基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法，该方法的主要特点是正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索。配电网网架优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题。本文将蚁群算法用于配电网网架优化规划问题的研究，建立了网架规划的数学模型，该模型以线路的年综合费用和过负荷征罚费用之和最小为目标函数，并在此基础上设计了相应的算法。算例证明了该算法在配电网网架优化规划中应用的可行性和有效性。     

基于蚁群最优的配电网网架优化规划

配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题。文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划中网架规划绕障碍问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法。算例计算结果表明了该方法是可行的、有效的。     

基于蚁群最优的配电网网架规划方法

配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题。文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法。算例的计算结果表明了这种方法是可行、有效的。     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

基于蚁群最优的配电网网架规划方法

配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题.蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题.文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法.算例的计算结果表明了这种方法是可行、有效的.     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

基于单亲遗传算法的配电网络规划

配电网络规划属于非线性混合整数规划问题，应用传统数学优化算法往往难以直接求解，文章针对目前应用广泛的常规遗传算法在求解该问题时存在的难以保证方案连通性和辐射性的缺陷，提出了基于单亲遗传算法的配电网络优化规划算法，于整数编码策略，给出了配电网络规划中变量编码的具体方法和迭代求解程序，该算法具有进化操作成功率高，求解配电网络优化规划问题的效率高等优点，同时可将简化网架结构和选取导线截面结合在一起，既可确保解的最优性，又可减少工作量，仿真算例验证了该方法的快速性和有效性，该算法还适用于辐射型配电网络的扩展规划和配电网络的重构。     

基于改进蚁群算法的输电网络扩展规划

输电网络扩展规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术。文中结合单阶段输电网络扩展规划问题的特点，应用改进的蚁群算法来解决输电网络扩展规划问题，建立了相应的数学模型，并给出求解算法。2个算例系统的计算结果表明了这种方法可有效减小搜索空间，并具有计算速度快和收敛性好等优点。     

优化目标可靠性的配电网网架规划

对配电网网架规划优化问题进行了研究,给出了配电网网架规划的可靠性数学模型,以电网建设投资成本、运行成本和缺电成本总和最小为目标,该模型可以有效地将优化规划的可靠性与经济性结合起来。采用改进遗传算法求解该问题,为满足配电网辐射性约束条件,引入了理论中的最小生成树算法。并采用最小路法对配电系统可靠性进行评估,以得到相应的可靠性经济指标。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式;详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因;提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解,能很好地协调局部搜索与全局搜索,在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明,该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

基于改进蚁群算法的"N-1"安全输电网优化规划

满足N-1安全准则的输电网络扩展规划是一个复杂的非线性组合优化问题。蚁群算法是一种解决组合最优化问题的高效的启发式方法,但容易出现停滞和陷入局部最优。为此,结合满足N-1安全准则的输电网络规划问题的特点,用罚函数方法建立了网络扩展规划性能指标。通过改变蚁群算法中信息增量的选择方法,有效地减小了算法的全局搜索能力和计算效率之间的矛盾。该方法不需初始可行解,在提高计算效率的同时加大了找到全局最优解的概率。通过对IEEE-6节点和IEEE-24节点两个算例的测试,验证了这种方法能有效地解决直接求解满足N-1安全检验的输电网最优扩展规划问题。     

Application of genetic algorithms to service restoration in distribution systems

Service restoration in distribution systems can be formulated as a combinatorial optimization problem to determine power sources for each load considering radial network constraints and power source limits. Until now, the problem has been considered using conventional methods, e.g., the branch-and-bounds method, expert system, neural networks, and fuzzy reasoning. Recently, Genetic Algorithms (GA) have been recognized as one of the efficient methods for solving large combinatorial optimization problems. The method can perform parallel search, and can more easily search optimal solutions. This paper presents an application of GA to service restoration in distribution systems. The feasibility of the proposed method is demonstrated on a typical distribution system model. The result shows that the method can solve the problem efficiently, and this tendency becomes dominant by increasing problem dimensions.     

基于GA与TSP路径优化的城市中压配电网规划

城市中压配电网规划是一项大规模组合优化问题。针对目前城市中压配电网普遍采用的电缆单环网接线模式进行深入分析,提出一种新的规划方法。利用遗传算法的全局收敛特性进行负荷分组,采用旅行商问题路径优化方法进行具体路径规划,获得闭环网络;在此基础上通过最小化功率损耗选择联络线。实际算例证明,所提方法优化了编码策略,提高了收敛速度,能够有效解决城市中压配电网规划问题,对实际的城市中压配电网规划更具指导意义。     

蚁群算法在配电网重构的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。蚁群算法作为一种现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,其主要特点是正反馈、分布式计算、易与其它算法结合以及富于建设性贪婪启发式搜索。对配电网络从图论拓扑结构上进行分析,将配网重构问题转化为求图的生成树问题,并以破圈法为基础得到快速而有效地求解图的生成树的方法。在应用蚁群算法求解配网重构问题时,通过首支路选择随机化和取消蚁群算法常用的启发值的方法,扩大算法搜索范围,使算法可以跳出局部最优化陷阱,改善算法的搜索效果。对IEEE 69网络的算例表明,该方法能以较少的计算量和较大的概率收敛于全局最优解。     

改进人工鱼群算法在配电网网架规划的应用

针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。