基于改进细菌群体趋药性算法的配电网无功优化

基本的细菌群体趋药性（BCC）算法中系统参数的固有设置方式极大地制约了算法性能,群体信息交互策略的引入,不可避免地产生趋同性,容易陷入局部最优。鉴于此,引入精度更新参数控制精度,动态调整细菌寻优速度、自适应调整细菌感知范围;并增加自适应变异算子增加随机扰动,改善种群的多样性,提高算法逃离局部最优的能力;以混沌搜索代替随机迁徙,利用其不重复的遍历性完成对局优点的二次寻优,形成改进的细菌群体趋药性（IBCC）算法,该算法极大地提高了算法的全局寻优能力。基于IBCC算法,建立了无功优化数学模型,并以IEEE-33节点配电系统为例应用该算法进行优化计算,结果表明,该算法在解决配电网无功优化问题上,具有很好的应用前景。     

基于改进细菌群体趋药性算法的电力系统无功优化

建立了无惩罚因子策略的数学模型,并应用改进细菌群体优化(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法进行无功优化。该模型利用可行细菌的占比指导细菌向可行空间搜索或最小网损空间搜索,快速搜索到可行的最优值。在基本BCC算法中引入速度、感知范围的动态调整以及高斯变异机制以提高寻优精度;同时引入映射因子以改善BCC算法解决离散域问题的性能。算例结果表明,改进BCC算法具有较好寻优性能,结合无惩罚因子策略的数学模型能快速得出合理的无功优化策略。     

基于微细菌群体趋药性算法的电压稳定裕度计算

针对电压稳定裕度计算问题,提出了一种基于菌群趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法的新的优化算法——微细菌群体趋药性(micro bacterial colony chemotaxis,MBCC)算法。MBCC算法利用2个菌群(寻优菌群和库存菌群)来寻优,寻优菌群使用BCC算法来寻找最优解,库存菌群保证了寻优菌群的多样性。MBCC算法加快了算法收敛速度,提高了全局搜索能力,而且在寻优过程中减少了系统资源的浪费。将该算法用于电压稳定裕度的计算,与连续潮流法计算结果的比较表明,该算法切实可行并具有较高的精度。     

基于改进BCC算法的含分布式发电的配电网无功优化

介绍了含分布式发电的配电网无功优化问题,改进了细菌群体趋药性算法(BCC),引入微分进化算子和线性幂函数混合映射混沌模型,动态调整细菌移动速度和感知范围,提高了算法的寻优速度和全局搜索能力。算例结果表明采用改进的BCC算法优化后的配电网网损最低,迭代次数最少。     

含光伏电站的配电网无功优化

通过求得光伏电站有功功率的期望值解决了其有功输出不确定的问题,并通过调整光伏并网系统的有关参数来调节其无功输出,使得光伏电站能够参与配电网的无功优化.建立了以网损最优为目标的函数模型,并用改进的细菌群体趋药性算法（bacterial colony chemotax-is,BCC）求得目标函数的最优解.通过实例计算分析,验证了该模型和算法的有效性.     

基于改进细菌群体趋药性算法的无功优化

基于细菌群体趋药性 (Baeterial Colony Chemotaxis,BCC) 算法提出变速菌群趋药性 (Gear Bacterial ColonyChemotaxis,GBCC) 算法,将其应用于电力系统无功优化.GBCC 算法引入带有权重系数的变速公式,使得 GBCC 算法前期能够较快地收敛于几个最优解的周围,后期能够在最优解周围进行细致搜索,克服了 BCC 算法易于收敛于局部最优解的缺点.建立基于 GBCC 算法的无功优化数学模型,给出 GBCC 算法的具体步骤.通过对 IEEE30 节点算例的测试,得到 GBCC 算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果.     

基于改进细菌群体趋药性算法的无功优化

基于细菌群体趋药性（Bacterial Colony Chemotaxis,BCC）算法提出变速菌群趋药性（Gear Bacterial Colony Chemotaxis,GBCC）算法,将其应用于电力系统无功优化。GBCC算法引入带有权重系数的变速公式,使得GBCC算法前期能够较快地收敛于几个最优解的周围,后期能够在最优解周围进行细致搜索,克服了BCC算法易于收敛于局部最优解的缺点。建立基于GBCC算法的无功优化数学模型,给出GBCC算法的具体步骤。通过对IEEE30节点算例的测试,得到GBCC算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果。     

改进细菌群体趋药性算法在无功优化中的应用

为了克服细菌群体趋药性BCC(bacterial colony chemotaxis)算法容易陷入局部最优的缺点,在自适应调整细菌移动速度和感知范围的基础上引入了混沌优化.先将部分重叠或者陷入局部极值点的菌群映射为混沌序列,使其可以重新更优质的遍历分布于空间;然后通过逆映射得到菌群新的适应度值,提高了算法的全局搜索能力,并成功将其应用到电力系统的无功优化中;对Rastrigin函数进行仿真以及IEEE33节点配电系统进行计算分析.结果表明改进的算法具有很好的全局搜索能力,能有效降低系统有功网损,该算法是可行的.     

含分布式发电的配网在细菌群体趋药性算法下的无功优化

文章以含分布式发电的配网无功优化为研究对象,在传统调压方法的基础上,将分布式电源融入到配电网无功补偿当中,提高了系统电压水平的同时有效降低了电力系统网损;对细菌群体趋药性算法BCC进行了改进,将线性幂函数混合映射混沌模型和微进化分算子引入到该算法当中,使得细菌感知范围和移动速度实现自适应调整,算法的全局搜索能力和寻优速度有所提高。最后,通过所举算例验证了算法的有效性和分布式电源融入到无功补偿的必要性。     

基于细菌群体趋药性的电力系统无功优化

提出了一种基于细菌群体趋药性的电力系统无功优化算法.细菌群体趋药性引入了群体信息交互策略,使得单个细菌在利用自身信息随机移动的同时,通过种群的信息交互,有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性,加强了细菌趋于最优的移动策略.建立了基于细菌群体趋药性的无功优化数学模型,并对标准IEEE-6和IEEE-30节点测试系统进行了无功优化计算,通过结果分析表明,细菌优化算法在解决电力系统无功优化问题上,具有很好的应用前景.     

基于改进MOBCC算法的空气源热泵水温范围设置优化研究

在"煤改电"的新形势下,空气源热泵安全经济、高效清洁,日益成为农村电采暖的主要形式之一。针对农村的空气源热泵-散热器系统,基于空气源热泵控制原理推导出系统热模型,并建立了以电采暖用户的经济性和热舒适性为目标的空气源热泵的水温范围设置多目标优化模型。此外,在传统多目标细菌群体趋药性(Multi-objective Bacterial Colony Chemotaxis, MOBCC)算法的基础上,提出细菌个体寻优变步长策略和细菌群体定向变异策略,改善了解集的收敛性和多样性。采用改进MOBCC算法和基于模糊隶属度函数的多目标决策方法实现优化,算例仿真结果验证了改进MOBCC算法的性能和所建立模型的正确性。     

一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法研究

为解决含分布式电源的中低压配电网中三相不平衡的状态估计问题,提出一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法。在包含分布式电源的中低压配电网中引入变压器等值模型,以节点注入电流方程为基础,建立了可同时处理三相三线制和三相四线制量测量的量测方程,扩大了其实用范围并提高了对系统的估计精度。其次,将直角坐标下线性零注入约束作为等式约束条件加入中低压配网状态估计模型中,使节点注入功率严格为零,并使计算过程得到简化。最后,采用细菌群体趋药性算法(BCC)对该模型进行状态估计。IEEE13节点修正系统算例的仿真结果验证了所提方法的有效性,且表明该方法具有良好的估计精度和收敛性。     

人口迁移算法在“N-1”安全输电网规划中的应用

提出了一种改进人口迁移算法求解输电网扩展规划的大规模组合优化问题。针对标准人口迁移算法在求解过程中搜索容易陷入局部最优解和后期收敛时间较长等缺点,对算法的迭代初始化、种群生成策略以及参数设置进行了改进,将遗传算法的最优保留思想引入到算法中,提高了算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用到满足"N-1"安全准则的输电网扩展规划问题中,建立了输电网扩展规划的数学模型,设计了相应的算法。比较该算法与粒子群算法、标准人口迁移算法对IEEE Garver6节点系统和IEEE Garver18节点系统的仿真计算结果,证明了改进人口迁移算法能有效地解决满足"N-1"安全检验的输电网扩展规划优化问题。     

基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度

由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小作为优化目标,建立了电动汽车充电路径多目标优化调度模型。在对该模型进行求解的过程中,提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法进行求解。仿真结果表明,采用该算法后,电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站,实现均衡化充电站利用率的目的。     

粒子群算法在低压电器冲裁件优化排样中的应用

提出了一种粒子群算法的低压电器冲裁件排样优化问题的求解方法.应用多边形顶点算法进行排样优化计算时,随着优化精度提高,其搜索空间将急剧增大,导致传统的求解方法计算量大、耗时多.利用粒子群算法在解空间进行智能化搜索,有效克服了该弊端,可高效、准确地求得工件排样的最优解.通过某高压配电箱门锁冲裁件排样优化仿真,验证了算法的优越性.     

电力系统中PMU最优配置的研究

针对确定配置同步相量测量单元(PMU)的最小数目和最佳位置以达到最大的网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了一种最小生成树(MST)算法,在深度优先搜索(DFS)算法的基础上提出了一种新的寻优规则,从而提高了解的质量和求解速度。该算法克服了DFS算法收敛性差和模拟退火(SA)算法收敛速度慢的缺点。算例仿真证明了利用MST算法求解PMU最优配置问题能使解的质量与求解效率达到很好的平衡,同时也可提高最优解的多样性。     

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。