电力系统无功优化的变尺度混沌优化算法

摘要

变尺度混沌优化(MSCOA)是一种改进的混沌优化方法(COA),利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,通过改变“二次搜索”的调节系数提高搜索精度,从而提高局部细化搜索能力。文章将该算法应用于电力系统无功优化问题,并对IEEE6节点系统以及某地区54节点系统进行了仿真计算,计算结果验证了算法的有效性。