改进PSO算法在无功优化中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.comVoII3O№2湖北电力箜2006鲞年箜4月塑Apr．2006改进PSO算法在无功优化中的应用吴强，滕欢(四川大学电气信息学院，四川成都610065)[摘要]利用PSO(ParticleSwarmOptimization，粒子群优化)算法对无功优化问题进行求解。对基本的PSO算法进行了改进，设计了分组变权重的搜索策略，定义了分组权重向量，即通过对每次迭代后粒子的分组、每组赋予分组权重向量中的不同权重，同时使权重随迭代次数的增大而线性变化，使各粒子之间形成分工合作的关系，搜索的方向性更强，

2、速度更快，对IEEE30节点系统的仿真结果表明了算法的有效性。[关键词]无功优化；粒子群优化算法；分组变权重[中图分类号]TM714；TM769[文献标识码]A[文章编号]1006—3986(2006)02—000卜O3ApplicationofModifiedPSOAlgorithmintheOptimizationofReactivePowerWUQiang，TENGHuan(SCHOOLofElectricalEngineeringandInforrnation，SichuanUniversity，SichuanChengdou

3、610065，China)[-Abstract]ThesolutionoftheoptimizationofreactivepowerwithPSOalgorithmwasexplained．ThebasicPSOalgorithmwasmodifiedbymeansofdesigningthesearchtacticsofvariedweightedpacket，definingpacketweightedvector，i．e．thepacketoftheparticalethrougheachtimeofiteration，eac

4、honevestingwithdifferentweighttothepacketweightedvector．Meanwhiletheincreaseofiterationtimemakestheweightlinearvariation，andformsarelationshipofdivisionandcooperationbetweeneachparticle．Itmakesthesearchmoredirectiveandfaster．Itseffectivenesswasdemonstratedbytheimita—tio

5、nofIEEE30nodesystem．[Keywords~optimizationofreactivepower；PSOalgorithm；variablepacketweight粒子群算法来源于一种生物系统，是一种基于性出发，考虑到一般性，采用如下数学模型：迭代的优化工具，根据粒子的速度来决定搜索方向minF—P一+与步长。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。，耋[]+在粒子群算法中，只有处于群内最优的粒子向其他的粒子传递信息，是一种单向的信息流动，整个搜索，妻[]㈩更新过程是紧跟当前最优解的过程，类似梯度下降式中P一∑V∑Vj(

6、Gcos+Bosin3)算法使各染色体向适应度函数最优的方向群游。粒、Q为节点电压和无功越限惩罚系数，h表示子群算法也是一类随机全局优化技术，通过粒子间所有与节点i相连接的节点集合，N为节点总数，M的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，其收为无功电源总数。第1项为系统网损；第2、3项分敛速度快，解的质量更优。别为节点电压和发电机无功出力越限的罚函数项。1无功优化问题的数学模型约束条件包括潮流方程等式约束、状态变量不等式约束及控制变量不等式约束，具体见文献r4-1。无功优化问题的数学模型包括潮流约束方程、变量约束条件和目标函数。本文从

7、验证算法的有效2粒子群算法的数学描述在粒子群算法中，每个粒子都为寻优问题的一[收稿日期]2006—01—26[fg者简介]吴强(1981一)，男，湖南宁乡人，硕士研究个可行解，粒子在解空间运动时由一个矢量决定其生。运动的方向和位移，粒子跟踪当前的最优粒子位置·1‘维普资讯http://www.cqvip.com箜鲞箜塑湖北电力VAo1．3O№22006年4月pr．2006及自身历史最优位置在解空间中搜索。假定搜索空引人分组变权重概念的PSO算法表达式为：间维数为D，粒子群规模为m，第i个粒子在搜索空一aKEv5+，{(p5一)+(一间

8、的位置为向量===(，，⋯)(一1，2，⋯，)](6)m)，其“飞翔”速度表示为一(，，⋯，)，基式(6)和式(2)组成带分组惯性权重的PSO算本粒子群算法的公式描述如下：法(GPSO，PSOwithgroup—chan