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基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化

王玉荣万秋兰陈昊

东南大学电气工程学院

摘要:电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量。基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了U/U0指标、指标和电压偏移指标。综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解。采用模糊聚类法和学习自动机法对IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性。
  • DOI:

    10.13335/j.1000-3673.pst.2012.07.002

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    电力工业; 自动化技术

  • 分类号:

    TM761.1

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