基于改进布谷鸟算法的随机最优潮流

面对各种智能算法在优化问题的应用中出现的问题,提出一种基于量子计算和混沌局部搜索的布谷鸟算法.混沌局部搜索采用切比雪夫映射产生的混沌数列,以产生的新最优个体替代原始最优个体,并利用量子旋转门更新其余个体,达到更快收敛并跳出局部解的效果.以随机最优潮流问题作为修正布谷鸟算法的应用场景,考虑分布式电源和负荷的随机性,建立随机最优潮流的机会约束模型,机会约束的处理采取修正变量上下限的方式.以IEEE33节点为算例,对比了4种不同智能算法的计算结果和收敛情况,验证了修正的布谷鸟算法在随机最优潮流中收敛速度快,收敛结果好,稳定性好的特点.