段涛
- 作品数：5 被引量：56H指数：4
- 供职机构：西南交通大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：博士研究生创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于多Agent系统的搜寻者优化算法及其在电力系统无功优化中的应用
- 随着电力系统快速发展,电网规模不断扩大,如何保证电力系统经济、安全、稳定运行成为业界关注的焦点。频率和电压是衡量电力系统稳定的两大标准,而电压稳定常常是通过调节系统无功功率平衡来实现的。无功优化是电力系统实现电压和无功功...
- 段涛
- 关键词：无功优化电力系统多智能体系统粒子群算法
- 文献传递
- 基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化被引量：15
- 2009年
- 自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。
- 刘述奎陈维荣李奇戴朝华段涛
- 关键词：电力系统多目标无功优化电压稳定有功网损群体智能
- 多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用被引量：17
- 2009年
- 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IEEE30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。
- 段涛陈维荣戴朝华徐挺张舟
- 关键词：电力系统无功优化多智能体系统
- 基于自适应聚焦粒子群算法的电力系统无功优化被引量：13
- 2009年
- 自适应聚焦粒子群算法(AFPSO)是根据PSO算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。通过采用AFPSO算法,对电力系统进行无功优化。该方法是以最优控制原理为基础,以网损最小为目标函数,在IEEE30节点系统上进行测试,通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于AFPSO算法在算法计算精度、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,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。
- 刘述奎陈维荣李奇林川段涛
- 关键词：电力系统无功优化群体智能
- 基于随机聚焦粒子群算法的多机系统PSS参数优化被引量：11
- 2009年
- 随机聚焦粒子群算法(SFPSO)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。通过采用SFPSO算法,对多机系统的PSS参数进行优化。该方法是以最优控制原理为基础,综合考虑PSS与励磁系统的性能,将PSS参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题,控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力。通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于SFPSO算法优化的PSS在不同的干扰下都具有良好的性能,能够抑制低频振荡,并保持系统稳定,同时证明了SFPSO算法的有效性和优越性。
- 李奇陈维荣段涛刘述奎刘元勋
- 关键词：电力系统稳定器多机系统参数优化
