基于改进蚁群算法的输电线路路径自动选择

基于改进蚁群算法,致力于解决输电线路路径选择问题。针对传统输电线路规划中存在的路径选择难题,提出一种蚁群算法的改进模型,以优化电力系统中的路径选择过程。通过引入信息素挥发因子和启发式信息,提高蚁群算法的搜索效率,使其更加适应复杂的输电网络环境。在模型实验中,采用实际输电网络数据进行验证,结果表明改进的蚁群算法相较于传统算法在路径选择的准确性和效率上均有显著提升。     

基于改进蚁群算法的输电线路路径规划关键技术

输电线路路径规划应根据规划区的地理、环境等完成。针对传统输电线路规划中存在的制约因素多、决策难等问题,提出使用RS获取规划区遥感图像地理信息,采用GIS数据处理平台,量化和整合复杂的地理信息,完成输电线路地理信息模型的建立。提出一种用于输电线路路径搜索的改进蚁群优化算法,并通过算例验证了算法的有效性和准确性。结果表明,改进算法提高了输电线路路径搜索效率。研究内容为我国输电线路路径规划的发展提供了参考和借鉴。     

对特高压变电站巡检机器人路径规划改进蚁群算法的研究

针对当前变电站巡检机器人路径规划算法存在的规划和适应性较弱等问题,在特高压变电站巡检机器人系统结构的基础上,提出了一种结合蚁群优化算法和人工势场算法的特高压变电站路径规划方法。将蚁群算法的传统单向搜索改进为双向搜索,在启发因子中加入人工势场力的合成方向,并对转移概率进行改进。通过栅格法构建特高压变电站仿真环境,进一步验证了所提规划方法的优越性。仿真结果表明,改进算法具有显著改善迭代次数和最小路径的效果,20×20栅格环境迭代15次收敛到长度26的最优路径,30×30栅格环境迭代70次收敛到长度43的最优路径。     

输电规划中计入环境因素的路径决策

输电规划要兼顾可靠性和经济性,而规划区域的环境条件对输电线路的投资费用有直接的影响。分析了输电规划与地理环境间的相互关系,提出考虑地理环境信息的输电布线路径的决策方法,以估算输电规划中备选线路的长度和成本。该方法将地图单元格化,利用模式识别技术量化每个单元格的环境综合成本,在此基础上建立计及环境成本的输电线路走廊优化模型,并提出一种双种群改进智能蚁群算法对模型进行求解。算例分析验证了所述路径优化方法的正确性和有效性。     

基于GIS和改进元胞自动机的输电线路路径自动选择

通过GIS技术和层次分析法整合地理单元中复杂的地理信息,基于元胞自动机模型和输电线路设计的特点,建立了输电线路自动选择模型。输电线路自动选择模型采用了启发式搜索,加入了局部成本控制和全局方向控制,同时融入了蚁群算法中信息素更新机制。采用Google GIS提供的地理数据,并应用C#2010开发了输电线路路径自动选择程序,验证了所提模型的有效性。     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先建立机器人路径规划的环境模型,选择栅格法对环境信息进行提取、处理和描述,最终实现问题空间的划分。之后讲述了蚁群算法的仿生行为,分析了蚁群算法的基本原理及其数学模型,最后利用蚁群算法来搜索模拟环境下的最优路径。     

蚁群算法在无人驾驶智能车中的应用及改进

无人驾驶智能车的最优路径问题是路径规划的核心问题,而算法的选择是其关键.选用的是模拟仿生类蚁群算法,针对传统的蚁群算法在搜索时间和运算速度上还有待提高,我们从信息素的更新方式及局部搜索策略方面进行了改进,并且将虚拟路径这一概念应用于动态路径规划中.在考虑了多种状态参数后,我们得出结论是实际路径最短的不一定就是最优路径,还需要取决于各状态参数的取值,这样的改进满足了车载系统的一些实时性和可行性要求.     

基于改进Dijkstra算法的输电线路路径规划

输电线路选线设计是一项复杂的多专业协同的工作,需要顾及地形、地质、覆冰、气温等多种因素.引入智能路径规划Dijkstra算法,可以大幅提高输电线路选线效率,通过设置高效的优先目标搜索区域,减少大量无效运算,能显著减少Dijkstra算法的搜索时间.采用MATLAB编写程序并通过实例验证,改进Dijkstra算法能够在输...     

基于小世界纵横交叉算法在输电线路 巡视路径中的应用

输电线路在电力系统正常运行过程中起到重要作用,其安全运行对整体网络起到保障作用。输电线路巡视是输电系统的一项基础工作,有效的巡视可以使输电线路设备安全性和可靠性达到最大化。基于小世界纵横交叉算法(SWCSO)对输电线路巡视路径进行规划,同时利用贝叶斯及其推理机制对输电线路杆塔风险等级进行分类,在考虑每个杆塔的杆塔距离、风险等级的条件下,制定最优巡视方案。仿真部分是拥有30个杆塔的输电网络,在通过贝叶斯及其推理机制获得杆塔风险运行概率的条件下,对巡视路径搜索用几种不同的算法进行对比。仿真结果证明了SW-CSO算法在收敛精度和算法稳定上都有一定的优势。     

基于LCC和改进蚁群算法的配电网线路规划

线路规划是配电网规划的主要部分。分析配电线路项目各阶段成本,在考虑城市配电网变电站布点确定、线路走廊有限的情况下,建立以全寿命周期成本最小为目标的线路规划模型。通过对蚂蚁行进路径和信息素更新等方面的分析,形成改进的蚁群算法并应用于线路规划模型的求解。以某新建区域配电线路规划为例,验证了该模型和算法的有效性。     

基于优化蚁群算法的输电线路径规划研究

输电线路径规划中缩短路径长度、规避障碍物以及改善线路迂回情况是优化输电线路径规划方案的难点。首先综合考虑地理信息因素,使用ArcGIS平台采集和处理影响输电线路径规划的地理信息数据;其次,利用模糊层次分析法（FAHP）聚合多因素地理图层,形成输电线路径规划的综合图层;最后建立基于融合导向与综合成本型的蚁群算法的输电线自动规划路径模型。算法实例表明,使用自动规划路径模型计算的路径长度更合理,能有效规避障碍物且无线路迂回情况,验证了该模型的有效性和可行性。     

改进蚁群算法求解移动机器人路径规划

在全局静态环境下,提出一种改进蚁群算法,解决传统蚁群算法用于路径规划出现的收敛速性差、局部最优和求解质量差等不足。该算法引入障碍物排斥权重和新的启发因子到路径选择概率中,提高避障能力,增加路径选择的多样性;然后,设置局部信息素的阈值和限定范围更新局部信息素,采用交叉操作获取新路径,引入最优解和最差解,改变全局信息素的更新方式,提高全局搜索能力和解的质量,避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法能有效获得最优路径,在长度上比蚁群算法及其他算法分别减少了18%、5.7%和11%,算法迭代次数及运行时间都有所降低,提高了收敛速度和搜索能力。     

基于改进蚁群算法的输电网络扩展规划

针对基本蚁群算法在求解过程中经常出现搜索陷入局部最优解和收敛到全局最优解的时间较长这2个问题,对蚁群算法的转移概率和信息量全局更新进行了改进,提高了蚁群算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度.将改进后的算法应用于单阶段输电网络扩展规划问题,建立了单阶段输电网络扩展规划的数学模型,设计了相应的算法.实例计算结果表明该方法的可行性和有效性.     

针对特征选择问题的改进蚁群算法及其在电力系统安全评估中的应用

提出基于改进蚁群优化算法和k近邻算法相结合的特征选择算法。利用k近邻分类器的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,利用改进蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索。针对传统蚁群算法在特征选择中可能含有冗余特征的问题,设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性。通过测试数据验证了算法的有效性和快速性后,将所提算法应用于10机39节点电力系统的安全评估问题,获得了良好的特征选择和稳定预测性能。     

基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网网架规划

提出一种基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网灵活规划方法.将规划年的预测负荷、电价及导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,从而将电网规划中的单一不确定性问题转化为多个确定性问题.在求解不确定性问题时,提出一种基于云模型的改进蚁群算法,通过定性关联规则推理对蚁群算法中信息素参数ρ和信息素强度Q进行定性控制和动态选取,根据算法进化情况自适应更新支路信息素,有效克服了传统蚁群算法易陷入局部最优解及收敛速度慢的问题.应用改进蚁群算法,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案,实现电网的灵活规划.算例分析验证了所提方法的有效性.     

基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识

针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。     

带免疫的蚁群算法用于电力系统无功优化

针对电力系统无功优化具有非线性、多变量、多约束、多目标的特点,提出带免疫的蚁群优化算法。通过对连续的控制变量进行编码,实现了蚁群算法在函数优化问题上的应用。引入蚂蚁分工机制,可以大大减少每只蚂蚁的搜索空间,降低蚁群算法求解问题的难度。引入免疫算法的思想,可以避免在搜索过程中出现早熟,提高了蚁群算法的搜索效率。以IEEE-14节点系统为算例,比较分析基本算法与带免疫系统算法的计算结果,从而验证改进蚁群算法的有效性。     

城市路灯监控中电力载波通信的可靠性研究

城市路灯监控系统采用电力线载波通信技术实现路灯单灯控制。有利于城市路灯的数字化管理,满足了社会发展的需求,响应了国家绿色照明计划。由于采用电力线作为通讯介质,其本身有着很大的局限性,低压电网是一个时变的频率选择性衰落信道,信号衰减、阻抗变化和噪声干扰是影响低压电网信道特性的最主要的因素。因此,必须采用具有很强自适应能力的路由中继方案与调制技术才能满足低压电力线载波通信网络的需要。提出了OFDM调制解调方式及采用蚁群算法的路由中继策略完成数据传输过程中的最优路径规划问题选择使用,提高电力载波通信质量。