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肖冰,陈国伟,安国军,刘长树,吴兰旭.基于改进差分进化算法的配电网无功优化[J].电测与仪表,2015,52(17):.
XIAO Bing,CHEN Guo-hou,AN Guo-jun,LIU Chang-shu,WU Lan-xu.Reactive power optimization of distribution network based on[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(17):.
基于改进差分进化算法的配电网无功优化
Reactive power optimization of distribution network based on
DOI:
中文关键词:  改进差分进化算法  无功优化  反学习  高斯扰动  人工蜂群
英文关键词:improved differential evolution algorithm  Reactive power optimization  Anti-learning  Gaussian disturbance  artificial bee colony
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
肖冰XIAO Bing国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
陈国伟CHEN Guo-hou国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
安国军AN Guo-jun国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
刘长树LIU Chang-shu珠海泰坦科技股份有限公司
吴兰旭WU Lan-xu珠海泰坦科技股份有限公司
摘要点击次数: 1650
中文摘要:
      采用改进差分进化算法(Improved Differential Evolution Algorithm,IDEA)求解配电网无功优化问题。
英文摘要:
      Improved differential evolution algorithm (IDEA) is used to solve the reactive power optimization of distribution network problem. an anti-learning population initialization method is introduced to The algorithm. the method makes the initial population diverse and is able to fully extract the information of the search space; the method introduces Gauss perturbation mechanism to the interlace operation,which improves the diversity of the population in the dimension scale;also,the Artificial colony search thoughts and the Bees accelerated evolution and reconnaissance operations strategy are added into the evolution process so that the algorithm can quickly jump out of the local optimum and avoid premature. based on the above ,a distribution network reactive power optimization model is established and solve the model with IEEE30 node system adopting IDE algorithm.then compare it with the basic DE algorithm. simulation results prove that the IDE algorithm mentioned in this article has a better performance,which can effectively solve reactive Power optimization problem.
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