【摘 要】
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针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算
【机 构】
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国网湖北省电力公司经济技术研究院,华中科技大学水电与数字化工程学院,武汉理工大学资源与环境学院,
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针对电力系统最优潮流问题,提出一种融入量子计算和混沌局部搜索策略的改进布谷鸟算法(QCCS),即对布谷鸟算法的个体进行量子位编码,通过叠加态的量子位实现多样化种群,并在算法每次迭代的优化值附近进行混沌局部搜索进而增加布谷鸟算法的局部搜索能力,同时采用量子门变换使每个个体朝最优个体进化,从而提高算法的寻优能力。最后以IEEE 118节点系统的最优潮流计算问题为例,应用QCCS进行仿真计算。通过与其他方法(PSO、GA、CS)计算结果进行对比分析,验证了QCCS算法求解电力系统最优潮流问题的有效性,从而为电力系统最优潮流(OPF)问题的求解提供了一种新方法。
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