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特征量选择是基于机器学习的电力系统暂态稳定评估的重要环节。针对现有特征量选择方法存在分类判据选择效果不佳和初始特征集构建不全面等问题,提出一种基于改进分类判据和考虑单机特征的特征量选择方法。首先以基于类内类间离散度的分类判据为基础,对类内类间离散度进行改进,同时基于信息熵提出特征熵的概念用于衡量低维特征组合中各特征量在初始特征集中的重要程度,进一步提出基于改进类内类间离散度和特征熵的分类判据;其次,利用系统特征和可表征临界机组特性的单机特征构建初始特征集,且为尽量避免所提特征量选择方法出现维数灾问题,提出用于特征量选择的Hadoop架构下分布式粒子群算法;最后,以EPRI-36节点系统和某实际系统为算例验证所提方法的有效性。 相似文献
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配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。 相似文献
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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。 相似文献
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为解决多环网配电网重构问题,采用控制理论的分层思想,提出了多粒子群分层分布式优化算法。在第一层将配电网每个环网看成一个子系统,各子系统单独优化,降低了算法维数。第二层进行各子系统之间相互协调,并把各个子系统的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第二次粒子群优化。算法结合配电网络的特点,提出了孤岛和环网的处理原则,提高了迭代过程中有效解的产生概率。最后对2个典型IEEE测试系统进行仿真计算,结果表明本文提出的算法在优化精度,收敛到全局解的次数和收敛速度上均有明显改善。 相似文献
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基于多粒子群分层分布式优化的配电网重构 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决多环网配电网重构问题,采用控制理论的分层思想,提出了多粒子群分层分布式优化算法.在第一层将配电网每个环网看成一个子系统,各子系统单独优化,降低了算法维数.第二层进行各子系统之间相互协调,并把各个子系统的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第二次粒子群优化.算法结合配电网络的特点,提出了孤岛和环网的处理原则,提高了迭代过程中有效解的产生概率.最后对2个典型IEEE测试系统进行仿真计算,结果表明本文提出的算法在优化精度,收敛到全局解的次数和收敛速度上均有明显改善. 相似文献
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基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法 总被引:7,自引:1,他引:7
随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于双重混合粒子群算法的配电网重构 总被引:1,自引:0,他引:1
为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。 相似文献
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针对设备故障和人为干扰等因素造成光伏数据缺失的问题,提出了一种基于生成对抗网络和纵横交叉粒子群算法的光伏数据缺失重构方法。首先,使用Wasserstein散度生成对抗网络(Wasserstein divergence for GANs,WGAN-div)学习光伏数据的时序性规律与耦合关系;其次,设计了重构约束,通过优化生成器的噪声输入,使得重构后的样本最大限度贴近真实样本;针对优化高维变量问题,采用纵横交叉算法催化粒子群算法的寻优过程,防止优化时出现早熟问题。实验结果表明,在光伏数据含有大量缺失值时,所提方法具有较高的重构准确率。该方法也适用于电力系统中类似数据的缺失值重构,具有良好的应用前景。 相似文献
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配电网重构的混合粒子群算法 总被引:14,自引:0,他引:14
通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成:第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。 相似文献
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针对分布式电源(DG)规划问题,建立配电网网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标DG规划模型。采用模糊集理论将多目标优化问题单一化,通过使总体满意度最大化,提升整体性能。同时采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对建立的模型进行求解,在一定程度上克服了基本粒子群算法容易早熟收敛的问题。在IEEE 33节点配电网系统上进行仿真计算,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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本文对粒子群算法的基本概念、数学模型以及算法步骤等进行了简单介绍,为解决目标优化问题提供了新的理论依据和高效的解决方案。通过进行粒子群算法在标准14节点配电网规划的仿真计算,在满足配电网辐射性与连通性的要求,以及功率平衡、线路潮流与节点电压不越限等约束条件的基础上,使配电网的网损最小,并针对含有和不含有DG的配电网两种规划的结果进行比较和分析。算例的结果说明,引入DG后可以优化配电网结构,降低网损。 相似文献
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基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划 总被引:5,自引:0,他引:5
合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度.对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性. 相似文献