陈智慧
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省教育厅育苗工程项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 电力系统无功优化的多智能体粒子群算法研究
- 2014年
- 为了更好地实现无功功率最优控制和提高电压质量,在现有基础上,提出了引用多智能体粒子群优化算法(MAPSO)。该算法结合了JADE系统和粒子群优化技术,粒子间构建了三维球形环境。PSO种群中,每一个Agent相当于算法中的一个粒子,他们通过Agent间进行竞争与合作操作和自学习操作,吸收了PSO算法的进化机理,能够更快地,更精确地收敛到全局最优解。经IEEE 14节点系统校验,并且与基于Matlab的PSO算法进行比较,结果表明,该算法具有收敛速度快,计算精度高的优点。
- 邢林华卢道远陈冬沣殷豪陈思哲陈智慧
- 关键词：电力系统无功优化JADE多AGENTMAS
- 采用分式规划与纵横交叉算法的环境经济调度被引量：5
- 2015年
- 针对带约束的电力系统环境经济调度问题,提出一种全新的基于分式规划与纵横交叉算法的多目标优化方法。在求解过程中,提出一种带非线性约束的双模型优化机制,其中模型Ⅰ为分式规划函数,模型Ⅱ为燃料费用的二次函数。采用Dinkelbach算法将模型Ⅰ转化为非分式规划函数,所求得的污染气体总排放量作为等式约束条件应用于模型Ⅱ,同时采用新型的纵横交叉算法对这两个模型进行优化。对IEEE-30节点系统的仿真结果表明:相比较其他算法,所提出的方法更加简单、稳定,且精确性高,易于操作,可在燃料高效利用的同时获得更小的污染气体排放量。
- 李专陈智慧
- 关键词：分式规划环境经济调度
- 基于改进型纵横交叉算法的电力系统无功规划优化
- 2015年
- 将纵横交叉（CSO）算法应用到电力系统无功规划优化问题,并对CSO算法进行改进。运用混沌映射产生分布均匀的初始解,引进纵交叉微算子,并将量子粒子群算法搜索机制与CSO结合,增加算法的搜索能力。利用电压稳定裕度指标,找寻系统电压稳定性较薄弱节点,将其作为无功规划节点,并将综合规划费用和电压稳定裕度指标写入目标函数,追寻综合规划费用最低的同时提高电压稳定性。通过IEEE-30节点系统的仿真,验证了该规划方法和算法的有效性。
- 殷豪陈志江陈智慧刘凯郭壮志
- 关键词：无功规划优化静态电压稳定裕度指标量子粒子群算法
- 基于JADE平台的粒子群算法在经济调度中的应用被引量：1
- 2015年
- 针对标准粒子群算法容易出现"早熟"的问题,提出了基于JADE平台的改进粒子群算法。通过引入小概率变异和添加动态惯性权重,保持了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力。多智能体平台能大大增强了算法的并行性,能有效解决大规模复杂系统问题。通过对40机组经济调度模型进行测试,并与基于MATLAB平台的改进粒子群算法进行比较。测试结果表明所提出的改进算法具有更优的收敛精度,说明算法是可行的。
- 陈智慧
- 关键词：JADE经济调度粒子群算法多AGENT
- JADE平台粒子群算法在环境经济调度中的应用
- 2015年
- 在环境经济调度模型中,为同时降低火电机组的燃料成本和污染气体排放量进行多目标优化,模型引入阀点效应并考虑网损,在满足功率平衡和出力限制的前提下,采用一种基于JADE平台下的粒子群多目标优化算法对模型进行求解。算法吸收了粒子群算法的进化机制,将Pareto占优策略和拥挤距离相结合并应用在粒子群算法中,添加了动态惯性权重特性和小概率变异,提高了算法全局搜索能力。在JADE平台下搭建算法模型,并运用IEEE-30节点6机组和IEEE-118节点40机组的标准测试系统进行仿真,结果表明该算法提高了系统的计算速度,改进了算法的并行性,更适合求解大规模复杂系统。
- 黄冕陈智慧郭壮志
- 关键词：JADEAGENT粒子群PARETO环境经济调度
