基于导向搜索算法的电力系统无功优化
提出一种全新的优化算法即导向搜索算法（OSA）解决电力系统无功优化问题。该算法将搜索个体模拟为人的搜索行为，搜索对象（目标函数最优解）模拟为可向搜索个体传送导向信息的智能体，建立了搜索个体与搜索对象相互通讯模型。为了验证新算法的有效性，本文以IEEE 57 和IEEE 118 节点测试系统为例对该算法进行仿真，并与全面学习粒子群优化算法（CLPSO）和自适应遗传算法（AGA）进行比较。结果显示：导向搜索算法能够稳定有效的得到高质量的全局最优解，同时系统网损明显减小。
导向搜索算法 无功优化 电力系统 全局最优解 系统网损
张雪霞 陈维荣
西南交通大学电气工程学院 四川成都 610031
国内会议
成都
中文
91-99
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）