针对传统粒子群算法在无功优化中易陷入局部最优和后期收敛慢等问题,提出了基于量子粒子群混合算法的无功优化计算方法。该算法将量子叠加态思想引入到粒子群算法中,使得单个粒子能表示更多的状态和量级,增加了种群的多样性;采用量子旋转门更新粒子的速度和位置,提高了收敛的速度。用该算法对IEEE 30节点系统进行无功优化计算,并与粒子群算法和遗传算法的优化结果进行比较,仿真结果表明,该算法能够更好地获得全局最优解,具有实用意义。
基于使用优化算法来计算果蝇,提出了一种修正算法研究,即无功优化和控制算法。这些算法有利于降低电力系统的有功损耗。设β为修正因子,然后代入基础的算法中对这个基础的FOA算法进行修正和优化,从而避免FOA算法容易仅将焦点关注于局部而非整体。采用FOA、PSO、MFOA以及内点法来研究IEEE30节点系统,通过研究对比发现,MFOA相较于其他几种算法,计算结果较为准确,且收敛效率更高。
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