comparison DEPSO algorithm is superior to the conventional DE algorithm and PSO algorithm in convergence speed, accuracy and global search ability. The results validate the validity of the model and the algorithm and have important theoretical guidance for the safe and economical operation of power system.
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