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...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。展开更多
文摘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。
