基于自适应免疫粒子群优化算法的配电网状态估计

考虑了配电网中的一些设备如分布式发电机的非线性特性和配电网的量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点,提出了采用自适应免疫PSO算法来进行配电网状态估计。该算法解决了配电网状态估计中的非线性特性,引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,增强了全局搜索能力,而且收敛速度和精度都很理想。算例证实了算法的有效性,并通过和基本粒子群算法比较显示其优越性。     

基于自适应免疫粒子群优化算法的配电网状态估计

考虑了配电网中的一些设备如分布式发电机的非线性特性和配电网的量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点,提出了采用自适应免疫PSO算法来进行配电网状态估计.该算法解决了配电网状态估计中的非线性特性,引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,增强了全局搜索能力,而且收敛速度和精度都很理想.算例证实了算法的有效性,并通过和基本粒子群算法比较显示其优越性.     

基于自适应免疫粒子群优化算法的配电网状态估计

针对配电网中分布式发电机等设备的非线性特性和配电网量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点.提出了采用自适应免疫PSO算法进行配电网状态估计的思路.该算法引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法.解决了配电网状态估计中的非线性问题,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,不仅增强了全局搜索能力,而且获得了理想的收敛速度和精度.算例证实了该算法的有效性,与基本粒子群算法的比较,显示了其优越性.     

基于改进粒子群算法的配电网状态估计

根据配电网分布式电源的非线性特性和量测配置特点,在粒子群优化(PSO)算法中引入了自然选择的机制,增强了全局搜索能力,克服了基本粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点。将改进PSO算法应用到含有分布式电源的配电网的状态估计,通过算例仿真,收敛速度和估计精度有很大提高,证明了算法的优越性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划策略

针对既有配电网架结构下的分布式电源选址与定容问题,提出了一种抑制局部最优的带惯性权重的粒子群优化算法(PSO),在算法搜索过程中通过引入变异算子和偏移算子,根据适应度标准差及当前最优适应度值,确定目前部分粒子的畸变程度,摆脱了寻优过程中局部最小点的束缚,改善了多目标优化的非线性准确度。同时改进了PSO中对于速度和位置的更新方法和终止判据,提高了算法的收敛特性。通过IEEE-33节点配电网和延边配电网算例表明,改进的粒子群算法能够有效地寻找到全局最优解并且具有良好的收敛特性。     

基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。     

基于差分进化粒子群算法的配电网状态估计

为防止不良数据对状态估计结果产生不良影响,提出了一种辨识与修正配电网母线上不良电流数据的简易算法,引入质量标签来表示数据的可信度,提高输入电流的数据质量。同时,提出了采用基于差分进化的混合粒子群(DEPSO)算法来进行配电网状态估计,能够解决分布式电源接入后造成的非线性问题。算例仿真表明,输入状态估计的数据质量得到有效提高;与PSO算法相比,DEPSO算法更适用于配电网状态估计,计算结果更加准确。     

电力系统无功优化自适应粒子群算法

针对粒子群(PSO)算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优的束缚,同时又保持前期搜索速度快特性。将其应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与GA、PSO等算法比较,结果表明APSO算法能有效应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能、收敛精度和收敛稳定性均较GA、PSO算法有了明显提高。     

基于GIS和改进PSO算法的配电网络变电站选址规划

提出了一种改进的PSO算法,用于解决配电网络变电站选址问题。改进PSO算法是将模拟退火思想和变异算子引入粒子群算法中,在计算初期保证群体的多样性,后期增强了算法的寻优精度。在变电站计算模型中,首次将地理信息作为元数据权重因子引入到选址模型中。通过实例分析,给配电网规划建设提供了参考。     

基于动态惯性权重粒子群算法的配电网状态估计

配电网单条馈线节点少、支路少,常采用加权最小二乘法对配电网各条馈线分别进行状态估计。但由于牛顿法对初值要求高,易发散,为此采用动态惯性权重粒子群算法对配电网进行状态估计。该算法能自动调节搜索步长,加快收敛速度,弥补了基本PSO算法易陷入局部最优、算法不稳等不足。4节点算例证明该算法可稳定快速收敛,即使初值偏离真值较远也能有效、快速收敛;IEEE 33节点算例证明了该算法运用于配电网状态估计时收敛速度快、精度高。     

A hybrid particle swarm optimization for distribution state estimation

This paper proposes a hybrid particle swarm optimization (HPSO) for a practical distribution state estimation. The proposed method considers nonlinear characteristics of the practical equipment and actual limited measurements in distribution systems. The method can estimate load and distributed generation output values at each node by minimizing the difference between measured and calculated voltages and currents. The feasibility of the proposed method is demonstrated and compared with an original particle swarm optimization-based method on practical distribution system models. Effectiveness of the constriction factor approach of particle swarm optimization is also investigated. The results indicate the applicability of the proposed state estimation method to the practical distribution systems.     

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...     

基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构

配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。     

基于量子粒子群混合算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法在无功优化中易陷入局部最优和后期收敛慢等问题,提出了基于量子粒子群混合算法的无功优化计算方法.该算法将量子叠加态思想引入到粒子群算法中,使得单个粒子能表示更多的状态和量级,增加了种群的多样性;采用量子旋转门更新粒子的速度和位置,提高了收敛的速度.用该算法对IEEE 30节点系统进行无功优化计算,并与粒...     

随机差分变异粒子群混合优化算法

针对传统粒子群优化算法与差分进化算法都易出现早熟等问题,提出了一种随机差分变异粒子群混合优化算法。算法结合粒子群与差分算法的各自特点,首先采用差分变异方法产生试探性候选个体,再将其代入到粒子群速度更新公式,引导粒子飞行方向,从而扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解,采用随机差分变异方式对当前最优粒子进行扰动,使算法在有效提高局部开采能力的同时,有效避免停滞现象的发生。算法分别在单峰及多峰等8个测试函数上与3个相关算法进行对比实验,实验结果表明,新的混合算法优于其他对比算法,有效提高了算法的性能。     

基于粒子群优化的鲁棒Minimax估计

针对未知但有界噪声干扰下的动态系统提出一种基于粒子群优化的鲁棒minimax估计方法.方法的基本思想是将鲁棒minimax估计问题转化为参数空间上的优化问题,然后采用一种改进粒子群优化算法获得模型参数的最优估计.仿真结果显示该方法可以在估计模型参数的同时准确估计误差界的大小.     

A fast heuristic optimization algorithm for measurement placement in distribution system state estimation

An accurate, real‐time estimation of the states of a power distribution system is highly desirable but hard to achieve because of the complexity of the network and the relative inefficiency of the measuring system. To increase the efficiency, this paper analyzes the mathematical relationship between the measurement errors and estimation errors of the state vector using the classic weighted least square method. Then a heuristic algorithm is proposed to improve the accuracy by optimizing the deployment of the real‐time measuring points, which is based on the deterministic factors of the measuring points/branches over the system state. The basic implementation starts with an initial measurement set and replaces the least important branches in the set with the most important branches outside the set using iterative optimization. The algorithm was tested in the IEEE 14‐bus and 33‐bus distribution systems and achieved 50% increase in accuracy at much lower computational cost compared with exhaustive search. Moreover, the proposed algorithm has also been compared with representative and widely used evolution algorithms such as particle swarm optimization and quantum‐behaved particle swarm optimization. This comparison shows that our method can achieve stable and comparable accuracy with a speed at least 10 times higher. The performance of our method can be even better with increasing network size. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于免疫粒子群优化算法的微网谐波抑制方法

微电网中逆变器等大量电力电子器件的应用,以及各种非线性负荷的投切,使微网中的谐波问题变得复杂。针对微网系统中滤波器参数难以整定导致微网谐波抑制效果受到影响的问题,提出了基于免疫粒子群算法的微网滤波器参数优化方法。建立了包含功率控制模块、下垂控制模块以及电压电流控制模块的基于下垂控制的微网系统模型,并根据微网性能以及滤波器参数设计特点建立了目标函数;对免疫粒子群算法能够避免粒子群算法陷入局部最优、解决早熟收敛等问题进行了介绍;提出了用免疫粒子群算法调用微网仿真系统优化参数的新方法;通过Matlab仿真验证了基于免疫粒子群算法的微网谐波抑制方法的可行性。