基于改进二进制量子粒子群算法的核心骨干网架搜索

发布时间：2018-02-07 15:15

  本文关键词： 电力系统 核心骨干网架 人工智能算法 连通性 图论　出处：《中国电机工程学报》2014年34期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对差异化规划设计提出的构建核心骨干网架,提高电网对重要负荷保障能力的要求,引入具有全局搜索能力的二进制量子粒子群算法。对于算法的缺陷和搜索模型的特性,通过引入小生境技术和遗传算法的交叉操作来增加算法的全局搜索能力,并运用图论修复粒子来提高算法效率。将改进的粒子群算法应用于IEEE-118模型的核心骨干网架搜索。仿真结果表明,该方法能有效地搜索出满足潮流约束要求和连通性要求的核心骨干网架。
[Abstract]:In order to construct the core backbone network and improve the ability of power grid to support the important load, a binary quantum particle swarm optimization algorithm with global searching ability is introduced. The defects of the algorithm and the characteristics of the search model are analyzed. By introducing niche technology and the cross operation of genetic algorithm to increase the global search ability of the algorithm, The improved particle swarm optimization algorithm is applied to the core backbone grid search of the IEEE-118 model. The simulation results show that the improved particle swarm optimization algorithm can improve the efficiency of the algorithm. This method can effectively search the core backbone network that meets the requirements of power flow constraints and connectivity.
【作者单位】： 武汉大学电气工程学院;
【基金】：国家电网公司大电网专项项目(SGCC-MPLG029-2012) 国家自然科学基金项目(51207114)~~
【分类号】：TM73

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1494681