基于差分和声搜索算法的输电网差异化规划

自然灾害的发生会对输电网产生严重的影响,传统的输电网规划未计及抗灾能力,使得在灾害情况下,电网大面积停电。针对抗灾型输电网规划的要求,建立了满足刚性负荷持续、可靠供电的输电网差异化规划模型。分析了和声搜索算法随着优化问题维数的增加,求解的精度和收敛速率得到了明显地降低,并针对易陷入局部寻优的现象,分析其原因设计了差分和声搜索算法。算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,保证记忆库中解空间的多样性,改进了搜索机制,从而提高了算法的搜索能力。通过巴西南部46节点算例分析验证了模型及算法的可行性,为进一步研究输电网抗灾能力打下了基础。     

基于混沌人工鱼群算法的输电网规划方法

人工鱼群算法收敛速度快,但存在早熟收敛现象;混沌优化算法具有遍历性、随机性和对初值敏感的特点,虽然全局搜索能力强,但收敛速度慢。大规模输电网规划方法对求解速度的要求越来越高,为此结合人工鱼群算法和混沌优化算法,提出了适用于输电网规划的混沌人工鱼群算法,该算法继承了混沌优化算法特点,使人工鱼群在搜索过程中避免陷入局部极值,同时改进了人工鱼的视野和游动步长,加快了寻优效率。算例结果验证了该算法的可行性。     

基于混沌搜索策略蝙蝠算法的输电网规划

针对输电网规划求解中存在变量多、维数高、约束条件复杂等导致难以求得全局最优解的问题,将蝙蝠算法应用于输电网规划求解当中。为避免原算法精度低、易陷入局部最优的缺点,提出在原算法基础上,通过逻辑自映射函数产生混沌序列对蝙蝠前n%适应度最优个体进行混沌优化,并建立计及线路建设费用、网损费用、输电线路走廊建设费用、N及N-1约束条件下的过负荷惩罚费用为目标函数的输电网规划模型。最终通过Matlab软件对IEEE-18和巴西南部46节点标准算例编程计算,结果验证了新算法在求解大维度输电网规划模型的可行性及高效性。     

基于改进和声搜索算法的电网多目标差异化规划

为提高电网的抗灾能力需对电网进行差异化规划。用全寿命周期内的新增成本和减损效益对规划的经济性和可靠性进行量化,建立了多目标差异化规划优化模型。根据Pareto支配关系制定寻优准则,以效益成本比最大为目标从Pareto解集中选择最优的差异化规划方案。将和声搜索算法应用于模型的求解,引入混沌映射、动态参数设置、改进的音高调整策略以及和声寻优信息共享机制使其能够解决0-1规划问题,并提高其搜索性能。对IEEE 30节点算例的分析表明,该模型正确合理,能得到最优规划方案。与常规的遗传算法和粒子群优化算法进行对比,改进和声搜索算法收敛速度快,具有较好的适应性和鲁棒性。     

配电网重构的自适应和声搜索算法

采用和声搜索算法（ＨＳＡ）搜索最优方案进行配电网重构时,会受初始参数值的影响。为此,提出自适应和声搜索算法（ＡＨＳＡ）。在和声搜索算法中加入局部搜索进行改进,增强了算法的寻优性能。建立以降低网络的有功和无功功率损耗为目标的配电网重构的数学模型,采用基于节点分层的前推回代法对网络结构进行潮流计算和分析。对IEEE69节点配电网进行仿真,与和声搜索算法,遗传算法（ＧＡ）的结果进行对比分析,表明该算法的迭代次数少,有较好的收敛效果。在配电网重构的算例应用中,证明了自适应和声搜索算法是可行的。     

基于自适应人工鱼群算法的输电网网架规划

本文针对输电网网架规划问题采用了自适应人工鱼群算法。自适应人工鱼群算法采用反馈调节觅食视野策略,有效兼顾了全局搜索能力和局部搜索能力,增强了算法的收敛效率,同时有效避免了人工鱼在局部极值点大量聚集的缺点。最后,通过Matlab的仿真,验证了该算法的可行性,表明该算法用于电力系统输电网网架规划是有效的,具有良好的计算效率和全局收敛能力。     

白银输电网规划探讨

定性探讨白银220kV、330kV输电网的发展方向，提出具体的规划及实施方案，力求将白银输电网规划建设成一个联系紧密，输电能力强大、水火电交换主干道畅通的目标电网。     

基于改进TLBO算法的输电网规划

输电网规划问题维数高、变量多以及约束条件复杂,导致问题难于求解。本文采用新型的智能算法教与学算法(TLBO)对问题进行求解。教与学算法具有收敛速度快、设置参数少的优点,但在求解时容易陷入局部最优解。本文通过加入自主学习环节和反思环节以及自适应扰动策略,提高算法寻找全局最优解的能力,使其适应大规模输电网规划问题的求解。采用目标函数为线路投资费用、网损费用、过负荷费用之和的输电网规划模型,通过在Garver-6节点系统和IEEE-18节点系统中的计算,验证了该算法可以正确有效地解决输电网规划问题。     

基于多策略差分进化算法的输电网规划

差分进化(DE)算法是一类基于种群的、具有全局优化性能的、通过实数编码的启发式算法。但差分算法搜索策略过于单一,局部搜索能力差,因此通过增加多策略变异和局部寻优策略来提升全局和局部搜索能力,同时降低搜索时间,使其适应于求解大规模输电网规划问题。采用基于线路投资费用、网损费用、正常运行时的过负荷费用及输电走廊费用的输电网规划模型,通过对Garver-6系统和18节点系统的计算,不仅验证了算法及模型应用于输电网规划的正确性和有效性,而且验证了算法具有很高的计算速度和收敛性,为DE算法的进一步改进应用打下基础。     

基于改进和声搜索算法的水电与风电长期协调投资规划模型

构建了基于投资成本最小化和CO2排放量最小化的发电容量长期投资规划模型;介绍了改进和声搜索算法的作用机理和操作步骤;结合情景模拟分析了不同水电容量和风电容量对发电容量投资组合投资成本和CO2排放量的影响,优化了兼顾经济效益和环境效益的发电容量长期投资规划方案。     

基于人工鱼群算法的输电网络规划

人工鱼群算法是一种基于动物自治体模型的优化算法.各人工鱼通过各种行为不断改变自身的位置,并将对应位置的食物浓度与公告板最优食物浓度比较,在经过一系列的反复搜索寻优过程后,可能包含最优解的最佳结果将最终被保留在公告板上.针对输电网络网架的扩展规划这样一个复杂的组合优化问题,建立相应的数学模型,首次尝试采用人工鱼群算法求解.该算法用于IEEE Garver-6系统和18节点系统的计算结果表明,人工鱼群算法用于电力系统输电网规划是可行的,有效的.     

基于改进和声搜索算法的多目标配电网重构优化

为了减少有源配电网的网络损耗、提高系统运行的稳定性,建立了以网络损耗、开关动作数、负荷和电压平衡度为目标的数学模型。针对传统和声搜索算法全局数据依赖性较差、寻优的后半段速率变慢和易陷于早熟困境等问题,将其自适应参数、取值机制和越界逸出进行了改进。对无功进行随机优化补偿,利用场景分析法确定风机的出力值,采用定时模式的电动汽车模型对日负荷进行削峰填谷。基于欧式距离的K-Means方法对一天内含分布式电源的配电网络进行分段,在IEEE33电力结构中进行了动静态两重测试。在算法收敛上与传统和声、自适应和声搜索算法对比,减少了算法的无效运行次数,提高了算法的运行速度和全局寻优能力。在重构优化结果上与改进蚁群算法对比,减少了网络损耗和开关动作数,提高了系统运行的经济性与可靠性。     

基于改进和声搜索算法的含分布式电源的配电网重构

采用改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)求解含分布式电源的配电网重构问题。该算法在基本和声搜索算法中引入随机位置更新操作、反向学习技术、小概率变异机制、修正音调微调概率等策略,增强了算法的开采与勘探能力,提高了全局寻优能力,避免了算法过早收敛的问题。把分布式电源以PQ和PV两种方式进行处理,对IEEE33节点系统进行网络重构,并与基本和声搜索算法进行对比,仿真结果证明了文中所提IHS算法具有更佳的性能,能够有效的解决含分布式电源的配电网重构问题。     

基于改进蚁群算法的输电网络扩展规划

输电网络扩展规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术。文中结合单阶段输电网络扩展规划问题的特点，应用改进的蚁群算法来解决输电网络扩展规划问题，建立了相应的数学模型，并给出求解算法。2个算例系统的计算结果表明了这种方法可有效减小搜索空间，并具有计算速度快和收敛性好等优点。     

基于伪动态的混沌人工鱼群算法在多阶段输电网络规划中的应用

与传统输电网络规划不同,多阶段输电网络规划需要考虑时段因素,在何阶段搭建何种路线使全局规划方案最优。多阶段规划的难点是阶段之间的过渡,后面阶段的决策要根据前面阶段的决策来定,对于大规模输电网规划经典的动态规划方法无法解决。利用伪动态规划的思想处理多阶段问题,这样减少了算法的迭代次数和运算时间。将混沌优化算法和人工鱼群算法相结合,摆脱了混沌搜索的盲目性和人工鱼搜索的局限性,使该混合算法效率高、收敛速度快。对巴西南部46节点系统的计算结果表明,该混合算法具有可行性和高效性。     

基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法在电网规划中的应用

利用混合蛙跳算法(SFLA)具有高效计算性能和优良全局搜索能力的优势,针对其侧重于解决连续性问题以及易陷入局部最优解的不足,通过对混合蛙跳算法的解向量进行离散化处理并采用阈值选择策略,提出了适用于电网规划的一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法(ISFLA)。算例应用结果表明,与粒子群算法(PSO)相比,所提算法能够在较小的计算规模和较短的计算时间内得到全局最优解。通过进一步分析不同阈值对算法收敛速度的影响可以看出,应针对不同的电网规模及扩展规划范围选择合理的阈值,以此提高ISFLA的收敛速度和电网规划的有效性。     

电力系统无功规划优化的变尺度混沌优化算法

选择无功设备投资和系统有功网损的综合费用最小作为目标函数,同时考虑满足电压水平来探讨无功规划优化问题。无功优化前,首先用模态分析法确定系统的薄弱节点作为候选补偿点,用电压越限筛选确定最大补偿容量,然后用无功优化模型决定候选补偿点应加装的无功补偿容量。介绍了变尺度混沌优化算法,该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率。IEEE14节点系统的仿真计算验证了算法的有效性,算法对初值的敏感性也进行了探讨。