基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算 Optimal Power Flow Calculation…

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《中国农村水利水电》 发布者:cjk3d
热度29票 浏览27次 【共0条评论】【我要评论 时间:2007年12月23日 17:38
基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算

Optimal Power Flow Calculation by Particle Swarm Optimization and Multi-SUMT

粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点.将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少.通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在加快迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果.

5x#si [(R!T;? L'^2V0
作 者:崔鹏程 陈明榜 向铁元 CUI Peng-cheng CHEN Ming-bang XIANG Tie-yuan  
作者单位:武汉大学电气工程学院,湖北,武汉,430072 
刊 名:中国农村水利水电  ISTIC PKU
英文刊名:CHINA RURAL WATER AND HYDROPOWER 
年,卷(期):2007 (2) 
分类号:TM711 
关键词:粒子群算法(PSO)   最优潮流(OPF)   混合罚函数(Mult-SUMT)  
机标关键词:粒子群优化算法混合罚函数法潮流计算Particle Swarm Optimization粒子群算法最优潮流约束条件收敛精度可调参数节点迭代速度迭代次数计算表寻优求解仿真 
基金项目: 
TAG: Calculation calculation CALCULATION Flow flow FLOW Optimal optimal OPTIMAL power Power 粒子
顶:3 踩:3
【已经有23人表态】
1票
极差
4票
很差
2票
较差
1票
稍差
4票
稍好
3票
较好
4票
很好
4票
极好
下一篇:基于LS-SVM的小水电站年发电量智能预测模型 An Intelligent Forecasting Model for Annual Power Gener
上一篇:小水电开发中的环保和生态问题及其对策 Environment-Protection and Ecological Pr…
查看全部回复【已有0位网友发表了看法】

广告投放

广告投放