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粒子群优化算法与灵敏度分析在电力系统无功优化中的研究 被引量:5

Research on Particle Swarm Optimization Algorithm and Sensitivity Analysis in Reactive Power Optimization of Power System
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摘要 分析应用粒子群优化算法的优缺点以及实际应用可行性,选取的目标函数是系统的有功网损最小,求出各节点的有功网损对无功的灵敏度,将灵敏度高的节点作为无功补偿节点,建立无功优化模型,采用粒子群算法进行求解。最后对典型系统IEEE-14节点系统的优化结果表明该算法和模型的有效性。 This paper analyzes the advantages and disadvantages of the PSO and the feasibility of its practical application,selecting the the minimized active power loss of the system as the objective function,and obtains the active power loss sensitivity of each node to reactive power,regarding the node with high sensitivity as the reactive power compensation node,then establishes the reactive power optimization model and to solves by particle swarm optimization(PSO)algorithm.The simulation results of the IEEE-14 node system show the effectiveness of the algorithm and the model.
作者 刘海锋 卢屹磊 戴喜明 LIU Haifeng;LU Yilei;DAI Ximing(State Grid Hebei Electric Power Co.,Ltd.Maintenance Company,Shijiazhang 050071,China)
出处 《河北电力技术》 2020年第2期26-28,32,共4页 Hebei Electric Power
关键词 无功优化 网损最小 灵敏度 粒子群算法 reactive power optimization minimized active power loss sensitivity PSO
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