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改进量子遗传算法在无功优化中的应用

Application of Improved Quantum Genetic Algorithm in Reactive Power Optimization

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【作者】 杨佳俊徐建政

【Author】 YANG Jia-jun;XU Jian-zheng;School of Electrical Engineering,Shandong University;

【机构】 山东大学电气工程学院

【摘要】 提出了一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。采用量子比特对控制量进行编码,通过改进量子旋转门来提升寻优质量,它能够自适应地计算旋转角度,提高全局的搜索能力,缩减搜索代数,加快搜索速度,同时避免陷入局部最优,通过采用IEEE14节点和IEEE30节点进行验证,结果表明其效果良好。

【Abstract】 This paper raised a kind of power system reactive optimization method based on improved quantum genetic algorithm.Quantum bit was adopted to carry out coding for control variables and raised optimization quality by improving quantum rotation gate.The reactive optimization method can be adaptive to calculate rotation angle,lifting global search ability,reducing search algebra,speeding up search rate and avoiding falling into local optimum at the same time.IEEE14 and IEEE30 nodes were adopted to verify its good effect.

  • 【文献出处】 电工电气 ,Electrotechnics Electric , 编辑部邮箱 ,2013年09期
  • 【分类号】TM714.3
  • 【被引频次】9
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