基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

采用改进粒子群算法对配电网进行无功优化,以IEEE14节点电力系统为例,建立粒子群算法的数学模型,引入线性递减惯性权重对粒子群算法进行改进,使用MATLAB软件进行仿真运算。比较两种算法对节点系统无功优化后的网损大小和收敛速度,验证采用研究方法的有效性和可行性。     

基于粒子群算法的配电网网架规划

针对配电网网架规划问题,提出了一种改进的混合粒子群算法,引入与以往的进化粒子群混合算法不同的动态邻域间极值粒子的交叉操作,提高了算法的收敛速度;提出一种“尽量满足辐射状约束”的方法,有效地解决了离散变量的处理和辐射网判断之间的矛盾。算例计算表明,该算法收敛速度快,具有很好的全局搜索能力,是可行且有效的,对于推广PSO在电力系统中的应用具有积极的意义。     

基于改进粒子群算法的配电网检修计划优化方法

为提高配电网检修计划的合理性与经济性,提出一种基于改进粒子群算法配电网检修计划优化方法.首先,以检修成本、供电损失和故障损失最小为目标,以实际检修过程中存在的检修资源限制、检修先后顺序、安全稳定运行等问题为约束条件,建立符合实际配网检修过程的检修计划优化模型;其次,为减小求解问题的复杂度,提出对不同类型的约束采取相应的预处理方法;最后,通过将自然选择思想融入到种群粒子的迭代更新中,提高种群粒子的整体质量,克服标准粒子群算法存在的早熟收敛、易于陷入局部最优解的问题.将改进的粒子群算法应用于具体算例的求解,结果表明提出的模型和算法具有很好的可行性与合理性.     

改进粒子群算法的配电网多目标无功优化

针对可再生能源接入配电网引起电网潮流方向发生变化,影响配电网电能质量的问题,以降低系统有功网损和减少电压平均波动为目标函数,建立含电压越限罚函数的电力系统无功优化数学模型。通过引入自适应惯性权重和动态调节参数进行寻优,提出一种基于改进粒子群算法的可再生能源的配电网无功优化策略。最后利用IEEE-33节点系统进行仿真验证,结果表明本文提出的改进的粒子群算法能够有效地降低网损,减少电压波动。     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于改进粒子群算法的配电网重构的研究

提出了基于改进二进制粒子群算法的配电网重构策略,在保证系统及用户供电质量的前提下,使得配电网重构的综合费用最低。从配电网重构实际应用出发,提出了综合考虑系统的电能损耗费用、开关运行维护及投切费用和停电损失费用四方面的目标函数。针对普通粒子群算法易陷入局部极值的缺点,采用改进的惯性权值策略,增强了算法的调节功能,克服了普通粒子群算法的早熟收敛现象。算法还对开关操作次数约束进行了处理使之不影响全局最优性。仿真结果表明,这种配电网策略可以明显降低系统网损和综合费用。改进的粒子群算法计算速度快,目标函数更贴近配电网重构的实际情况。     

基于改进粒子群算法的配电网电压无功优化控制

建立了配电网电压无功综合优化数学模型,以便提高配电网运行的电压质量,降低网络损耗。运用改进粒子群算法(MPSO)求解该模型。算法中采用的随机变异机制,提高了粒子的多样性,从而改善了电压无功控制效果。数值对比试验表明,本文方法是合理的和可行的,具有一定的实用意义。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性.     

基于改进粒子群算法的DG功率因数优化模型研究

在配电网电源充裕的前提下,通过调节可控分布式电源的功率输出来优化配电网运行,稳定节点电压,降低线路损耗.结合PQ控制理论,通过调节分布式电源的功率因数来控制分布式电源有功功率和无功功率的输出.利用粒子群算法求解可控分布式电源的最优功率因数值,智能优化配电网运行.最后选取IEEE33节点配电系统进行算例分析,以验证该方法的有效性.     

一种改进的粒子群优化快速聚类算法

提出了一种改进的基于粒子群优化的快速K均值算法,有效克服了K均值算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优从而影响聚类效果等缺点.与已有的粒子群优化聚类算法相比,该算法通过对样本各维属性进行规范化,预先计算样本的相异度矩阵,提出了一种简化的粒子的编码规则,基于相异度矩阵进行粒子群优化K均值聚类,在保证聚类效果的基础上,有效降低了计算的复杂度.在多个UCI数据集上的实验结果表明,该算法是有效的。     

基于二进制局部PSO算法的配电网故障恢复研究

针对配电网自身的特点,确定了故障恢复模型所采用的目标函数及其约束条件;在粒子群优化算法的基础上,提出了二进制局部PSO算法,并对该算法易早熟收敛和收敛速度慢的缺点进行了优化.通过算例的验证表明,该改进算法能够正确、有效地解决配电网故障恢复问题.     

基于粒子群的电力通信网线路优化方法

为了满足电力通信网高可靠性的业务承载要求,尤其是35 kV及以下边缘接入网络,提出了一种基于粒子群的电力通信网线路优化方法。在最小建设代价的基础上,综合考虑网络的可靠性和业务分布的因素,设计了电力通信网线路优化的问题模型,最后利用粒子群进行求解。经仿真验证,该方法能在一定程度上提高规划方案的灵活性和全面性,为电力通信网提供有效的线路优化方案。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法．介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用，并对其将来的发展进行了展望．     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用,并对其将来的发展进行了展望.     

粒子群算法在配电网络无功补偿优化中的应用

介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用粒子群算法对配电网络无功补偿优化数学模型进行了优化计算,计算结果符合实际情况,表明粒子群算法应用于电力优化计算切实可行,为复杂的电力系统优化设计问题提供了新的思路和方法.     

基于粒子群算法的RBF神经网络的优化方法

本文用粒子群算法来优化RBF神经网络的中心值和连接权值,使之具有更强的非线性逼近能力,并将优化后的RBF神经网络和未经优化的RBF神经网络用于非线性函数的逼近,实例证明优化后的RBF神经网络比未经优化的RBF神经网络具有更强的非线性函数的逼近能力。     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

基于PSO的无线传感器网络自组织成簇算法

为了有效延长WSN网络的生存时间,需要设计能量有效的自组织成簇机制,以适应无线传感器网络的特点。提出了一种适合无线传感器网络能量有效的成簇优化模型,并使用微粒群优化算法（PSO）对该模型进行求解。为了使微粒群算法适合于该问题的求解,设计了适合微粒群算法的微粒位置向量和速度向量的更新机制,并用罚函数法对两个主要约束进行了处理,给出了适应值函数,并通过MATLAB7．1进行了实例仿真。仿真结果表明,该优化模型是解决WSN能量问题的有效方法。     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。