配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成：第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。     

改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用

将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。     

基于混沌二进制粒子群算法的配电网重构研究

配电网络重构是现代配电网自动化的重要功能,同时也是配电系统安全经济运行的重要环节。因此,配电网重构正受到研究人员的极大关注。以网络损耗最小为目标函数,将混沌映射引入在二进制粒子群算法进行网络重构中,克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,得到了更精确的优化结果。将混沌粒子群算法应用于重构问题,利用IEEE经典算例进行验算。结果证明,该方法有效降低了网络损耗,且提升了最低节点电压。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。     

基于粒子群算法与模拟退火算法的一种混合配电网重构算法

本文首先对配电网重构的意义,研究现状以及当下的几种方法等方面进行分析,并且对比了几种主要重构方法的优缺点。然后,介绍亚启发式算法中的粒子群算法与模拟退火算法,并将二者有效地进行融合互补,形成一种新的混合算法。此方法利用粒子群算法快速局部搜索能力和模拟退火算法全局收敛的优点,使其既能以较大的概率跳出局部的极值点,又能提高收敛速度。最后,将这种混合算法应用于配电网重构中,介绍了配电网的简化分析方法,并阐述了配电网的粒子群初始化、参数设置、编码规则等内容,并通过IEEE33节点和69节点系统基于MATLAB平台的仿真,验证算法的可行性和优越性。     

基于差分变异的混合蛙跳算法在配电网重构中的应用

提出了一种基于差分变异的混合蛙跳算法进行配电网重构。采用基于十进制环状编码方法解决了二进制编码产生大量不可行解的问题。给出了十进制环状编码的变异和选择策略,同时结合蛙跳算法的分组更新特点。应用该算法对IEEE33节点和PGE69节点网络进行配电网重构仿真,结果表明,该方法能有效降低配电网损耗。     

基于BPSO和育种算法的配电网重构

分析了配电网络运行时的特点,在满足运行和安全约束的前提下,将目标函数设定为以系统有功功率损耗最少,并针对二进制粒子群算法的缺点,加入了育种算法,采用育种算法和BPSO算法相结合的混合算法对配电网进行了重构.对IEEE33节点系统进行配电网重构求解的算例表明,提出的混合算法在降低迭代次数地同时,提高了计算效率和速度,对配电网重构是有效的.     

基于改进粒子群算法的配电网静态重构

针对配电网静态重构问题,结合配电网的辐射状特点,提出了适应于配电网静态重构的改进二进制粒子群算法,建立以系统网损最小为目标函数的静态重构模型。提出的算法运用破圈法生成和更新粒子群,提高搜索有效解的效率,在迭代过程中采取重新初始化粒子策略避免算法陷入局部最优解,提高粒子群算法得到全局最优解的概率。应用于33节点标准测试系统,验证了算法的可行性。     

基于改进二进制粒子群算法的配电网多目标重构

配电网重构作为配电自动化系统的一个重要组成部分,能够有效提高配电网运行的经济性和可靠性。提出以网络有功网损和网络电压偏移构建配电网重构的多目标数学模型,根据系统初始状态将各指标归一化处理,利用权重系数法将多目标重构问题转化为单目标问题。为克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优而难以跳出的问题,将非线性动态调整的惯性权重系数引入到粒子速度更新公式之中,以提高二进制粒子群算法的全局搜索效率和收敛速度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

非线性时间序列粒子群优化B样条网络预测模型

为了提高非线性时间序列的预测精度,建立一种粒子群优化B样条网络预测模型。在设计网络结构时,设置样条基函数节点作为独立变量,然后使其与权值参数在网络训练过程中一同优化,并且使用预测误差平方和评价训练效果。采用粒子群算法与适当的搜索策略作为训练算法,对B样条基函数最优节点的分布进行搜索,同时寻优权值参数,使网络结构得到优化,进而对非线性时间序列进行预测。仿真结果表明,粒子群优化B样条网络预测模型具有良好的泛化性能,同时所用算法对网络进行了有效的优化,所建预测模型结构简单且预测精度较高。     

混合型无线传感器网络覆盖空洞修复算法

针对无线传感器执行器网络运行过程中节点必要的移动或者失效导致的感知空洞,提出了一种基于混合粒子群优化算法的空洞修复方案,该方案首先提出一种基于网格的网络覆盖率,并以此为优化目标将空洞修复问题转化为无约束优化问题,然后使用融合了模拟退火思想的粒子群优化算法对优化问题进行求解,最后仿真证明模拟退火算法的概率突跳特性弥补了粒子群优化算法容易陷入早熟收敛的缺陷,该混合算法可以对空洞修复问题进行有效地求解。     

Optimal Power Flow Using a Hybrid Optimization Algorithm of Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm

Abstract—This article presents a hybrid algorithm based on the particle swarm optimization and gravitational search algorithms for solving optimal power flow in power systems. The proposed optimization technique takes advantages of both particle swarm optimization and gravitational search algorithms by combining the ability for social thinking in particle swarm optimization with the local search capability of the gravitational search algorithm. Performance of this approach for the optimal power flow problem is studied and evaluated on standard IEEE 30-bus and IEEE 118-bus test systems with different objectives that reflect fuel cost minimization, voltage profile improvement, voltage stability enhancement, power loss reduction, and fuel cost minimization with consideration of the valve point effect of generation units. Simulation results show that the hybrid particle swarm optimization–gravitational search algorithm provides an effective and robust high-quality solution of the optimal power flow problem.     

基于PSO-GA混合算法的配电变压器检修优化

针对当前流行的状态检修的概念,通过分析比较,确定了基于风险的配电网检修优化方法;并根据配电变压器历史故障概率数据通过威布尔分布拟合配电变压器的故障概率,并采用等效役龄对故障概率进行修正;计及设备检修时的检修风险和故障风险后,建立了以电网运行风险最小为目标的配电变压器检修优化模型;最后提出了一种以粒子群优化算法为主、遗传算法为辅的混合优化算法求解模型。该模型既能够降低搜索到局部最优解的概率,又能保证全局最优解的精度。算例验证表明了该方法的有效性。     

基于量子编码的离散粒子群算法配电网重构

阐述了配电网重构数学模型、二进制粒子群算法、量子编码的基本理论,对量子粒子群算法配电网重构进行了研究,将量子编码应用到离散粒子群算法中,用量子比特概率表示离散粒子的状态,根据二进制粒子群速度更新公式更新粒子的状态,改变开关开合状态进行网络重构.量子比特概率能够表征丰富的信息量,保证粒子的多样性和全局搜索能力.通过2个算...     

Reliability-constrained Based Optimal Placement and Sizing of Multiple Distributed Generators in Power Distribution Network Using Cat Swarm Optimization

This article presents optimal placement and sizing of multiple distributed generators to achieve higher overall system reliability in large-scale primary distribution networks using a novel random search algorithm known as cat swarm optimization. A composite reliability index is used as the objective function in the optimization process. Furthermore, the effect of multiple distributed generator units on power transfer capacity and power loss reduction has been observed. Extensive simulations are carried out based on three practical distribution systems to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Further, qualitative comparisons are made with adaptive weight particle swarm optimization, particle swarm optimization with constriction factor, and binary-coded genetic algorithm to show the efficacy of the proposed method for optimal placement and sizing of distributed generators in power distribution networks.     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

一种混合智能算法在电网优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构,提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型.结合GA 中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能.在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度提高配电系统安全性和经济性.算例表明,该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势.     

基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法,算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉,且具有不同分工的子群,并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想,减少了解陷入局部最优的可能性。与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较,表明本文算法具有更高的搜索效率,更容易找到全局最优解。