基于引入禁忌表的改進粒子群算法的多目標無功優化研究
姚亞鵬1，劉崇新1，徐文文2
（1 西安交通大學 電氣工程學院，陜西 西安 710049；2 陜西省地方電力設計有限公司，陜西 西安 710065）
摘 要：針對無功優化面臨的實際問題，建立了融合有功網損、節點電壓偏移和無功補償成本的多目標優化模型。在傳統粒子群算法(PSO) 的基礎上，動態調節慣性權重并引入禁忌搜索算法(TS) 的禁忌表，設置靈活存儲結構和禁忌準則，保證有效搜索多樣化，彌補了全局尋優能力不足、易陷入局部最優的缺點。IEEE14 節點系統的仿真結果表明提出的方法具有較好的全局尋優能力和搜索性能。
關鍵詞：無功優化；粒子群算法；禁忌表；多目標優化
中圖分類號：TM714.3 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2017)05-0005-05
Probe into Multi-Objective Reactive Power Optimization Based on Modified Particle Swarm Algorithm with Taboo List
YAO Ya-peng1, LIU Chong-xin1, XU Wen-wen2
（1 School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;
2 Shanxi Regional Electric Power Design Co., Ltd, Xi'an 710065, China）
Abstract: According to the practical issue of reactive power optimization, this paper established a multi-objective optimization model mixed together with the active power transmission losses, the node voltage deviation and the reactive compensation cost. Based on the traditional particle swarm algorithm, the inertia weight was adaptively adjusted according to the fitness and the taboo list of taboo search algorithm was introduced to set up the flexible storage structure and taboo criterion, so as to ensure the searching effectively, which makes up for the deficiency of the global optimization performance and the defect of falling into local optimum. The simulation result of IEEE14 node system shows that the method mentioned above has better global optimization capacity and searching performance.
Key words: reactive power optimization; particle swarm algorithm; taboo list; multi-objective optimization
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