论文研究改进混沌PSO算法的电力系统最优潮流计算.pdf

电力工业的市场化改革对最优潮流（OptimalPowerFlow，OPF）的计算精度和速度提出了更高的要求。在分析最优潮流理论及其算法的基础上，对比一些经典解算法，引入粒子群优化算法（PSO）来计算发电厂成本耗费问题。考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时，对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证，且收敛速度慢，并容易陷入局部最优解，提出改进的混沌粒子群算法，即利用混沌运动特性来改进粒子群算法。利用该算法与其他算法对IEEE5节点算例进行分析比较，结果表明改进的混沌微粒群优化算法可较好处理最优潮流约束条件，有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。在处理最优潮流问题上具有一定的有效性