基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化

被引:25
作者
刘红文
张葛祥
机构
[1] 西南交通大学电气工程学院
关键词
电力系统; 改进量子遗传算法(IQGA); 无功优化; 量子比特; 群体灾变策略;
D O I
10.13335/j.1000-3673.pst.2008.12.020
中图分类号
TP18 [人工智能理论]; TM714 [负荷分析];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080802 ;
摘要
提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入"早熟"。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE6和IEEE30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。
引用
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页码:35 / 38+50 +50
页数:5
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