基于混合连续蚁群算法的最优潮流研究

摘要

提出了基于混合连续蚁群(HCACO)的最优潮流(OPF)计算方法；该方法将蚁群优化算法(ACO)的正反馈特性与实数遗传算法(GA)的进化策略相结合，克服了基本蚁群算法只适用于离散问题的局限性，并提高了寻优的效率，同时采用动态调整罚函数策略，有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度，采用优进策略，提高了算法的收敛速度。应用此算法对标准IEEE-30节点测试系统进行最优潮流计算，并与进化规划和粒子群算法进行了比较，仿真结果表明，该算法能够更好地获得全局最优解，结果表明了该算法的合理性和有效性。