基于改进BAS算法的配电网多目标优化重构

天牛须搜索（BAS）算法存在早熟收敛、计算效率低下等缺点，文中提出一种改进BAS算法，并应用于解决配电网优化重构问题。首先建立以网络损耗、负荷均衡度、电压偏差以及系统供电可靠性为目标的数学模型；然后针对传统天牛须搜索算法易陷入局部最优，采用模拟退火的蒙特卡洛准则进行改进，提高了算法的稳定性和可重复性，并采用改进后的天牛须搜索算法对数学模型进行迭代求解，给出配电网最优重构方案；最后结合IEEE 69总线系统进行实例仿真分析，与未进行系统重构配置进行对比，所提算法减少了网络损耗，提高了系统运行的经济稳定性。     

基于破圈法与改进布谷鸟算法的两阶段配电网重构

针对传统智能优化方法在配电网重构过程中初始种群效果较差，并且难以获得全局最优解以及效率较低的问题，提出破圈法与改进布谷鸟算法相结合的两阶段重构方法。首先，以配电网的系统网损、负荷均衡和电压偏差三大综合指标为目标函数，建立多目标数学模型。其次，使用两阶段重构方法寻优，第一阶段使用破圈法快速求解配电网重构的初步解集，并将其作为第二阶段的初始种群；第二阶段对布谷鸟算法进行改进，使用基本环网编码策略，有效地减小了解空间，避免了大量的不可行解，并引入鲸鱼优化算法的气泡网搜索和螺旋搜索来避免早熟现象，有效地提高了算法的全局搜索能力。最后，使用含分布式电源的IEEE 33节点系统和Taipower 84进行仿真，结果表明该两阶段重构方法具有初始种群优、搜索能力强、收敛速度快的优点。     

神经网络优化计算的新方法

本文在Hopfield神经网络优化方法的基础上，根据模拟退火算法逃离局部最优解的原理，提出了一种神经网络优化计算的新方法．通过调整神经网络的连接权，网络的演化不仅可以逃离目标函数的局部最优解，而且可以改善目标函数的局部最优解．实验结果表明，新方法求解最优解所需的计算时间比模拟退火算法少得多．     

布谷鸟算法的含分布式电源配电网最优潮流优化

针对当前模拟退火方法等算法不能满足多约束变量的电网最优潮流设计问题,提出基于布谷鸟算法的含分布式电源配电网最优潮流优化模型。在多目标非线性约束参量模型下构建电源配电网最优潮流目标函数,以机组的耗量和配电总费用为优化目标,采用布谷鸟算法进行最优解多点搜索,模拟鸟群觅食过程和迁徙行为进行全局优化求解,考虑系统的有功损耗进行确定性规划处理,实现含分布式电源配电网的最优潮流求解。仿真结果表明,采用该方法进行含分布式电源配电网最优潮流优化设计有效提高了电源的利用率,降低了系统的运行成本,确保了含分布式电源配电网的经济、安全运行。     

多目标量子编码遗传算法

如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seows算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。     

基于遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构一般采用对单一目标优化,而配电网重构却是一个多目标优化问题。因此,在此提出了基于小生境思想的遗传算法,以配电网的经济性、安全性和供电可靠性为目标,并采用Pareto寻优方式,得出Pareto最优解集,实现了和以往不同的另一种寻优方式,即先寻优后决策。在寻优过程中,通过小生境环境和交叉率和变异率的自适应机制,提高了遗传算法的全局收敛能力和收敛速度,并通过算例验证了方法的有效性。     

3-状态并-串联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,采用蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束并-串联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题有力工具。     

改进的多目标粒子群算法优化设计及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种改进的带变异算子的多目标粒子群优化算法。采用非支配排序策略和动态加权法选择最优粒子,引导种群飞行,提高帕累托(Pareto)最优解的多样性。与其他优化算法相比,该算法易于实现并且计算速度更快。通过计算Pareto前沿最优解设计最佳多层电磁吸收体,在吸收体的厚度与反射系数之间取得最佳折衷。通过对反射系数函数与吸收体厚度函数测试验证,该算法能够在保持优化解多样性的同时具有较好的收敛性。     

用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解

 搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA (Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义了一种新的鲁棒Pareto最优解,提出了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的MOEA(MOEA/R),MOEA/R将多目标鲁棒优化问题(MROP)转化成两目标问题来优化,一个目标为解的质量,另一个目标为解的鲁棒性,每一目标均对应一子优化问题.通过与NSGA-Ⅱ及Eff-MOEA的对比分析,结果表明MOEA/R的结果较好,更重要的是本文探索了一种新的搜索鲁棒Pareto最优解的思想.     

基于量子布谷鸟搜索的认知无线网络频谱分配

为了有效解决认知无线网络频谱分配的离散优化问题,将量子计算引入布谷鸟搜索算法,提出了一种新的组合优化算法——量子布谷鸟搜索算法。该算法使用量子鸟窝表征问题的多维解,通过Lévy flights随机游动方式和量子突变策略快速搜索到全局最优位置。通过使用基准函数验证了算法的高效性,并提出了一种基于量子布谷鸟搜索的认知无线网络频谱分配方法。然后与经典频谱分配算法在不同的网络效益函数下进行仿真性能比较。结果表明,所提出的频谱分配方法能够较快找到全局最优解,并且在不同网络效益函数下均优于已有的经典频谱分配算法。     

基于GIS单线图的配网停电单模拟操作应用研究

配电网停电会造成电力系统供配电可靠性以及服务质量下降,研究基于地理信息系统(GIS)单线图的配网停电单模拟操作应用。利用网格长度作为基本单位建立坐标系,以选取起始点与终止点为基础,通过四参数法将GIS坐标映射至图纸网格内,实现配网内设备初步布局,将杆塔、站房和整体均匀分布作为优化目标,设置多目标优化目标函数实现GIS单线图最终优化。选取某电力公司配网作为单模拟操作应用对象,模拟结果表明,单模拟操作配网停电后,该配网各负荷点年故障率、次平均停电时间以及年停电时间均有所减少,可有效提升配网的供配电可靠性。     

微电网多目标鲁棒优化运行

解决微电网中新能源出力存在的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键。文中将鲁棒优化理论引入到微电网的运行优化中,以运行成本和环境成本为目标构建了含有风力发电、微型燃气轮机、配电网和蓄电池的微电网多目标鲁棒优化模型,并采用基于自然选择粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,与传统确定性优化相比,鲁棒优化虽然牺牲了经济性,但换取微电网运行的可靠性,平衡了成本与风险的关系;同时多目标优化平衡了微电网的经济性和环保性,为微电网的优化运行提供了参考。     

基于电流保护约束的光伏电源并网研究

越来越多的光伏电源以分布式的方式接入配电网,改变了配网原有的结构,给配网的电流保护带来了诸多影响.从电网侧出发,分析了光伏电源接入配网对配电网的影响,建立了基于电流保护约束的光伏电源接入模型,并在IEEE33节点配网系统上进行了算例验证,通过粒子群算法(PSO)得出了在不改变配网原有保护和电力系统安全运行条件下的分布式光伏电源的最佳接入位置和容量.研究结果为分布式光伏电源的选址和定容提供了一定的理论依据.     

基于联合法的配电网供电能力可靠性评估研究

分布式电源功率输出的随机性和间歇性及其并入电网的位置,会影响配网供电能力的可靠性.文中对此展开研究,首先建立了分布式电源、风电以及光伏发电三种数学模型,同时研究了负荷和系统可靠性指标概率分布特征,然后提出了一种将网络等值与拟蒙特卡罗联合法用于配电系统可靠性的定量评估,最后结合改进的IEEE-RBTS Bus6的F4馈线...     

基于不确定非线性智能电网感知网络控制系统方法研究

针对传统的不确定时滞的鲁棒控制系统不能满足现代电力系统发展的需求,提出一种基于不确定非线性智能电网感知云网络化控制识别方法。使用传统的数据值和基于电力网络到网络系统模型作为电力感知网络到网络模型的电力云网络,控制数据优化使用电源感知网络,而不是利用控制节点的预测值,突破了鲁棒控制的不确定时滞系统的控制效果。运用感知模型中的正向云算法修正加权系数,仿真实验证明,该识别方法能够很好地优化传统的不确定时滞鲁棒控制电力系统,具有良好的适应性和鲁棒控制性,进一步提高了智能电网传感云网络控制的各项性能指标。     

基于复合量度的电力光纤多电路配置可靠性

能源互联网的一个本质特征是通过先进的通信网络实现能源供给与消费间的双向互动。以光纤通信为基础的高可靠通信网络优化配置以满足多业务的服务质量(QoS)需求成为亟需解决的关键问题。从电力光纤传输网络的可靠性入手,并考虑电力通信业务的多QoS传输需求,设计一种基于复合量度的电路配置优化方法。有别于传统最短路配置算法,新方法在一次配置过程中同时规划m条可行配置方案,并且通过分析路径集的带宽、时延、丢包率、衰耗和成本等不同量度和光路全程可靠性,最终获得满足可靠性和传输QoS需求的光路配置方案,并给出优先选择序列。多电路优化配置将有效提升电力通信的可靠性,也可为未来多路流量分摊提供电路配置保证。通过某城区35~500 kV电力通信站网实例仿真计算,新配置方法能够一次获取4条同时满足业务多QoS需求的传输电路,实现主备电路保护。对电力光纤传输网络的规划和运行优化,提高电力通信网的资源调配能力和可靠性提供参考。     

区域配网规划和改造对提高供电可靠性研究

配电网供电可靠性是当下社会范围内共同关注的焦点话题,而供电可靠性容易受到硬件与软件层面相关因素的影响而有所下滑,导致供电效率和稳定性大受影响,严重时甚至可能引发安全事故。为了提高供电可靠性,可以从区域配网规划和改造入手,针对区域配网现状进行分析,研究其对供电可靠性的影响,再根据分析结果针对性地执行区域配网规划改造方案,能够显著提升供电可靠性。     

数据中心供配电系统可靠性的研究

数据中心供配电系统可靠性非常重要,文章研究了数据中心供配电系统可靠性的评价方式,提出优化整改的建议措施,旨在为增强系统运行可靠性、维护数据中心的稳定性提供帮助。     

机间数据链系统的功率分配控制方法

针对想定战场中机间数据链网络通信模型的上行链路功率控制问题,采用了一种基于多目标灰狼算法(Multi-objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)的功率控制方法.将功率控制建模为多目标优化问题,以最小化上行链路中各节点功率、使各节点在接收机处的信干噪比值(Signal-to-In-terfe...