针对原始加入动量项最小均方MLMS(momentum least mean square)算法在低信噪比情况下,容易产生稳态失调,提出一种引入动态因子的改进MLMS算法。该算法采用动态因子来控制步长对瞬时误差信号的敏感性,并且采用当前误差信号e(n)和上一次误差信号e(n-1)的自相关估计来调整步长迭代,增强了算法对噪声的抗干扰性,提高了谐波检测的精度。该算法在稳态精度上优于原始算法,MATLAB仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。
在传统电力系统无功优化(Reactive Power Optimization,RPO)模型中引入电压水平指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种具有自适应参数策略的改进差分进化算法并首次用于多目标电力系统无功优化问题。通过在算法进化过程中调整变异因子F和交叉因子CR,在初期增加种群的多样性、扩大全局搜索区域;从而可以避免算法陷入局部最优解;同时在后期也加快了收敛速度。将该算法用于电力系统无功优化并仿真计算了IEEE-14节点标准测试系统,结果验证模型和算法的有效性。
