模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用
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东北电力大学博士基金资助(BSJXM-201011)


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    模拟渔夫捕鱼寻优算法(Optimization algorithm on simulating the fisher fishing,SFOA)是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。通过对该算法的研究,并将SFOA算法用于求解电力系统多目标无功优化问题。无功优化模型采用计及网损和电压平均偏离两个指标,并提出了基于考虑用户偏爱区域把目标函数转化为约束条件的方法,它可以有效地处理多目标优化问题。由于无功优化是多变量优化问题,而SFOA算法在处理多维问题时寻优速度受到限制,因此,采用在方体内随机初始化方法,简化了移动搜索和收缩搜索在方体内的复杂搜索,提高了算法的搜索速度。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。

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引用本文

王汝田,杨龑亮,王彬,等.模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用[J].电力系统保护与控制,2011,39(21):115-119,125.[.[J]. Power System Protection and Control,2011,V39(21):115-119,125]

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