基于混沌人工鱼群算法的输电网规划方法

人工鱼群算法收敛速度快,但存在早熟收敛现象;混沌优化算法具有遍历性、随机性和对初值敏感的特点,虽然全局搜索能力强,但收敛速度慢。大规模输电网规划方法对求解速度的要求越来越高,为此结合人工鱼群算法和混沌优化算法,提出了适用于输电网规划的混沌人工鱼群算法,该算法继承了混沌优化算法特点,使人工鱼群在搜索过程中避免陷入局部极值,同时改进了人工鱼的视野和游动步长,加快了寻优效率。算例结果验证了该算法的可行性。     

基于SAAFSA优化加权模糊聚类算法的变压器故障诊断

针对加权模糊聚类算法(WFCM)应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法(SAAFSA-WFCM)的变压器故障诊断方法.该方法利用模拟退火算法(SA)来改进人工鱼群算法(AFSA)以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度.WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度.仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率.     

IAFSA-RBF神经网络在短期负荷预测中的应用

为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immune artificial fish swarm algorithm),...     

基于改进AFSA算法的电力系统无功优化

将人工鱼群算法(AFSA)应用到电力系统无功优化问题的研究中,建立了相应的优化模型.为提高AFSA的搜索能力,对AFSA进行了改进,在算法中加入了生存机制、竞争机制.对IEEE6、14节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性.     

基于改进人工鱼群算法的配电网络重构

针对大规模分布式电源并网引起的配电网路拓扑结构及潮流分布变化,现有配电网重构算法不足以应对,提出一种改进的人工鱼群算(AFSA)对含分布式电源的配电网进行重构求解。针对AFSA收敛速度慢、觅食方向固定、灵活性低、陷入局部最优及搜索精度较低的缺陷,采用全方位觅食行为,并结合差分进化与AFSA,提高算法灵活性,增加种群多样性,使算法易于跳出局部极值,提高收敛精度。最后通过算例分析,验证所提算法有效。结果表明,与其它智能算法相比,改进的AFSA的收敛精度和收敛速度更佳,能够很好的应用于含分布式电源配电网的重构求解。     

基于模拟退火——二进制粒子群优化算法的配电网重构

提出了将模拟退火算法与二进制粒子群算法相结合的用于配电网重构的优化算法。该算法既发挥了粒子群算法收敛速度快的特点,又因为引入的模拟退火算法具有的较强的跳出局部最优解能力,因此有效地避免了粒子群算法易陷入局部极值点的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度,并应用IEEE16节点系统的算例,验证了模拟退火-二进制粒子群混合算法在配电网重构中的可行性和有效性。     

基于人工鱼群算法的水库优化调度研究

针对当前各种启发式算法,如遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),模拟退火算法(SA)等在求解水库优化调度中的不足,提出了将新型的集群智能算法-人工鱼群算法AFSA(Artificial Fish School Algorithm)用于求解水库优化调度问题。该算法通过模拟鱼群的一些基本行为,如捕食、聚群、追尾,来求解问题的最优解。根据水库优化调度问题的情况及数学模型,给出了基于人工鱼群算法的水库优化调度的求解策略,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于人工鱼群算法的多目标分布式光伏电源规划

分布式电源(distributed generation,DG)对智能电网的稳定安全运行至关重要,为了合理地对分布式电源进行选址定容,针对现有算法对初值要求高,收敛慢,容易陷入局部极值等缺点,提出了人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)。首先,确定了DG规划的多目标函数与约束条件;其次,介绍了人工鱼群算法,针对DG规划对AFSA进行的调整;最后,在IEEE-33节点系统中进行仿真验证,并与遗传算法(genetic algorithm,GA)进行对比。结果表明:利用AFSA对DG选址定容进行寻优,可有效地降低电压偏差,降低网损,提高系统稳定性和安全性。AFSA寻优效果较好,效果显著。     

基于SA-PSO的配电网电容器优化配置

应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型.为了改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目.将其应用到一个IEEE 33节点配电网的电容器优化配置中,结果表明,模拟退火粒子群优化算法具有合理性和可行性.     

基于改进AFSA算法的电力系统无功优化

将人工鱼群算法（AFSA）应用到电力系统无功优化问题的研究中,建立了相应的优化模型。为提高AFSA的搜索能力,对AFSA进行了改进,在算法中加入了生存机制、竞争机制。对IEEE6、14节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。     

基于混合人工鱼群算法的磁保持继电器优化设计

采用一种混合人工鱼群算法,对磁保持继电器进行优化设计。该算法在优化早期,利用鱼群算法的快速收敛能力,确定阶段最优解;优化后期,在该阶段最优解的基础上,应用遗传算法的全局极值搜索能力,求取全局最优解,从而大大提高求解速度和寻优精度;编制了磁保持继电器的动态优化计算程序,并以某型号磁保持继电器为例进行了优化设计;最后,利用Adams对优化样机进行了验证。仿真结果表明,优化后的磁保持继电器具有更加良好的动态特性和综合经济指标。     

基于改进人工鱼群算法的含大规模风电电网无功优化

针对大规模风电的波动性和随机性对电网无功电压优化初值影响较大,使无功优化求解不能充分考虑电压越限节点,而过早收敛,最终不能得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法对含大规模风电的复杂电网进行无功电压优化.在算法流程初期将类似遗传算法的变异机制引入其中,用以优化调整人工鱼群,在算法流程后期应用自适应可见域及步长的方法解决人工鱼群算法计算后期容易出现的陷入局部最优解以及收敛速度慢的问题.最后以接入大规模风电的甘肃电网为例,应用常规输电网动态无功优化模型,对文中的改进人工鱼群算法进行实例验证,从而证明算法的可行性和有效性.     

适用于输电网网架规划的人工鱼群算法

以人工鱼群寻优思想为基础，提出了适用于输电网网架规划的人工鱼群算法。针对输电网规划的特点，定义了该算法的参数，给出了选取上述参数的原则和求取“距离”、“邻域”和“中心”的运算规则，制定了以觅食行为算子、聚群行为算子和追尾行为算子为基础的寻优策略。将N安全意义的启发式倒推策略运用到该算法中，加快了其收敛速度。2个算例的求解结果验证了该算法的正确性和有效性，表明该算法具有良好全局寻优能力和较快的收敛速度。     

融合鱼群和微分进化的蚁群算法的无功优化

对于求解电力系统无功优化问题,提出了一种融合鱼群和微分进化的蚁群优化算法（FDEACO）。受人工鱼群觅食、聚群和追尾行为的启发,在基本蚁群算法的基础上,应用人工鱼群算法的追尾行为对蚁群在可行域上搜索到的解进行改进,加快了向最优解收敛的速度。在信息素更新机制里,通过引入微分进化算法的发散项,增加一个随机扰动,减小了算法陷入局部最优的可能性。在IEEE30测试系统上对新提出的算法进行校验,并与其它算法比较,证明FDEACO算法收敛速度快、全局寻优能力强。     

基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE 30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。     

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响.人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力.文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测.对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果.     

基于改进人工鱼群算法的电网可用传输能力计算究

利用改进人工鱼群算法构造了可用传输能力问题的优化模型。首先采用潮流校验法解决了人工鱼群算法的初始值敏感问题;然后引入遗传算法,解决了人工鱼群算法的早熟问题;最后运用IEEE 30节点算例系统验证了所提算法的准确性和有效性,同时分析了人工鱼群算法在电网可用传输能力研究中尚需解决的问题。     

人工鱼群算法在配电网网架规划中的应用

为解决配电网规划的多约束复杂优化组合问题,在中压配电网网架规划中以基本的人工鱼群寻优框架为基础,根据配电网的辐射性约束特点,设计和应用了一种适合配网规划的新现代启发式算法—人工鱼群算法。该法以年费用最小为目标函数建立配网规划的数学模型,以可能建设的所有线路为优化变量,采用二进制编码和"根节点融合法"对人工鱼种群初始化,给出以保证"基本辐射性"的觅食、聚群和追尾行为算子为基础的寻优策略,保证了寻优过程中多数的解方案可进行配网潮流计算。对一个10节点的中压配电网规划算例计算的结果表明:该算法能快速获得规划问题的最优解,且具有很强的全局搜索能力,用于配电网规划是可行的、有效的。