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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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改進量子遺傳算法在無功優化中的應用

來源:電工電氣發布時間:2016-03-25 08:25 瀏覽次數:853

改進量子遺傳算法在無功優化中的應用 

楊佳俊,徐建政 
山東大學 電氣工程學院,山東 濟南 250061 
 

摘 要: 提出了一種基于改進量子遺傳算法的電力系統無功優化方法。采用量子比特對控制量進行編碼,通過改進量子旋轉門來提升尋優質量,它能夠自適應地計算旋轉角度,提高全局的搜索能力,縮減搜索代數,加快搜索速度,同時避免陷入局部最優,通過采用IEEE14 節點和IEEE30 節點進行驗證,結果表明其效果良好。
關鍵詞: 無功優化;電力系統;改進量子遺傳算法;量子旋轉門
中圖分類號:TM714.3 文獻標識碼:A 文章編號:1007-3175(2013)09-0032-05


Application of Improved Quantum Genetic Algorithm in Reactive Power Optimization 

YANG Jia-jun, XU Jian-zheng 
School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China 
 

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.
               Key words: reactive power optimization; power system; improved quantum genetic algorithm; quantum rotate gate


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