刘耀
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：重庆市教育科学研究院更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于CPSO和DE改进粒子群算法的无功优化仿真被引量：4
- 2016年
- 传统的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法易陷入局部最优,因此引入了混沌优化形成混沌粒子群(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)算法以减小粒子陷入局部最优的可能,并在此基础上结合了差异进化(Differential Evolution,DE)算法中的交叉操作得到改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法以增加粒子的多样性,从而增加获得更优解的可能。为验证算法有效性,将PSO、CPSO和IPSO基于Matlab软件分别对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,IPSO算法能找到质量更高的解,且收敛特性更好,体现了算法改进的优越性。通过该仿真实验,既可加强学生运用仿真软件的能力,又可加深学生对无功优化的理解和对智能算法的认识,从而有效提高教学质量。
- 陈功贵刘利兰刘耀张华炼郭飞曾维信
- 关键词：粒子群混沌粒子群改进粒子群无功优化
