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考虑了配电网中的一些设备如分布式发电机的非线性特性和配电网的量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点,提出了采用自适应免疫PSO算法来进行配电网状态估计。该算法解决了配电网状态估计中的非线性特性,引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,增强了全局搜索能力,而且收敛速度和精度都很理想。算例证实了算法的有效性,并通过和基本粒子群算法比较显示其优越性。 相似文献
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基于协同粒子群优化算法的配电网三相不平衡状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决配电网三相不平衡状态估计的优化问题,提出一种基于粒子群优化的协同粒子群优化算法(Co-PSO),即在主种群进行全局寻优的同时,将状态估计的状态变量分为多个相互独立的子空间,每个子空间由一个子种群来求解;子种群在主种群结果的基础上进行优化,主种群不断引入子种群结果,二者协同进化、相互促进。IEEE 13-bus、37-bus和123-bus多个标准算例的实验结果表明,提出的优化方法能够有效估计不确定负荷及分布式电源出力。通过和基本粒子群算法、多种改进的粒子群方法、遗传算法等进行比较,也证明了提出的协同粒子群方法的有效性和适用性。 相似文献
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随着经济发展由粗放式增长向集约型增长转变,对配电网储能进行优化成为了学术界的前瞻性研究,这对于我国加速发展意义重大。此次研究利用粒子群优化算法以及双层多目标优化配置数学方法,构建了基于粒子群优化算法的配电网储能优质优化研究模型,该模型在对主动配电网概率潮流进行计算的基础上,达到了提高广义电源运行效率的效果,从而为相关人员进行含广义电源的配电网管理提供了方法参考。以PG&E-69节点配电系统作为研究对象,对该模型进行验证。研究结果表明,智能算法类型对广义电源优化配置的影响并不大。同时较上层模型,下层模型对广义电源优化配置的效率更高,因而,要实现广义电源的高效运行,进而提高配电网的储能效果,必须实现双层模型的合理运用。所提研究可以为配电网储能优质研究提供一定的指导价值。 相似文献
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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。 相似文献
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基于粒子群进化算法的电力系统状态估计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
加权最小二乘法是状态估计的常用方法,但在实际应用中经常会遇到算法发散的问题.为了解决这个问题,提出将改进的粒子群进化算法应用到状态估计当中,使加权最小二乘法的收敛性得到了很好的改善.结合IEEE5节点系统,给出了粒子群进化状态估计计算的三点注意事项.经试验得出,对量测点数为16的系统而言,计算时间在50 s左右,量测点数为30的系统的计算时间在3 min左右,量测点数为80的系统,其计算时间在15 min左右.这种算法可以应用在离线状态估计上. 相似文献
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基于自适应小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力系统无功优化问题,提出用自适应小生境粒子群优化ANPSO(Adaptive Niche Panicle Swarm Optimization)算法来克服粒子群优化(PSO)算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点.以粒子的位置状况及其2个向量点积的符号动态生成小生境半径,根据各粒子之间的距离组成小生境种群.在小生境群体中运用粒子群优化算法进行寻优,对于更新后的群体根据粒子间的距离,利用共享机制改变粒子的适应度,用以提高整个群体的全局寻优能力.通过对IEEE 6、14、30和118节点测试系统的无功优化问题计算及结果分析,并且与其他算法进行比较,结果表明该算法收敛成功率高,能获得较好的解. 相似文献
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在研究冷热电联供系统优化运行的过程中,为了更好地优化调度冷热电联供系统中各设备的出力,提出了基于Tent映射的混沌搜索和非线性自适应粒子群算法相结合的优化算法。建立了一个包含风机、光伏、微燃机和燃气锅炉等主要设备的冷热电联供系统模型。以联供系统的运行成本、污染物排放量和能源利用率为目标,建立了多目标优化模型。在满足设备出力、功率平衡等约束条件下,利用Matlab进行了优化求解。仿真结果表明,所提出的冷热电联供系统优化方法,可以有效地提高经济效益,减少污染排放,提高能源利用率。 相似文献
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在简单比较遗传算法、模拟退火算法、Tabu算法、传统粒子群无功优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群无功优化算法即自适应强引导粒子群的电力系统无功优化算法,该算法在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,利用数学中的外推技巧对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性,利用群体适应度方差判别种群的多样性,并相应调整变异概率作出变异判别实现自适应更新粒子速度和位置,提高全局和局部搜索能力,进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,可以更有效地搜索到全局最优解。通过对福建某高压配电网进行无功优化,本文算法优化后最优降损率可达15.3%,最低电压从0.8950pu提高到0.9973pu,结果表明本文算法及模型的可行性和有效性。 相似文献
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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。 相似文献
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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收 敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题.该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力.通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快. 相似文献
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提出了一种将粒子群优化算法(PSO)训练神经网络用于配电网线损计算的方法.该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系.实例计算表明,与BP算法及BP与GA结合算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度. 相似文献
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提出了一种将粒子群优化算法(PSO)训练神经网络用于配电网线损计算的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系。实例计算表明,与BP算法及BP与GA结合算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度。 相似文献