【摘 要】
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为改善和提高电网的电压质量,最大限度的发挥出电力设备的经济效益,减少电力线路上的有功功率损耗,应用人工智能算法-混合蛙条算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)对
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为改善和提高电网的电压质量,最大限度的发挥出电力设备的经济效益,减少电力线路上的有功功率损耗,应用人工智能算法-混合蛙条算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)对电力系统的发电机端电压、变压器的抽头位置和无功补偿器的补偿容量等控制变量进行控制,从而达到减少电力系统有功功率损耗的目的。SFLA是一种新兴的群智能搜索算法,该算法具有定义简单、参数设置少、寻优能力强、收敛速度快等优点。应用该算法对控制变量进行迭代计算和电力系统潮流的计算,最终得出系统的最小网损以及对应控制变量的值。最后将该算法应用在IEEE-14节点系统上,并与其它人工智能算法进行比较,证明其在电力系统无功优化上的优越性。
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