【摘 要】
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飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法作为一种最新提出的启发式智能优化算法,具有优良的搜索性能和鲁棒性,可用于求解复杂实际工程问题。针对电力系统最优潮流问
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院); 国网四川省电力公司; 国网四川省电力公司电力科学研究院;
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飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法作为一种最新提出的启发式智能优化算法,具有优良的搜索性能和鲁棒性,可用于求解复杂实际工程问题。针对电力系统最优潮流问题,提出采用MFO算法的最优化求解方案。该方案采用发电成本以及发电成本结合有功网损、节点电压偏移的加权和作为优化问题的目标函数,考虑电力系统潮流计算中复杂的约束限制,并与现有的基于其他智能优化算法的最优潮流计算结果展开对比与分析。IEEE 30节点系统仿真算例结果表明,采用MFO算法求解最优潮流问题具有收敛速度更快、搜索精度更高、鲁棒性强等优点。
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