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一种混合智能算法在配电网络重构中的应用
引用本文:刘自发,葛少云,余贻鑫.一种混合智能算法在配电网络重构中的应用[J].中国电机工程学报,2005,25(15):73-78.
作者姓名:刘自发  葛少云  余贻鑫
作者单位:天津大学电力与自动化工程学院,天津市,南开区,300072
摘    要:提出了一种新的混合智能方法用来解决配电网络重构问题。该方法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。通过对IEEE16节点、IEEE33节点、IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。

关 键 词:遗传算法  粒子群优化  人工智能  网络重构
文章编号:0258-8013(2005)15-0073-06
收稿时间:2005-03-14
修稿时间:2005年3月14日

A HYBRID INTELLIGENT ALGORITHM FOR LOSS MINIMUM RECONFIGURATION IN DISTRIBUTION NETWORKS
LIU Zi-fa,GE Shao-yun,YU Yi-xin.A HYBRID INTELLIGENT ALGORITHM FOR LOSS MINIMUM RECONFIGURATION IN DISTRIBUTION NETWORKS[J].Proceedings of the CSEE,2005,25(15):73-78.
Authors:LIU Zi-fa  GE Shao-yun  YU Yi-xin
Abstract:A hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization method (HGAPSO) is presented to handle distribution network reconfiguration problem. The proposed method, which combines the superiority in both genetic algorithm (GA)and particle swarm optimization (PSO), displays more excellent performance than GA and PSO. In HGAPSO, some individuals are manipulated by PSO, the others follow the formula of GA and evolution information is shared by each agent. Adaptive parameters mechanism and better fitness individuals surviving rules are adopted. The test results on IEEE 16-bus, IEEE 33-bus and IEEE 69-bus distribution networks show the prominent efficiency and significant global optima searching performance of HGAPSO.
Keywords:Genetic algorithm(GA)  Particle swarm optimization(PSO)  Artificial intelligence  Distribution network reconfiguration  
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