量子粒子群优化算法在HAPF参数多目标优化中的应用

"这篇文章是2010年8月发表在《合肥工业大学学报(自然科学版)》第33卷第8期上的一篇自然科学论文，由张国荣和李丹共同撰写。研究主要探讨了如何利用量子粒子群优化算法对混合型有源电力滤波器（HAPF）的参数进行多目标优化，以达到降低成本、提高无功补偿能力和滤波性能的目标。" 文章详细阐述了量子粒子群优化算法在解决混合型有源电力滤波器（HAPF）参数匹配和容量分配问题上的应用。HAPF是一种先进的电力设备，旨在改善电能质量，通过消除谐波和提供无功功率补偿来确保电网的稳定运行。在传统的电力滤波器基础上，HAPF结合了无源滤波器和有源滤波器的优点，能更有效地处理复杂的电力系统问题。 量子粒子群优化算法（QPSO）是一种仿生优化方法，源自经典的粒子群优化（PSO），但引入了量子行为，使其在全局搜索能力上有所提升，特别是在解决多目标优化问题时表现优越。在本研究中，QPSO算法被用来寻找HAPF的最佳参数配置，以最小化投资成本、最大化无功补偿效率和改善滤波效果。 实验结果表明，使用QPSO算法优化后的HAPF系统，总谐波失真率（THDU）和电流总谐波失真率（THDI）分别降低到了1.9%和2.0%，这是一个显著的改进，表明了滤波性能的提升。同时，有源电力滤波器（APF）的容量只占混合滤波器总容量的8.1%，这证明了优化设计在经济性方面的有效性。这样的优化配置使得HAPF在电能质量综合治理中达到了高效且经济的目标。 文章的关键词包括混合型有源电力滤波器、量子粒子群优化算法和拓扑结构，暗示了研究的焦点不仅在于优化算法的应用，还涵盖了HAPF的系统架构和设计。该研究的中图分类号TM761.12将它归类为电力电子技术领域，文献标志码A则表示这是一篇原创性的科研论文。 这项工作展示了量子粒子群优化算法在电力系统中解决复杂优化问题的潜力，尤其是在提升混合型有源电力滤波器性能和经济效益方面。这一成果对于电力工程领域，尤其是电能质量控制和优化设计，具有重要的理论与实践意义。