基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

发布时间：2019-06-20 05:26

【摘要】：为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。
[Abstract]:In order to solve the optimization problem of state estimation of distribution network with nonlinear equipment, a state estimation model of distribution network with distributed power supply is established by taking node load value and distributed power output value as state variables, and a hybrid algorithm of variant particle swarm optimization and Tabu search for solving state estimation model is proposed. The algorithm increases particle diversity by mutation operation of individual extremum, and uses Tabu search algorithm in the later stage of iteration to improve the later search ability of particle swarm optimization algorithm and overcome premature convergence. The IEEE33 node distribution system is selected as a simulation example. The simulation results show that the hybrid algorithm of variant particle swarm optimization and Tabu search can effectively estimate the node load and distributed power output. The individual maximum relative error and individual maximum absolute error of state estimation are much smaller than those of ant colony algorithm, particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm.
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【分类号】：TM711

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本文编号：2502972