改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100％的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。     

基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构研究

提出了一种基于改进二进制粒子群优化算法的网络重构方法,该算法在二进制粒子群优化算法的基础上,通过结合破圈法理论以控制粒子的更新过程,使更新后的粒子100%符合网络的辐射状要求,从而减少了以往网络重构中辐射网判断的环节。此外算法还引入了禁忌搜索算法的思想,克服了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷。最后对IEEE单馈线33节点系统进行计算,证实了算法的有效性,并与相关文献中的算法进行比较,表明算法具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力。     

基于改进粒子群优化算法的配电网络重构

提出了一种求解配电网络重构的改进粒子群优化（PSO）算法。结合配电网络的特点改进了PSO算法粒子位置的更新规则，提高了迭代过程中有效解的产生概率；并结合禁忌（Tabu）搜索的记忆功能和藐视准则，克服了PSO算法的早熟问题。算，其结果与最优解吻合，证实了算法的有效性，并与较，表明了算法具有更好的搜索效率。最后对3个典型IEEE测试系统进行优化计Tabu搜索算法和遗传算法的计算结果相比     

基于模拟退火——二进制粒子群优化算法的配电网重构

提出了将模拟退火算法与二进制粒子群算法相结合的用于配电网重构的优化算法。该算法既发挥了粒子群算法收敛速度快的特点,又因为引入的模拟退火算法具有的较强的跳出局部最优解能力,因此有效地避免了粒子群算法易陷入局部极值点的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度,并应用IEEE16节点系统的算例,验证了模拟退火-二进制粒子群混合算法在配电网重构中的可行性和有效性。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

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。     

基于改进粒子群算法的配电网静态重构

针对配电网静态重构问题,结合配电网的辐射状特点,提出了适应于配电网静态重构的改进二进制粒子群算法,建立以系统网损最小为目标函数的静态重构模型。提出的算法运用破圈法生成和更新粒子群,提高搜索有效解的效率,在迭代过程中采取重新初始化粒子策略避免算法陷入局部最优解,提高粒子群算法得到全局最优解的概率。应用于33节点标准测试系统,验证了算法的可行性。     

遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。     

基于二进制粒子群算法的配电网重构

分析了配电网运行的特点,将配电网中分段开关和联络开关作为基变量,将网络闭合环路作为分组限制条件,用粒子的变量表示开关的闭合状态,以降低系统的有功损耗为目的,采用二进制粒子群算法进行了配电网的重构,经过算例分析,表明该算法是有效的。     

基于改进二进制粒子群优化算法的负荷均衡化配电网重构

提出了基于改进的二进制粒子群优化算法、以均衡负荷为目标的配电网重构方法。将配电网重构问题表示为以负荷均衡指标最小为目标函数的非线性优化问题,针对配电网开环运行的结构特点对配电网拓扑结构模型进行了简化,并对二进制粒子群优化算法加以改进,以保证配电网的辐射状结构,同时大大减少迭代次数。算例分析结果表明,该方法能够有效解决负荷均衡化的配电网重构问题,计算速度快,收敛性好。     

基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法,算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉,且具有不同分工的子群,并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想,减少了解陷入局部最优的可能性。与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较,表明本文算法具有更高的搜索效率,更容易找到全局最优解。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

基于改进教与学优化算法的配电网重构

正常运行工况下的配电网重构能降低配电网损耗。近年来新兴的教与学算法具有自有参数少、简单易懂、收敛迅速等优点,十分适合多目标、多约束的配电网重构优化问题求解。以网损最小和开关操作次数为目标,并考虑运行经济成本,将教与学算法引入到配电网优化重构中,对基本教与学算法中的教学因子进行了自适应改进,给出了算法的编码策略、迭代过程中“学生”信息的修改原则。PG&E 69节点系统以及一个实际城区配电网的优化重构仿真结果表明所提改进算法的有效性。     

基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法,算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉,且具有不同分工的子群,并进行动态搜索.通过引入了交叉和禁忌思想,减少了解陷入局部最优的可能性.与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较,表明本文算法具有更高的搜索效率,更容易找到全局最优解.     

基于改进多目标粒子群算法的有源配电网储能优化配置

储能系统可解决分布式电源加入配电网所产生的不良影响,而储能系统的合理配置是其有效应用的前提。以电网脆弱性衡量指标、有功网损、储能额定容量三个方面,考虑规划与运行之间的耦合性建立储能系统在有源配电网中的多目标选址定容模型。提出改进的多目标粒子群算法用于求解。该算法在种群更新过程中引入准对立学习策略以增强解的覆盖范围和收敛速度,并根据迭代次数采用自适应分裂策略分离过早聚集的粒子,从而增强粒子多样性,保证了算法跳出局部最优的能力。通过在IEEE33节点配电系统上进行分析,验证了所提模型及算法在优化分布式储能选址定容及运行策略中的合理性,并能有效改善电网的运行经济性与脆弱性,具有更强的全局寻优能力。     

基于PSO的配网重构与电容器投切综合优化算法

配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个重要内容,简单地迭加难以反映二者之间的联系和影响,不能到达整体最优的目的.将二者融为一体,提出了一种基于PSO的综合优化算法.算法借鉴了遗传算法的变异思想,对具有集聚倾向的粒子进行速度变异,避免了"早熟"现象;并结合配电网络综合优化问题的特点,适当地改进更新规则来同时处理不同类型的变量,引入"飞回"策略处理越限问题.算例结果表明所提算法不依赖于网络的初始状态,不易陷入局部最优,优化效果好.     

基于PSO的配网重构与电容器投切综合优化算法

配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个重要内容,简单地迭加难以反映二者之间的联系和影响,不能到达整体最优的目的。将二者融为一体,提出了一种基于PSO的综合优化算法。算法借鉴了遗传算法的变异思想,对具有集聚倾向的粒子进行速度变异,避免了“早熟”现象;并结合配电网络综合优化问题的特点,适当地改进更新规则来同时处理不同类型的变量,引入“飞回”策略处理越限问题。算例结果表明所提算法不依赖于网络的初始状态,不易陷入局部最优,优化效果好。     

基于量子编码的离散粒子群算法配电网重构

阐述了配电网重构数学模型、二进制粒子群算法、量子编码的基本理论,对量子粒子群算法配电网重构进行了研究,将量子编码应用到离散粒子群算法中,用量子比特概率表示离散粒子的状态,根据二进制粒子群速度更新公式更新粒子的状态,改变开关开合状态进行网络重构.量子比特概率能够表征丰富的信息量,保证粒子的多样性和全局搜索能力.通过2个算...