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1.
指出网络重构是配电系统运行和控制的手段,也是配电管理系统的重要内容。考虑配电网运行特点,建立了以有功网损最小为目标的配电网重构数学模型,并计及潮流、电压、容量及辐射状运行等约束条件。针对该模型的特点,采用一种新型混沌遗传混合算法对配电网进行重构计算,该算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有混沌搜索的遍历性和快速性。将该算法用于IEEE33节点系统重构计算,并与重构前、单一遗传算法重构结果进行比较,证明了所提出混沌遗传混合算法的有效性和快速性。 相似文献
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本文提出了一种混合了混沌粒子群与教学优化的算法来解决配电网动态重构问题。建立以网络损耗最小,开关操作次数最少的运行费用模型。将配电网络的损耗和电压偏差这两个指标通过归一化处理形成一个综合指标,并设定最大标准差及系统最大重构次数,确定重构时段。所提出的方法结合了混合粒子群优化算法和教学优化算法的特点成为了一种更有效率的全局优化算法。为了在配电网动态重构中可以动态调整惯性参数,在一般的粒子群算法中引入了混沌理论,同时具有教学优化的混合算法可以保证初始种群的多样性和防止过早收敛,提高了算法寻优的能力。最后使用了IEEE 33节点配电网测试系统证明了所提算法的合理性与有效性。 相似文献
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基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构 总被引:2,自引:0,他引:2
根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法.根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进.该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的. 相似文献
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本文首先对配电网重构的意义,研究现状以及当下的几种方法等方面进行分析,并且对比了几种主要重构方法的优缺点。然后,介绍亚启发式算法中的粒子群算法与模拟退火算法,并将二者有效地进行融合互补,形成一种新的混合算法。此方法利用粒子群算法快速局部搜索能力和模拟退火算法全局收敛的优点,使其既能以较大的概率跳出局部的极值点,又能提高收敛速度。最后,将这种混合算法应用于配电网重构中,介绍了配电网的简化分析方法,并阐述了配电网的粒子群初始化、参数设置、编码规则等内容,并通过IEEE33节点和69节点系统基于MATLAB平台的仿真,验证算法的可行性和优越性。 相似文献
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基于双重混合粒子群算法的配电网重构 总被引:1,自引:0,他引:1
为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。 相似文献
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针对配电网重构中基本遗传算法的编码效率低及单一智能算法存在的问题,提出了一种基于环网的编码方案及将克隆遗传和蚊群算法进行融合的混合算法.该方法利用基于环网编码的克隆遗传算法的随机搜索能力强、编码效率高等特点形成蚁群算法的初始信息素分布,依靠蚂蚁算法的并行性、正反馈机制和全局收敛能力进行求解.以含分布式电源的IEEE33节点系统为算例进行验证,实验结果证明了环网编码和混合智能优化算法在配电网重构中的有效性. 相似文献
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根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法。根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进。该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的。 相似文献