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多目标萤火虫算法的电力系统无功优化方法 被引量:6

Multi-objective firefly algorithm for power system reactive optimization
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摘要 为解决传统单目标无功优化电压偏高的问题,采用建立多目标无功优化数学模型的方法,提出一种带精英保留策略和Pareto占优及拥挤距离排序的多目标萤火虫算法对建立的无功优化数学模型进行优化.研究结果表明:多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力和全局收敛性,在减小电力系统有功网损的同时有效解决了电压偏高的问题,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法. In order to solve the problem that traditional simple target reactive power optimization voltage is higher, this paper adopted the method of building multiple target reactive power optimization mathematical model, and proposed Multi-objective firefly algorithm(MOFA)with elitism strategy, Pareto domain sort and crowding distance sort to optimize the reactive power optimization mathematical model. The study result indicates that during the optimization procedure, MOFA has fairly strong optimizing capacity and global convergence, decreases the active power transmission losses of electrical power system, meanwhile solves the problem of higher voltage effectively. MOFA is an effective method solving the problem of multiple target reactive power optimization.
出处 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期444-448,共5页 Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)
基金 国家自然科学基金项目(51274118)
关键词 多目标萤火虫算法 精英保留策略 PARETO占优 拥挤距离排序 多目标无功优化 multi-objective firefly algorithm elitist strategy Pareto domain sort crowding distance sorting multi objective reactive power optimization
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