基于MAQPSO的电力系统无功优化研究

文档大小：432 KB 资料语言：中文版文档格式：PDF电子文档上传时间：2021-03-18 15:13:59 所属栏目：电力电气

简介
摘要：
文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization，MAQPSO)求解电力系统无功优化问题，改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想，每一个 Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子，通过A—gent的邻域竞争、自学习等操作，使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对 IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真，结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。