基于二进制粒子群算法的交直流混合配电网故障恢复方法

针对交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性,构建交直流混合配电网故障恢复模型。所提出的模型以故障恢复综合满意度指标为目标函数,并计及潮流约束、节点电压约束、支路传输约束和网络辐射状约束等约束。对所建立的模型设计两阶段优化求解流程,第一阶段采用二进制粒子群算法进行求解,第二阶段采用粒子群算法进行求解。最后通过一个算例表明,交直流混合配电网故障位置对故障恢复策略以及故障恢复综合满意度指标有着较大影响,同时所提出的模型适用于交直流混合配电网故障恢复问题。     

基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复

针对基于Pareto占优机制和拥挤距离的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而影响了算法收敛性的问题,提出了一种基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复。通过采用改进原点距离的E占优机制,可以将决策者的偏好知识有效地融入到故障恢复方案的评价过程中。在算法迭代过程中,采用轮盘赌策略更新群体极值,采用方案的综合值对外部档案进行维护,使得决策者的偏好知识可以有效地指导下一代种群的产生。最后,通过算例验证了所提算法的可行性和有效性,并且该方法比基于Pareto占优机制和拥挤距离的多目标智能算法拥有更好的收敛性能,得到的最优前沿数量更少,质量更高。     

基于双态二进制粒子群优化算法的配电网故障定位

针对二进制粒子群算法在复杂配电网故障定位时易出现早熟收敛情况,本文提出一种双态二进制粒子群优化算法。通过引入进化因子,把粒子群分成捕食状态和探索状态两个部分,让陷入或即将陷入局部极值的粒子跳出来进行全局搜索。构造故障定位的评价函数,以33节点配电网为例,在故障信息完整和部分畸变的情况下,用该算法与二进制粒子群算法分别对配电网中的单点故障定位和多点故障定位进行仿真分析,结果验证了该算法的高效性和高容错性。     

基于模拟退火——二进制粒子群优化算法的配电网重构

提出了将模拟退火算法与二进制粒子群算法相结合的用于配电网重构的优化算法。该算法既发挥了粒子群算法收敛速度快的特点,又因为引入的模拟退火算法具有的较强的跳出局部最优解能力,因此有效地避免了粒子群算法易陷入局部极值点的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度,并应用IEEE16节点系统的算例,验证了模拟退火-二进制粒子群混合算法在配电网重构中的可行性和有效性。     

基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位

粒子群算法是一种群体智能优化算法,具有简单易行、容易实现、收敛性好等优点.通过建立适当的优化模型,提出了基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性.结果表明该算法收敛速度快,能够对辐射状配电网中单点和多点故障进行准确定位,并在部分故障信息畸变的情况下,能得出正确结果,容错性能好.     

基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位

粒子群算法是一种群体智能优化算法,具有简单易行、容易实现、收敛性好等优点。通过建立适当的优化模型,提出了基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性。结果表明该算法收敛速度快,能够对辐射状配电网中单点和多点故障进行准确定位,并在部分故障信息畸变的情况下,能得出正确结果,容错性能好。     

基于支路交换—粒子群算法的配电网故障恢复

针对基本粒子群算法容易"早熟"的问题,将模拟退火的思想融入惯性权重的动态调整中,使得惯性权重随着迭代次数的增加逐渐减小,防止算法陷入局部最优。同时,采用种群适应度方差判断粒子的相似性,判断出算法"早熟",则对粒子进行自适应变异,即控制变异数目先大后小,并随机选取粒子重新生成位移。为了提高粒子群算法的搜索速度,将粒子群算法与支路交换法相结合,粒子的位移仅为连接非故障失电区和正常区域的联络开关,对于形成环网的方案,采用支路交换法确定要打开的分段开关。既保证了配电网辐射状运行的要求,又可以使形成的网络网损较低,大大提高了算法的效率。算例表明,基于支路交换—粒子群算法的配电网故障恢复可以实现非故障失电区的快速恢复供电。     

基于改进粒子群算法的配电网故障自愈算法

首先根据配电故障自愈系统的基本功能及配电网的供电要求,建立了以计算最大自适应度值为计算目标的配电网故障自愈目标函数及其相关参数的约束条件;随后介绍了基于浓度的改进粒子群寻优算法的工作原理及其实现步骤;最后结合配电网故障自愈目标函数和改进粒子群算法,提出了基于改进粒子群算法的配电网故障自愈控制算法,并给出了算法的实现流程图和仿真结果。仿真结果表明,所提配电网故障自愈控制算法具有较好的收敛性。     

基于改进BPSO算法的含微网的配电网故障恢复方法研究

针对配电网中微网的接入使故障恢复需要考虑的安全因素更多,目前的故障恢复方法存在计算量大、故障恢复时间长等问题。以最小网损、最少开关动作次数和最少失电量为目标函数建立了含微网的配电网故障恢复模型,并将改进的二进制粒子群算法和遗传算法相结合用于模型求解。对多种故障恢复情况进行分析,验证了该故障恢复方法的可行性。结果表明,相比于传统恢复方法,所提方法收敛速度快、适应性强、恢复效果好。研究成果为我国智能电网的发展提供了一定的参考。     

基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略

为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略.光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特点.在建立的光储系统与负荷特性模型基础上研究故障恢复策略,首先对配电网进行动态孤岛划分,利用光储系统对孤岛内负荷进行可靠恢复,保证用户侧需求度高的负荷优先恢复,然后以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,运用变异粒子群算法得到孤岛与主网配合的配电网综合恢复策略,提高了主动配电网可靠性.最后,采用IEEE 33节点系统进行算例分析,结果验证了模型与恢复策略的优越性.     

基于二进制粒子群算法的配电网重构

分析了配电网运行的特点,将配电网中分段开关和联络开关作为基变量,将网络闭合环路作为分组限制条件,用粒子的变量表示开关的闭合状态,以降低系统的有功损耗为目的,采用二进制粒子群算法进行了配电网的重构,经过算例分析,表明该算法是有效的。     

基于粒子群优化的最优负荷恢复算法

建立了考虑冷负荷特性的最优负荷恢复模型,考虑了系统的频率、电压和发电机有功出力等动态约束条件,以确保在恢复尽可能多负荷的同时,使系统维持合理的运行频率和网络电压水平等。利用PSS／E软件提供的二次开发语言IPLAN,引入粒子群优化算法对所建的最优负荷恢复模型进行求解,并采用罚函数法对动态约束条件进行处理,可以快速求得在满足系统安全稳定约束条件下可恢复的最大负荷量及负荷位置。算例分析验证了该方法的有效性。     

基于离散粒子群算法的测试选择

本文将离散粒子群算法(BPSO)首次应用于测试选择,结合测试选择自身的特点,重新定义了粒子及其速度;通过定义带有测试选择指标的适应度函数对粒子进行优化,并根据其容易陷入局部最优的特点,引入了线性惯性权重因子;同时本文将故障发生的概率作为评价测试集优劣的一个重要指标,具有重要的应用价值.文中的实例验证了该算法的有效性,利用该算法不仅可以获得较高的故障检测率、故障隔离率及较小的测试矢量集,而且还可以很快地找到发生概率大的故障.     

基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构研究

提出了一种基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构方法,该算法在二进制粒子群优化算法的基础上,通过结合破圈法理论以控制粒子的更新过程,使更新后的粒子100%符合网络的辐射状要求,从而减少了以往网络重构中辐射网判断的环节。此外算法还引入了禁忌搜索算法的思想,克服了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷。最后对IEEE单馈线33节点系统进行计算,证实了算法的有效性,并与相关文献中的算法进行比较,表明算法具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力。     

基于粒子群算法的配电网分层规划方法研究

针对县域配电网的实际情况,基于粒子群算法,考虑县级电网乡镇因素的影响,提出了以乡镇为规划单元的县级农村电网分层规划方法.该方法能够在考虑县级农村电网现有乡镇负荷需求和变电站布局基础上实现对新建变电站站址容量和供电范围的优化,避免算法在县域大面积上的盲目搜索,同时又保证搜索的深度广度,有效增强了县域电网的网架结构,解决了供需矛盾.     

改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用

将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。     

基于二进制粒子群的充电桩故障定位系统配置与定位方法

电动汽车充电桩网络作为泛在电力物联网的重要组成部分,其电能采集终端配置和故障定位问题已成为一项重要课题.文中提出了一种基于整数线性规划的充电桩网络电能采集终端优化配置模型和故障定位模型.所建立的配置模型以配置成本最低为目标函数,通过规划采集终端的接入位置保证系统各节点电压和各支路电流的可测性;故障定位模型能够针对系统故...     

基于二进制量子粒子群的含电动汽车主动配电网多目标重构

电动汽车(EV)在配网中的渗透率不断增加,影响到电网的经济性和稳定性。提出了适用于主动配电网(ADN)多目标重构的二进制量子粒子群算法(BQPSO),建立了有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型,以确定接入分布式电源(DG)和电动汽车(EV)后系统的最佳重构方案,并在修改后的IEEE33节点配电系统中进行计算,通过与不同的算法进行对比,验证了本文方法的实用性和有效性。     

求解机组组合问题的改进离散粒子群算法

电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题.文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法.首先采用新的策略生成粒子,以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度.仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地解决机组组合问题.     

配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成：第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。