【摘 要】
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针对标准萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)在求解电力系统优化潮流(OPF)问题上出现的早熟收敛和求解精度不高等问题,引入混沌优化和莱维飞行,形成了混沌莱维萤火虫优化算法(
【机 构】
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重庆邮电大学复杂系统分析与控制研究中心,贵州电网有限责任公司电力调度控制中心,重庆邮电大学通信网与测试技术重点实验室
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针对标准萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)在求解电力系统优化潮流(OPF)问题上出现的早熟收敛和求解精度不高等问题,引入混沌优化和莱维飞行,形成了混沌莱维萤火虫优化算法(Chaotic Lévy Flightfirely Algorithm,CLFA)。对改进的CLFA算法进行了推导与分析,并将FA和CLFA两种算法对IEEE30节点测试系统进行电力系统优化潮流仿真,用实验证实算法的有效性。仿真结果表明:改进后的CLFA算法避免了早熟收敛,增强了局部搜索能力,提高了求解精度。算法的改进方式具有良好的创新性,学生可以自行开发不同的改进方式,改进后的算法更有利于进行后续的电力系统优化潮流问题研究。
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