改进量子遗传算法在无功优化中的应用 

杨佳俊，徐建政 
山东大学 电气工程学院，山东 济南 250061 
 

摘 要： 提出了一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。采用量子比特对控制量进行编码，通过改进量子旋转门来提升寻优质量，它能够自适应地计算旋转角度，提高全局的搜索能力，缩减搜索代数，加快搜索速度，同时避免陷入局部最优，通过采用IEEE14 节点和IEEE30 节点进行验证，结果表明其效果良好。
关键词： 无功优化；电力系统；改进量子遗传算法；量子旋转门
中图分类号：TM714.3 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2013)09-0032-05

Application of Improved Quantum Genetic Algorithm in Reactive Power Optimization 

YANG Jia-jun, XU Jian-zheng 
School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China 
 

Abstract: This paper raised a kind of power system reactive optimization method based on improved quantum genetic algorithm. Quantum bit was adopted to carry out coding for control variables and raised optimization quality by improving quantum rotation gate. The reactive optimization method can be adaptive to calculate rotation angle, lifting global search ability, reducing search algebra, speeding up search rate and avoiding falling into local optimum at the same time. IEEE14 and IEEE30 nodes were adopted to verify its good effect.
               Key words: reactive power optimization; power system; improved quantum genetic algorithm; quantum rotate gate

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