Optimal power flow calculation of power grid based on reinforcement learning and crisscross PSO algorithm particle swarm optimization

M. Anbo, Wang Peng, Ding Weifeng, Chen Shun, Li RuDuo, Z. Zheng
{"title":"Optimal power flow calculation of power grid based on reinforcement learning and crisscross PSO algorithm particle swarm optimization","authors":"M. Anbo, Wang Peng, Ding Weifeng, Chen Shun, Li RuDuo, Z. Zheng","doi":"10.3969/J.ISSN.1674-1951.2021.08.011","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法.改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力.同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系.为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法.IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题.","PeriodicalId":188197,"journal":{"name":"Water Conservancy & Electric Power Machinery","volume":"61 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Water Conservancy & Electric Power Machinery","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.3969/J.ISSN.1674-1951.2021.08.011","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法.改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力.同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系.为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法.IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
基于强化学习和交叉粒子群算法的电网最优潮流计算
针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法.改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力.同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系.为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法.IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题.
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Optimal power flow calculation of power grid based on reinforcement learning and crisscross PSO algorithm particle swarm optimization
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1