基于混沌蚁群算法的配电网重构

配电网重构是电力系统为了降低网损而采取的主要措施之一。主要在基本蚁群算法的基础上,通过加入了混沌初始化和混沌扰动对基本蚁群算法做了改进,并应用到配电网重构问题上。通过加入混沌初始化,加快了算法的搜索速度;通过加入混沌扰动,使算法本身有效的避免了陷入局部最优解的问题,从而使算法快速、准确的找到最优解。最后通过对IEEE69节点系统算例的仿真,取得了较好的效果,证明了算法的有效性、可行性。     

基于蚁群算法的配电网故障恢复重构

研究了故障后输电线路的重构优化问题,提出了一种求解目标最优的故障恢复重构算法。该算法基于蚁群算法,以电压稳定为前提,建立了以降低网损和操作开关数目最少为目标的数学模型。该算法不依赖初始参数的设置,具有全局搜索的能力,可通过改变权重系数将网损、开关操作数目等多目标优化问题转化为单目标优化,提高算法效率。实例证明该算法可以准确得到配电网故障后电网重构的最佳方案。     

基于改进蚁群算法的配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统的建设和应用具有重要意义。以网络损耗最小为目标,提出了一种改进的蚁群算法来求解正常运行条件下配电网络的重构问题。针对基于蚁群算法在求解过程中存在搜索易陷入局部最优解和收敛到全局最优解的时间较长的缺点,从蚁群算法的转移概率和信息素动态更新2方面进行了改进,提高了蚁群算法全局搜索能力与收敛到最优解的速度。最后通过对69节点配电系统算例的仿真,取得了较好的效果,证明了该算法的有效性和可行性。     

基于蚁群算法的配电网故障后恢复重构

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,具有正反馈、并行计算和鲁棒性强等优点.将蚁群算法应用于配电网故障后恢复重构,提出了综合考虑切负荷最小和开关操作次数最少的恢复重构模型,并详细介绍了其求解过程.算例证明该算法在配电网故障后恢复重构中应用的可行性和有效性.     

基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构

介绍了以最小化配电网网损为目标函数,以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件,在基本蚁群算法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用,在IEEE 69节点系统的计算中,蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果,从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。     

基于蚁群算法的配电网网络重构

针对配电网网络重构问题,在考虑配电网电压稳定的前提下,提出了降低配电网网损的目标函数,利用蚁群算法正反馈的特性,将其应用于配电网重构中,并设置中心控制蚂蚁搜索当前最优解作为各条边信息素更新依据。为满足配电网辐射状结构要求,结合P rim算法,使蚂蚁一次遍历对应一个辐射网形,即一个有效的开关组合,大幅度缩小了问题的解空间。实例证明采用的蚁群算法可以得到较文献[1]网损更小的配电网重构方案,且重构后的系统在处理负荷增大问题上较重构前系统有更好的调控能力,系统稳定性得到提高。     

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。     

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.     

基于蚁群最优的配电网络重构算法

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群最优的算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题,以达到损失最小,蚁群最优算法法（Ant Colony Optimization,简称ACO算法）是一种新型通用内启发式算法。在求解组合最优问题上,ACO算法已被证明是非常有效的。ACO算法本质上是一个多代理系统,在这个系统中单个代理之间的交互导致了整个蚁群的复杂行为。这种方法的主要特征是正反馈,分布式计算以及富有建设性的贪婪启发式搜索的运用,为了证明本文提出的算法的可行性和有效笥,我们研究了两个算例系统,并给出了计算结果,结论表明,本文提出的算法是相当有希望的。     

基于自适应遗传算法和蚁群算法融合的配电网重构

配电网重构可以降低线损,均衡负荷,提高电压质量和增加配电网可靠性.主要在降低线损、提高电压质量和提高寻优效率方面,采用了自适应遗传算法和蚁群算法融合的方法.对遗传算法的交叉因子和变异因子进行了自适应控制,也不再人为规定迭代的最大代数,而是引入了染色体相似度和种群相似度的概念,使遗传算法的终止条件更加合理.自适应遗传算法...     

地区配电网重构与故障恢复问题

采用图解蚂蚁系统求解地区配电网的重构与故障恢复问题.将求解过程划分为离线和在线2个阶段,使拓扑分析与搜索寻优分离,以提高计算速度.离线阶段对配电网进行拓扑分析,用构造图表示可行解解集,不同元件故障恢复问题的可行解解集由重构问题的可行解解集经简单变化得到,以避免重复进行拓扑分析;在线阶段通过模拟蚁群在构造图中行走进行搜索寻优.通过修改传统蚁群算法的路径选择规则和信息素更新规则,以避免搜索陷入停滞.以一个实际的地区配电网作为算例.仿真结果表明,所提方法可以有效地提高地区配电网运行的经济性,同时可以提供可靠的故障恢复方案.     

改进蚁群算法求解船舶电力系统故障重构问题

船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题.文中给出一种改进的蚁群算法来实现故障下的网络重构,将重构问题看成子集类优化选择问题,修改并建立适合解决此类问题的蚁群算法模型.根据船舶电力系统重构特点,设计了一种可变邻域搜索算子以进一步探索优质解附近可能存在的更优解,针对算法易出现的劣质解元件,设计了两种优化操作以减少劣质解的产生,改善解集合的质量.算例分析表明,改进后的蚁群算法可以有效实现船舶电力系统的故障重构.     

基于蚁群算法的开关电弧电流分布重构

基于电弧电流与磁场分布的对应关系,提出了一种通过蚁群算法来反演电弧电流分布的有效方案。将电弧磁场定义为电流线磁场的叠加,依据磁场分布和电流线与磁场的关系,利用求解线性方程组得到电流线分布初值;最后,利用改进的蚁群算法,对电流线与磁场之间对应关系进行精确拟合,反演二维情形下的电弧面电流密度分布。     

一种改进的蚁群算法在配电网规划中的应用

提出一种应用改进的蚁群算法来解决配电网规划问题的模型,用来选择满足需求的、最好的网络规划,目标函数包含了同未来投资和功率损耗相关联的固定的和变化的费用.用MatLab模拟139个节点的配电网络来应用改进算法,分析表明,可以取得较好的规划结果.     

改进蚁群优化算法在配电网网架规划中的应用

从转移概率和信息素的动态更新机制两方面对传统蚁群算法进行了改进。转移概率设计中采用2个参数的联动控制,实现了Dorigo和Maniezzo的设想。信息素动态更新机制使信息素权重随迭代次数增加而改变,实现了对整个可行域的搜索全面而迅速,弥补了传统蚁群算法训练效率低下和易陷入局部极小的不足。配电网优化的结果表明该算法的有效性。