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应用Visual Basic6.0程序语言,编制冲裁件自动优化排样系统,代替人工从众多排样方法中选择最佳方法,计算出其作业量,以指导下料操作人员的生产作业,并确保原材料的利用率为最优。 相似文献
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粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。文章在介绍PSO算法及其特点的基础上,总结了PSO算法在电力系统规划等领域的研究现状,但目前的很多工作还处于研究阶段,相信随着研究的进一步深入,PSO算法将在更多的领域中得到更广泛的应用。 相似文献
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粒子群优化算法及其在电力系统中的应用 总被引:10,自引:3,他引:7
PSO(粒子群优化)算法是一种新兴的优化技术.该算法可调参数少,简单易实现且功能强大.文章详细介绍了PSO的基本原理、各种改进算法以及它们在电力系统中的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向. 相似文献
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针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。IEEE30节点无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。 相似文献
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自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用 总被引:25,自引:15,他引:10
针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。某具有151个节点、71个控制变量的实际电网无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。 相似文献
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离散粒子群优化算法在变电站选址中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
将离散粒子群优化算法引入变电站选址优化规划问题的求解,并构造矩阵作为离散解值集来表示变电站选址问题的解,同时构造速度矩阵作为离散速度值集表示粒子的速度值,使PSO算法合理地应用于变电站选址问题。并通过算例,验证了算法的有效性。 相似文献
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基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:2,他引:1
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。 相似文献
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为进一步优化配电网中分布式电源(distributed generation,DG)的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。 相似文献
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Mitsuharu Higashitani Atsushi Ishigame Keiichiro Yasuda 《IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering》2008,3(1):136-142
This paper presents a new Particle Swarm Optimization (PSO) with pursuit and escape behavior. This method takes a cue from the behaviors of schools of sardines and pods of killer whales. When the sardines are attacked by the killer whales, they would behave unusually, that is, the sardines would escape from the killer whales, and on another front, the killer whales would pursue the sardines. By this method, particles are divided into two categories called the pursuit‐particles and the escape‐particles, having interactions with each other. They play the key roles of intensification and diversification, respectively. This allows the particles to avoid local optimal solutions and find a global optimal one, and also achieve an appropriate balance between diversification (global search) and intensification (local search) during the search. Then, the proposed method is validated through numerical simulations using several functions which are well‐known as the optimization benchmark problems by comparing them to powerful methods such as SAPPO, LDIWM, and CFM. Copyright © 2007 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc. 相似文献
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为了解决粒子群算法(PSO)局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出了将禁忌搜索(TS)思想融入到粒子群算法中的混合算法,并将该算法应用到电力系统无功优化中。改进后的算法综合了粒子群算法快速性、随机性和全局收敛的优点,还具有禁忌搜索局部寻优的能力。通过对IEEE-30节点测试系统、铜陵电网实际进行仿真计算,并与其它算法进行比较,结果表明该算法能取得更好的全局最优解,既加快了收敛速度,又提高了收敛精度。 相似文献
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基于改进离散粒子群算法的电力系统机组组合问题 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的离散粒子群算法。结合改进的自学习策略优化粒子群算法适用于求解电力系统中的机组组合(unit commitment,UC)问题。算法将UC问题分解为具有整型变量和连续变量的2个优化子问题,采用离散粒子群优化和原对偶内点法相结合的双层嵌套方法对外层机组启、停状态变量和内层机组功率经济分配子问题进行交替迭代优化求... 相似文献
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一种新算法在经济负荷分配中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
为求解复杂的不连续、非凸、非线性电力系统的经济负荷分配问题,提出了一种单纯形法(NM)和粒子群算法(PSO)相结合的NM-PSO算法.该算法将单纯形算子嵌入到PSO算法中,把适应值最好的一部分粒子用单纯形法来更新,其余粒子用PSO算法寻优,从而提高PSO算法后期的寻优能力.NM-PSO充分利用PSO算法强大的全局搜索能力和NM快速确定性的局部搜索能力,提高了NM-PSO算法的寻优能力和收敛速度,该算法应用于经济负荷分配问题得到的优化结果好于其他方法. 相似文献
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电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解。多个算例的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解。 相似文献