基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

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。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“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。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

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。     

基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法

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。     

基于模糊期望值模型的配电网网架规划

传统配电网网架规划中,不确定规划参数的处理是规划的难点.为深入研究该问题,考虑了负荷预测值的不确定性,引入可信性理论和不确定规划方法,建立了基于模糊期望值模型的配电网网架规划模型,并采用遗传算法求解.该模型采用梯形模糊变量表示负荷预测值,其目标函数和约束条件均具有明确的数学意义,可采用严格的数学方法求解,克服了传统配电...     

基于模糊区间算法的配电网潮流计算

考虑配电系统运行中的不确定性因素,建立了负荷、并联电容器组和调相机的模糊区间模型。结合配电网络的特点以及模糊潮流和区间潮流各自的优点,提出了一 种基于模糊区间计算的前推回推配电网潮流算法。一般测试系统和阜新市10 kV实际配电系 统的计算结果验证了该算法快捷、有效。     

基于改进Dijkstra算法的配电网网架扩展规划

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。     

基于Agent行为和范例学习的遗传算法在城网规划中的应用

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。     

基于改进遗传算法的配电网网架结构优化规划

配电网网架优化规划是一个具有多约束、非线性和离散性的复杂组合优化问题。对传统遗传算法进行改进,以线路投资、运行和用户停电损失费用最小为目标函数,采用基于生成树的拓扑分析方法,对初始种群进行选择,避免随机生成初始种群速度慢的缺点;采用最优个体保存策略和两两竞争相结合对种群进行选择;引入自适应交叉和变异,避免了算法早熟。算例结果表明了该改进算法的有效性和收敛性。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

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。     

基于区间算法的配电网三相潮流计算模型

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。     

基于改进混沌遗传算法的配电网架优化

将混沌优化搜索引进到配电网架优化中来,通过对遗传算法的改进提出了一种新的配电网架优化方法,并针对遗传算法应用于配电网规划时出现的不可行解问题进行相应修复;同时结合网络层次分析方法给出了配电网的改进前推回代潮流计算方法.将上述方法应用于算例证明其实用有效.     

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

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。     

基于改进遗传算法的配电网网架规划

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。     

基于遗传序优化算法的配电网规划

针对传统遗传算法存在收敛过早、终止条件难以确定等缺陷,将序优化理论与遗传算法相结合,用序优化的思想来指导遗传进化操作,通过算法的混合集成了序优化理论和遗传算法的优良特性,从而实现以较高的概率高效地搜索到全局最优解。对于2个IEEE配电网规划算例,以综合变电站和馈线的年投资费用、折旧费用、运行费用之和为目标函数,得到了最优的配电网拓扑结构,验证了该遗传序优化算法的有效性和实用性。     

基于量子进化算法的配电网架规划

详细介绍了应用量子进化算法进行配电网架规划的方法,采用单阶段子系统模型,以规划年综合费用最低为目标,以线路传输容量、电压降、配电网辐射状结构等为约束条件。通过对具体实例的仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

基于改进prim算法的配电网络优化规划方法

提出一种基于prim算法的改进配电网络规划方法,该方法将网络中负荷点间的最短路径当作已选路径,在采用prim算法求取最小生成树的过程中,将选中路径上的交叉点转化为负荷点,解决了prim算法不便于处理待选路径的交叉点的问题.该方法可用于多电源点的配电网络扩展规划.文中讨论了网络规划中线路权重的选取方法,并设计了适用于配电网络的节点-支路邻接表的数据存储结构.经实例验证,该方法可有效减小搜索空间并具有计算速度快等优点.     

基于分布估计—单亲遗传算法的配电网规划

为了改善单亲遗传算法在某些方面存在的缺陷,提出一种分布估计算法与单亲遗传算法相结合的混合智能算法进行配电网的优化规划。并结合普里姆(Prim)算法产生初始种群,获得比完全随机产生的配电网络更优的初始方案。分布估计算法根据所得分布概率可为单亲遗传算法提供搜索方向,而后者则加速了前者精确分布概率模型的获得,二者的结合起到了优势互补的作用。实例计算的对比结果表明,混合算法更加稳定高效。     

基于稳定参数控制的改进遗传算法在配电网络规划中的应用

提出一种基于稳定参数控制的改进遗传算法.该算法不仅保持了种群多样性,而且通过突变算子引入了新的搜索空间,使算法更容易找到全局最优区域,缩短了传统遗传算法要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间.将该算法应用于重庆某10kV辐射状配电网络规划,结果表明该算法在收敛性能和搜索能力上比其他遗传算法有较大提高,在全局寻优性能上也优于其它遗传算法.     

基于区间潮流的含分布式电源配电网故障恢复算法

对于含分布式电源的新型配电网,分布式电源出力的不确定性是影响其故障恢复及自愈的关键因素。为此,文中引入区间数以描述负荷容量和分布式电源出力的不确定性。在此基础上,结合系统备用容量限制与负荷容量分布对故障恢复的影响,提出了基于区间潮流分析的联络开关最优割点计算方法,以及含分布式电源配电网的故障恢复快速算法。该算法通过比较...     

基于自适应多种群遗传算法的配电网规划

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。