基于蚁群算法的无功优化方法的研究.pdf

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1、基于蚁群算法的无功优化方法的研究林娇燕广东水利电力职业技术学院，广东广州510635摘要:介绍了蚁群算法用于求解无功优化的步骤，在满足发电机无功功率、负荷节点电压等网络性能要求的前提下，以系统网损最小为目标函数，将发电机机端电压、变压器分接头和无功补偿设备出力为控制变量，建立求解无功优化问题的模型。最后通过仿真试验，验证了所提出方法的可行性。林娇燕(1963-)，无功优化;蚁群算法;数学模型;电力系统女，副教授，研究方TM761+.1A1001-5531(2011)20-0043-04向为高等数

2、学在机电专业中的应用。StudyonReactivePowerOptimizationBasedonAntColonyAlgorithmLINJiaoyan广东省自然科学基金博士科研启动项目(8451063502000019)(8)-45—@@[1]DIXONJ,MORANL,RODRIGUEZE,etal.Reactivepowercompensationtechnologies:Stateoftheartreview[J].ProceedingsoftheIEEE,2005,93(12):2

3、144-2164.@@[2]刘志文，刘明波.基于Ward等值的多区域无功优化分解协调算法[J].电力系统自动化，2010,34(14):63-68@@[3]王洪章，熊信银.基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化[J].电网技术，2007(1):53-58.@@[4]柳焯.最优化原理及其在电力系统中的应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社，1988@@[5]汪镭，吴启迪.蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用[J].控制与决策，2003，18(1):45-48.@@[6]郭红霞，吴捷，黄飞龙

4、.基于蚁群算法的MAS多目标协调优化[J].控制与决策，2007，22(8):746-2011-05-19基于蚁群算法的无功优化方法的研究作者：林娇燕，LINJiaoyan作者单位：广东水利电力职业技术学院,广东广州,510635刊名：低压电器英文刊名：LowVoltageApparatus年，卷(期)：2011(20)参考文献(6条)1.DIXONJ;MORANL;RODRIGUEZEReactivepowercompensationtechnologies:Stateoftheartrevi

5、ew[外文期刊]2005(12)2.刘志文;刘明波基于Ward等值的多区域无功优化分解协调算法[期刊论文]-电力系统自动化2010(14)3.王洪章;熊信银基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化[期刊论文]-电网技术2007(01)4.柳焯最优化原理及其在电力系统中的应用19885.汪镭;吴启迪蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用[期刊论文]-控制与决策2003(01)6.郭红霞;吴捷;黄飞龙基于蚁群算法的MAS多目标协调优化[期刊论文]-控制与决策2007(08)引用本文格式：林娇燕.L

6、INJiaoyan基于蚁群算法的无功优化方法的研究[期刊论文]-低压电器2011(20)