CBA算法优化含DG配电网无功：提升全局收敛与多样性

在本文中，研究者针对含分布式发电(Distributed Generation, DG)的配电网无功优化问题，提出了一种创新的求解策略——混沌蝙蝠算法(Chaotic Bat Algorithm, CBA)。CBA算法是在基础蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)的基础上发展而来，它引入了Tent混沌映射来初始化蝙蝠的位置和更新它们的脉冲发射率，这种改进旨在增强算法的全局搜索能力，提高收敛速度。此外，CBA还通过动态自适应调整蝙蝠的速度，保持种群的多样性，防止早熟收敛，从而提高算法的优化效果。 文章以IEEE 33节点系统为例，展示了CBA在处理实际电力系统中的应用，对含DG接入的配电网进行了无功优化。实验结果显示，该算法不仅能有效地解决无功补偿问题，还能展现出更好的性能和效率，相较于传统方法具有明显的优越性。研究工作不仅满足了电力系统的实时性和稳定性要求，还对提高电力网络的经济效益和环保性有着积极的推动作用。 值得一提的是，该研究得到了西藏自治区自然科学基金项目的资助(XZ2018ZRG-24(Z))，并且论文的发表遵循严格的出版流程，包括录用定稿、排版定稿和整期汇编定稿等阶段，确保了内容的学术严谨性和网络首发的严肃性。在录用定稿阶段，作者们必须确保其研究成果创新、科学且符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，并遵循语言文字、符号等技术标准。 总结来说，这篇论文提供了一个实用的工具箱，帮助电力工程师优化含DG配电网的无功管理，展示了混沌蝙蝠算法在电力系统优化领域的潜在价值。同时，它也强调了在科学研究中，尤其是在技术应用方面，理论创新与实际问题解决相结合的重要性。