人工鱼群算法在配电网络重构中的应用研究

配电网络重构是在满足各种运行约束条件下,以网损最小或供电可靠性最高为目标,它是一个典型的非线性整数组合优化问题,常规的数学优化方法难以求解。提出了将基于"现代启发式"随机搜索寻优技术的人工鱼群优化算法应用于该问题。通过算例的分析,验证了该算法的正确性、可行性,显示了算法的优越性。     

基于改进的人工鱼群算法的配电网无功优化

研究了基于变异算子与模拟退火算法混合的人工鱼群算法,对算法中的变异算子进行了改进,并提出了1种试探确定变异概率的方法：同时对配电网无功优化的模型进行了改进．将经济性目标和安全性目标相结合。将改进的人工鱼群算法运用到配电网无功优化中．实际系统的仿真计算结果表明,基于改进人工鱼群算法的配电网无功优化方法合理可行。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。     

基于改进人工鱼群算法的有源配电网的故障区间定位

随着大量的分布式电源接入配电网,使得电力系统故障时故障电流的大小和方向都会发生变化,传统的故障定位方法将不再适用.为了快速高效地解决含分布式电源的故障区段定位问题,引入一种基于模拟退火和进化机制改进的人工鱼群算法(evolving?simulated annealing artificiat fish swarm al...     

配电网中基于人工鱼群算法的分布式发电规划

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.     

配电网中基于人工鱼群算法的分布式发电规划

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。     

基于改进人工鱼群算法的输电网规划

结合输电网规划问题的特点提出了改进人工鱼群算法。改进人工鱼群算法引入生存竞争机制,在保证收敛性能的前提下减少了对人工鱼数量的需求,同时克服了人工鱼在非全局极值点大量聚集的弊端;采用分段自适应调整视野策略和拟遗传算法的交叉变异算子,有效兼顾了全局搜索与局部挖掘能力,提高了算法的收敛速度。最后通过算例证明了改进人工鱼群算法的正确性、有效性及优越性。     

基于人工鱼群算法的主动配电网故障定位

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。     

改进人工鱼群算法在配电网网架规划的应用

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。     

基于改进人工鱼群算法的冷热电联产微网经济优化运行

考虑各种分布式电源的发电成本、环境成本和微网设备维护成本,在满足微网运行约束条件的基础上,优化微网内不同分布式电源和储能系统的功率输出,使系统的总运行成本最小。采用冷热电联产(Combined cooling heating and power,CCHP)的微网,可以有效提高微网中分布式电源的效率,从而提高其经济性。最后采用改进人工鱼群算法(AFSA),通过Matlab数值计算工具,验证一个含冷热电联产的微网系统模型的经济性。     

基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构

在含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网重构中,综合考虑网络经济性、电能质量以及供电可靠性等因素,通过基于模糊满意度的多目标处理方法将多目标函数进行归一化处理,将精英策略思想引入到万有引力搜索算法中,并采用此改进引力搜索算法对问题进行求解。以IEEE 33标准节点系统为例进行网络重构,仿真结果表明,多目标重构后系统的网损有较大的降低,同时节点电压质量和供电可靠性也得到提高,从而验证了所提算法的有效性和可行性。对比其他算法,所提算法有效避免了结果陷入局部最优解,提高了算法的稳定性且具有较强的寻优性能。     

基于改进遗传算法的配电网优化重构

介绍配电网重构的基本原理及其研究意义,研究了遗传算法的编码并对遗传算法染色体编码进行了改进。在优化过程中采用精英策略及改进的自适应算子,加快了算法的搜索速度,有效避免了不成熟收敛。结合配电网与自适应遗传算法特点采用可操作开关集的快速环分解策略,提高了算法的搜索能力和速度。PE＆G33节点系统算例表明改进的遗传算法在配电网优化重构应用的有效性。     

基于改进遗传算法的配电网络重构研究

为了减少在配电网络重构过程中产生的不可行解的数量,减少配电网络重构迭代次数,提高其计算效率,对遗传算法进行了改进:以某段染色体编码中的1的数量作为该段染色体的等效长度,在进行交叉时,以相同等效长度的染色体段进行交叉;在变异过程中以随机分配断开开关点的方法进行变异,不再是盲目的变异。同时采用广度优先搜索算法判断不可行解,最后以IEEE33母线测试系统作为算例进行验证,发现结果合理,迭代次数少,收敛速度快,证明提出的经过改进的遗传算法是行之有效的。     

一种适用于配电网络重构的改进遗传算法

提出了一种基于“学习范例数组”、“学习算子”和“学习率”的改进遗传算法．可以有效地解决配电网络重构问题。因配电网络辐射状运行条件的限制，常使得简单遗传算法无法求解配电网络重构问题。但使用文中提出的改进方法后，却可以较好解决这一问题。文中采用IEEE14节点配电系统作为算例．将改进遗传算法的优化结果和其它算法的结果进行了对比，相关数据表明了改进遗传算法的正确性和有效性。     

一种适用于配电网络重构的改进遗传算法

提出了一种基于“学习范例数组”、“学习算子”和“学习率”的改进遗传算法,可以有效地解决配电网络重构问题。因配电网络辐射状运行条件的限制,常使得简单遗传算法无法求解配电网络重构问题。但使用文中提出的改进方法后,却可以较好解决这一问题。文中采用IEEE14节点配电系统作为算例,将改进遗传算法的优化结果和其它算法的结果进行了对比,相关数据表明了改进遗传算法的正确性和有效性。     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

含分布式电源配电网重构的研究

为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

基于改进免疫遗传算法的配电网重构

提出一种改进的免疫遗传算法应用于配电网重构。针对十进制的染色体编码特点,对遗传算子进行了改进。种群中采用了基于矢量距的概率选择方法,同时采用非线性的自适应交叉变异算子,并加入了免疫算子。针对进化过程中的不可行解问题,提出一种基于支路-环路关联矩阵与T接点度数法的不可行解辨别方法,能适应复杂的环网情况,有效保留了反映进化的有利信息,提高了解的质量。算例结果表明所提方法可行有效,收敛性好。     

基于环路和改进遗传算法的配电网络重构优化

为了提高电网可靠性,在同时考虑网损和开关动作次数的基础上,以配电网电压降的限制、线路电流值的限制等为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将问题转化为无约束问题,并采用改进遗传算法进行求解。根据配电网的特点,在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于环路的方法,避免了不可行解的产生,提高了算法的计算效率。针对遗传算法的局限性,改进操作过程,调整适应函数,改进交叉率和变异率的计算方法,结合模拟退火算法,给出了初温确定方法,改进了选择复制操作。该算法能有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,并证明了该方法的有效性。