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考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对文献基于Agent行为和范例学习的遗传算法中“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。通过算例表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。 相似文献
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基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法 总被引:18,自引:4,他引:18
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。 相似文献
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电气工程领域中配电网网架扩展规划的目的是确定最优的配电网网架接线方案。配电网网架扩展规划的本质与最短路径问题有相同之处。作为典型的最短路径求解算法之一的Dijkstra算法,在进行配电网网架扩展规划时,需要建立邻接矩阵,并反复对无序排列的初始数据进行遍历搜索,反复遍历搜索影响了算法的计算速度。针对Dijkstra算法对无序排列的初始数据反复遍历搜索对计算速度造成的影响,基于排序思想,提出了改进Dijkstra算法,以提高Dijkstra算法在进行配电网网架扩展规划时的计算速度,然后根据某10 kV中压配电网网架扩展规划算例,基于全寿命周期概念建立了中压配电网网架扩展规划的数学模型,经算例分析验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于Agent行为和范例学习的遗传算法在城网规划中的应用 总被引:6,自引:4,他引:2
城市配电网优化规划(简称城网规划)目前还缺乏高效、实用的算法。传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂问题的表述能力。文中通过吸收有关文献提出的“行为遗传”思想,进一步提出了一种基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法。该算法由Agent基于知识的一系列决策行为,生成待优化问题的一个可行解的非编码方式,取代了传统遗传算法基于编码的可行解生成方式;用基于“范例学习”的进化寻优机制,取代了传统遗传算法基于模仿基因遗传和变异的进化寻优机制。最后,分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划,对比的结果证明了新型遗传算法具有更好的复杂问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性。 相似文献
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人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术。然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷。针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。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优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于区间算法的配电网三相潮流计算模型 总被引:15,自引:3,他引:15
建立了负荷、并联电容器组和热电联产机组的三相区间模型,不但考虑了配电系统的三相不平衡情况,而且计及了运行中的不确定性因素,还建立了线路和变压器的详细三相模型,其中变压器模型能够处理变压器的大多数联结型式。建立的配电系统各元件的三相区间模型或三相模型与目前大多采用的单相模型和点模型相比,具有表达详尽、繁简适度及切合实际的特点,其中区间模型比点模型更切合实际而又繁杂,三相模型比单相模型更能详尽地表达系统的实际情况。该模型的建立为配电系统三相区间分析算法的实现奠定了基础。 相似文献
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基于组件式GIS网络分析与多目标遗传算法的城市中压配电网规划 总被引:5,自引:0,他引:5
城市中压配电网规划是一个多目标组合优化问题。通过组件式地理信息系统(ComGIS)平台建立规划区域的网络数据集,在此基础上使用多目标遗传算法进行优化。利用ComGIS平台的网络分析功能优化单环最优路径,简化了遗传编码,并根据编码特点设计交叉、变异操作,提高了遗传算法的效率。利用基于Pareto秩的个体适应度函数引导多目标遗传算法的进化方向,最终得到接近多目标优化问题Pareto最优解集的一组两端供电网络方案。所得规划方案集便于决策人员选择,并且有效结合了规划区域的地理信息,有较强的实际意义。对某实际系统的应用结果表明了文中所提方法的有效性。 相似文献
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基于改进遗传算法的配电网网架规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的遗传算法在求解过程中出现收敛速度慢、早熟现象等问题,引入单亲遗传算法;以网架线路年综合费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,运用改进的单亲遗传算法消除了常规遗传算法中对网络可行性破坏严重的双亲交叉算子,同时针对单亲遗传算法在染色体选择、基因操作、收敛准则等方面的不足,采用最优保留策略和两两竞争相结合的染色体选择方法,以及最优个体的最少保留代数为收敛准则,提高了算法的局部搜索效率和全局优化能力,求得模型优化解;仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于自适应多种群遗传算法的配电网规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统遗传算法易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率降低的问题,借鉴多种群和自适应思想,提出了基于自适应多种群遗传算法的配电网规划算法。通过对目标函数进行处理,引入了多个物种,并采用自适应遗传算法和考虑进化稳定的改进多种群遗传算法分别对不同的物种进行操作,通过转移优秀个体,实现了物种之间的协同作用。同时为解决遗传算法应用于配电网规划时产生的大量不可行解的问题,借助图论知识和搜索技术给出了不可行解的修复方案,通过对孤岛,孤链和环进行修复,将非辐射状网络修复为辐射状网络。算例结果验证了该算法的实用性和有效性。 相似文献