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为了克服蚁群算法解决配电网规划问题时存在容易陷入局部最优解的缺点,在蚁群算法和云模型基础上,提出了一种改进蚁群算法。该算法利用云模型对蚁群算法的信息素强度参数和信息素挥发系数进行调整,提高配电网规划过程中的收敛速度和全局搜索能力,并利用分层前推回代算法进行潮流计算。通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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改进蚁群算法在配电网规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服蚁群算法解决配电网规划问题时存在容易陷入局部最优解的缺点,在蚁群算法和云模型基础上,提出了一种改进蚁群算法.该算法利用云模型对蚁群算法的信息素强度参数和信息素挥发系数进行调整,提高配电网规划过程中的收敛速度和全局搜索能力,并利用分层前推回代算法进行潮流计算.通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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目前配电网的故障定位采用故障电流分析方法,在实时信息序列中存在畸变信息时有可能错判或误判,导致城市配电网发生故障时无法快速准确定位的问题。首先对蚁群算法进行改进,采用了一种根据蚁群算法搜索情况来自适应动态修改信息素的方法,使得算法更好地跳离局部最优解,然后通过建立适当的数学模型,对IEEE-33节点测试系统进行了仿真计算,最终结果证明了该算法在配电网故障定位方面的有效性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的配电网故障定位 总被引:6,自引:0,他引:6
目前配电网的故障定位采用故障电流分析方法,在实时信息序列中存在畸变信息时有可能错判或误判,导致城市配电网发生故障时无法快速准确定位的问题.首先对蚁群算法进行改进,采用了一种根据蚁群算法搜索情况来自适应动态修改信息素的方法,使得算法更好地跳离局部最优解,然后通过建立适当的数学模型,对IEEE-33节点测试系统进行了仿真计算,最终结果证明了该算法在配电网故障定位方面的有效性. 相似文献
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采用图解蚂蚁系统求解地区配电网的重构与故障恢复问题.将求解过程划分为离线和在线2个阶段,使拓扑分析与搜索寻优分离,以提高计算速度.离线阶段对配电网进行拓扑分析,用构造图表示可行解解集,不同元件故障恢复问题的可行解解集由重构问题的可行解解集经简单变化得到,以避免重复进行拓扑分析;在线阶段通过模拟蚁群在构造图中行走进行搜索寻优.通过修改传统蚁群算法的路径选择规则和信息素更新规则,以避免搜索陷入停滞.以一个实际的地区配电网作为算例.仿真结果表明,所提方法可以有效地提高地区配电网运行的经济性,同时可以提供可靠的故障恢复方案. 相似文献
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