Reaktiv strömoptimering är viktigt för att säkerställa elkvalitet, förbättra systemsäkerheten och minska aktiv strömförlust. Så, detta papper föreslog parallella immuna partikel svärm optimering (PIPSO) algoritm. Denna algoritm gör grundläggande partikelsvärmoptimering (BPSO) och diskret partikelsvärmoptimering (DPSO) för att optimera parallellt, och förbättrar konvergenskapaciteten hos partikelsvärmoptimering med konvergensförmåga. Det är effektivt att övervinna problemet med lokal konvergens av immun operatör, samtidigt är det mer rimligt att lösa det komplexa kodningsproblem som diskreta variabler och kontinuerliga variabler blandas genom parallell optimering. Slutligen visar simuleringsresultaten från IEEE-14, IEEE-30, IEEE-118 noder att jämfört med den genetiska algoritmen och den grundläggande partikelsvärmoptimeringen kan den parallella immunpartikelsvärmens optimering uppnå konvergenseffekten snabbare och stabilare och bättre för att lösa det storskaliga kraftsystemets reaktiva effektoptimering. Index Terms-reaktiv effektoptimering, partikelsvärmoptimering, immunalgoritm, diskret algoritm, parallelloptimering
Den parallella immuna partikel svärm optimering (PIPSO) algoritm föreslogs av Yuan et al. Hoppa över det.
Reactive Power Optimization Based on Parallel Immune Particle Swarm Optimization
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}