改进的战争策略算法用于太阳能供电统一电能质量调节器和电力系统状态估计问题的最佳控制与设计

在战争中，军队士兵的移动，每个士兵都积极接近最佳值，成为基于群体智能的优化方法——战争策略优化（WSO）的灵感来源。WSO可能会陷入次优陷阱，因为它不考虑恶劣士兵的行为，这可能会破坏战争的胜率。因此，本研究试图开发一种改进的WSO（MWSO），通过识别坏士兵并给予他改正态度和行为的机会，或用新士兵替换他，以逃避局部最优。开发的MWSO已在两个不同的电力系统问题上进行了研究。第一个测试问题是设计一个带有电池储能的太阳能光伏系统，该系统通过统一电能质量调节器（UPQC）为可变辐照度的谐波负载供电，旨在改善电能质量（PQ），而另一个问题是电力系统状态估计（SE）。通过将结果与细菌觅食（BF）和遗传算法（GA）的结果相比，展现了MWSO的优越性能.