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基于生物地理学优化算法的电力系统无功优化
  • ISSN号:1006-0456
  • 期刊名称:南昌大学学报(工科版)
  • 时间:2013.12.28
  • 页码:380-384+391
  • 分类:TM712.2[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51167012).
  • 相关项目:基于化学反应算法的配电系统优化规划和运行
中文摘要:

将模拟物种迁移规律的生物地理学优化算法(BBO)应用于求解电力系统无功优化问题。区别于遗传算法中局限于染色体两两之间分享特征信息的模式,BBO独特的迁移模式使得好的栖息地特征信息得以在多个栖息地之间广泛传播,从而加快了优化进程。IEEE14节点和IEEE57节点的测试结果表明:BBO算法在与相关文献中的算法相当的迭代次数内能够得到更优的解,且算法对参数的依赖性不强,适用于求解电力系统无功优化这一类复杂的工程组合优化问题。

英文摘要:

Biogeography-based optimization (BBO) algorithm, which simulated the migration of species, was applied to reactive power optimization. Unlike genetic algorithm that shared the feature information between any two chromosomes, the unique migration pattern of BBO algorithm made the good feature in the habitats broadcast widely among habitats,which thereby speeded up the optimization process. The test results of IEEE14 and IEEE57 showed that BBO algorithm could get better solution within the equal iteration number with some algorithms in the litera- tures, and the algorithm did not have strong dependence on parameters, it was suitable to solve the complex engineering combinatorial optimization problems such as reactive power optimization.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:工科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
  • 地址:南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDG@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305803
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0456
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1194/T
  • 邮发代号:44-38
  • 获奖情况:
  • 曾获首届江西省优秀期刊质量奖,第二届江西省优秀科技期刊评比先进科技期刊奖,第三届江西省优秀期刊版式设计奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4072