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针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。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的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。 相似文献
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利用混沌鱼群算法的配网无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更有效快速地处理电力系统配网无功优化问题,建立了配电网无功优化的数学模型,以网损和电压偏差最小以及电压稳定最大化为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件。采用新型混合优化算法,综合考虑混沌优化算法和人工鱼群算法两种算法的特点,使算法能够更好地适应问题的求解。并且对IEEE14节点系统和IEEE33节点进行系统仿真计算,结果表明,该算法在计算速度和收敛能力方面都具有优势,且优化效果可满足实际需要。 相似文献
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在当今的配电网规划中,提升能效是最重要的目标之一。现有的配电网规划模型大都以经济性为目标。文中从配电网系统能效入手,提出基于最优系统能效的配电网规划模型,选取节点煤耗作为入手点,综合考虑配网网损、分布式电源规划等能效因素,可以较为全面地反映配网系统能效。在模型求解中,文中使用改进的粒子群(PSO)算法,在算法中加入惯性权值,可以在提高算法收敛速度的同时保证寻优结果的准确性,并给出了辐射网形态修正策略,确保规划结果的合理性。选取IEEE 33节点算例进行模型和算法验证,计算结果表明,文中的模型求解算法收敛快,稳定性高,配电网规划结果合理,有效提升了配网系统的能效水平,验证了文中配电网规划方法的有效性。 相似文献
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改进人工鱼群算法在输电网规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对离散人工鱼群算法在求解大规模输电网规划问题时易陷人局部极值的缺点,提出一种改进人工鱼群算法.该算法引入禁忌搜索算法的记忆功能,避免迂回搜索,有效提高了计算效率;并在深入研究人工鱼搜索机制的基础上,对人工鱼寻优行为进行一系列的改进,采用最好解优先策略选择前进路径以及以排序选择的方式接受劣解,进一步提高了算法效率.IEEE Garver-6系统和18节点系统的计算结果表明,该算法用于电力系统输电网规划是有效的,具有良好计算效率和优秀的全局收敛性能. 相似文献
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基于启发式蚁群算法的中压配电网络规划方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合数据库技术,根据城市中压配电网络规划问题的具体特征,对基本蚁群算法中的信息素更新及其寻优方式进行了改进,对基于启发式蚁群算法的中压配电网络规划方法进行了研究.在变电站位置、供电区域及负荷分布已知情况下,利用街道长度和负荷量的信息素和启发信息,选取蚂蚁待选前进街道,确定配电网络的局部优化方案,实现了以区域街道为配电网络走廊的"辐射型"网络优化规划.算例表明该方法能够在保证计算速度的前提下,有效地规划出符合规划要求的方案.方法稳定,规划方案可行. 相似文献
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应用人工鱼群算法对配电网扩展规划中分布式发电的选址和定容进行了优化,优化求解采用了两层人工鱼群算法的嵌套.外层对分布式发电的位置和容量进行优化,并将优化过程中生成的分布式发电个体加到线路扩展规划中,计及分布式发电对配电网潮流的影响进行内层线路扩展规划.针对人工鱼群算法后期收敛速度慢、所得解精确度不高的问题,对基本人工鱼群算法进行了改进.通过对网架优化和分布式发电优化综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣,具体算例验证了算法的可行性和有效性. 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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应用人工鱼群算法对配电网扩展规划中分布式发电的选址和定容进行了优化,优化求解采用了两层人工鱼群算法的嵌套。外层对分布式发电的位置和容量进行优化,并将优化过程中生成的分布式发电个体加到线路扩展规划中,计及分布式发电对配电网潮流的影响进行内层线路扩展规划。针对人工鱼群算法后期收敛速度慢、所得解精确度不高的问题,对基本人工鱼群算法进行了改进。通过对网架优化和分布式发电优化综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣,具体算例验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于混合人工鱼群算法的输电网扩展规划 总被引:5,自引:0,他引:5
应用于输电网扩展规划的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)依靠随机移动无条件接受劣解以摆脱局部极值,具有盲目性大的特点,且该算法一般在优化初期收敛较快而后期收敛速度减慢。针对AFSA的上述缺点,文章结合模拟退火算法,提出一种混合人工鱼群算法(HAFSA)。HAFSA利用模拟退火算法的概率性突跳搜索机制,使局部极值跳跃能力具有可控性,降低了算法的盲目性,提高了算法效率;引入基于分段自适应调整视野策略的反馈机制,兼顾了全局搜索与局部挖掘能力;加入拟遗传算法的变异算子加快了优化后期的收敛速度。通过IEEE6节点和巴西南部46节点算例证明了HAFSA的正确性和有效性。 相似文献
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针对加权模糊聚类算法(WFCM)应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法(SAAFSA-WFCM)的变压器故障诊断方法.该方法利用模拟退火算法(SA)来改进人工鱼群算法(AFSA)以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度.WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度.仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率. 相似文献
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IAFSA-RBF神经网络在短期负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immune artificial fish swarm algorithm),... 相似文献
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针对大规模风电的波动性和随机性对电网无功电压优化初值影响较大,使无功优化求解不能充分考虑电压越限节点,而过早收敛,最终不能得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法对含大规模风电的复杂电网进行无功电压优化.在算法流程初期将类似遗传算法的变异机制引入其中,用以优化调整人工鱼群,在算法流程后期应用自适应可见域及步长的方法解决人工鱼群算法计算后期容易出现的陷入局部最优解以及收敛速度慢的问题.最后以接入大规模风电的甘肃电网为例,应用常规输电网动态无功优化模型,对文中的改进人工鱼群算法进行实例验证,从而证明算法的可行性和有效性. 相似文献
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为有效解决主动配电网的故障定位问题,提出了一种基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位新方法。首先,提出适用于主动配电网的整数规划故障模型,根据馈线终端单元上传的电流越限信息,将复杂的配电网架构等效为由整数表述的故障向量。其次,为解决不同规模的主动配电网故障定位问题,构建新的适应度函数,并利用改进人工鱼群算法根据等效后的故障向量进行迭代寻优定位故障。该方法主要根据配电网中故障电流的方向来定位故障位置,而不需要考虑DG出力的不确定性。最后,通过Matlab仿真验证所提方法,结果表明该算法准确率高、迭代速度快、对畸变信息具有高容错能力。 相似文献