多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用

TM71; 针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解.该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题.以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无...

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 37; no. 14; pp. 10 - 15
Main Authors 段涛, 陈维荣, 戴朝华, 徐挺, 张舟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031%291458部队通信处,海南,三亚,572021%成都市委办公厅,四川,成都,610001 2009
Subjects
reactive power optimization
seeker optimization algorithm
无功优化
自适应
power system
电力系统
多智能体系统
multi-agent system
adaptability
搜寻者算法
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ISSN1674-3415
DOI10.3969/j.issn.1674-3415.2009.14.003

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Summary:TM71; 针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解.该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题.以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中.
ISSN:1674-3415
DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2009.14.003