基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

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。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

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.     

基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制

巡检机器人的云台相机位姿控制对设备巡检和获取故障区域图像至关重要。针对综合管廊巡检机器人的巡检需求,提出了一种基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制方法。在人工鱼群算法优化的中后期,借鉴遗传算法思想增强寻优能力。基于改进的人工鱼群算法优化云台相机位姿PID控制参数初值,设计了相机位姿变换的约束区域,通过自适应模糊PID实现相机位姿在线实时控制,并与常规PID和自适应模糊PID控制算法进行对比分析。实验结果表明,基于改进人工鱼群算法和自适应模糊PID的云台相机位姿控制具有良好的实用性和鲁棒性。     

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。     

基于改进人工鱼群算法的电网可用传输能力计算究

利用改进人工鱼群算法构造了可用传输能力问题的优化模型。首先采用潮流校验法解决了人工鱼群算法的初始值敏感问题;然后引入遗传算法,解决了人工鱼群算法的早熟问题;最后运用IEEE 30节点算例系统验证了所提算法的准确性和有效性,同时分析了人工鱼群算法在电网可用传输能力研究中尚需解决的问题。     

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配电网开关优化配置

对配电网开关优化配置进行了分析,针对开关优化配置的特点提出了用户停电损失费用计算的分块算法,并且建立了配电网开关优化配置的数学模型。针对人工鱼群算法不能找到精确解、复杂度高等缺点进行了改进,借鉴遗传算法的思想提出了二进制人工鱼群算法,使该算法能更有效的应用于实际工程当中。仿真试验结果证明,在充分考虑可靠性和经济性协调的情况下,应用二进制人工鱼群算法来优化配电网馈线上分段开关的位置和数量是可行且有效的。     

基于改进人工鱼群优化支持向量机的短期风电功率预测

针对人工鱼群算法中固定的视野和步长导致算法寻优速度变慢、易陷入局部最优等问题,引入了一个变系数因子来自适应调节人工鱼在聚群、追尾和觅食行为中的视野和步长;此外,为了降低算法后期运算复杂度以获得更多有效的人工鱼,加入一种人工鱼群最大迭代次数淘汰机制。将改进后的人工鱼群算法用来优化支持向量机中的核函数参数和惩罚参数,并应用到风电场短期风电功率预测中。通过实验仿真对比得出改进的人工鱼群优化支持向量机在短期风电功率预测中有较好的效果。     

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。     

基于改进人工鱼群算法的含大规模风电电网无功优化

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.     

基于改进人工鱼群最优潮流计算

基于改进人工鱼群算法（Modified Artificial Fish Swarm Algorithm,MAFSA）对电力系统进行最优潮流计算的方法;在整合动态调整罚函数方式,将最优潮流转化为一无约束求系统发电费用最小的极值问题,为了提高算法收敛精度,对人工鱼群中参数一补偿和拥挤度因子进行改进。仿真计算结果表明算法有效性。     

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。     

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IAFSA-SVM的岸电箱断路器故障诊断

断路器的故障诊断对岸电系统的稳定运行有重要意义。针对人工鱼群算法和其他智能算法在优化支持向量机参数时,存在易陷入局部最优、泛化能力差等问题,通过自适应调整步长和引入全局随机行为,提出基于改进人工鱼群算法优化支持向量机参数的故障诊断模型。将断路器合闸线圈电流信号中的时间和电流信号作为特征量,采用改进人工鱼群算法对支持向量机的参数寻优,以提升支持向量机的故障分类性能。仿真结果显示,该算法在样本数量小的情况下仍具有良好的分类性能,能够准确对断路器进行故障分类。     

基于改进人工鱼群算法的互感器Jiles-Atherton模型参数辨识

为开展仿真平台下的电磁式互感器特性研究,需要对试验互感器建立精确可靠的磁滞模型。Jiles-Atherton(J-A)模型广泛应用在铁磁材料的磁滞建模与仿真实验中,其5个关键参数的准确度直接影响模型的拟合程度。本文提出一种结合模拟退火算法的改进人工鱼群算法对J-A模型进行参数辨识。改进算法初期使用人工鱼群算法将搜索域快速锁定在全局最优解的附近范围,当J-A模型拟合达到一定精度后,转而改用模拟退火算法继续进行局部的精确搜索。通过Matlab建模证实,改进算法同时解决了鱼群算法后期寻优效率较低以及退火算法难以大范围搜索的问题,能有效提高J-A模型参数辨识的时效性与精确度。     

基于改进型SVR的电网短期负荷预测

常规的支持向量回归预测模型（SVR）预测算法采用人工经验的方法对RBF核函数参数、不敏感系数和惩罚系数等参数进行选取,其性能会因随机选取的参数而变得随机和不确定。人工鱼群算法的初始参数会对整个算法的优化性能产生较大影响,将粒子群优化算法和混沌机制引入常规人工鱼群算法,对其进行改进,可以提高种群多样性和全局寻优能力,避免优化算法陷入局部最优解。通过实验方法对改进型人工鱼群优化SVR预测模型的性能进行分析。结果表明,所研究的短期负荷预测精度较高,具有较好的工程应用价值。     

种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用

将遗传算法与人工鱼群算法有机融合,提出一种种群优化人工鱼群算法,采用分别对部分人工鱼个体进行选择、交叉、变异操作的策略,调整优化人工鱼种群结构,较好地兼顾局部搜索和全局搜索。通过与粒子群算法、基本的人工鱼群算法在Garver-6节点、Garver-18节点和Garver-24节点系统仿真计算比较,证明了种群优化人工鱼群算法的正确性和有效性。     

改进人工鱼群算法在输电网规划中的应用

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.     

种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用

将遗传算法与人工鱼群算法有机融合,提出一种种群优化人工鱼群算法,采用分别对部分人工鱼个体进行选择、交叉、变异操作的策略,调整优化人工鱼种群结构,较好地兼顾局部搜索和全局搜索.通过与粒子群算法、基本的人工鱼群算法在Garver-6节点、Garver-18节点和Garver-24节点系统仿真计算比较,证明了种群优化人工鱼群算法的正确性和有效性.