基于改进型蚁狮算法的主动配电网优化重构
发布时间:2021-01-20 14:01
主动配电网是含有分布式电源(DG)的配电网络,具备主动管理电源以及负荷需求的能力。基于蚁狮算法,以负荷功率损耗最小为目标,对主动配电网进行优化重构。同时,针对蚁狮算法存在的全局搜索能力不强,易陷入局部最优等缺陷,将混沌搜索机制和粒子群算法的全局寻优策略引入蚁狮算法,提出改进型蚁狮算法。以含三个DG的美国PG&E69节点系统为对象进行优化重构,结果表明改进后的蚁狮算法在原始蚁狮算法的基础上有效降低了网损。
【文章来源】:电气应用. 2020,39(07)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
改进型蚁狮算法优化配电网结构流程图
1 6节点接光伏发电机,3 8节点接传统定速异步风力发电机,66节点接燃料电池。表1为各D G的安装节点、电源性质及容量。鉴于IEEE 69节点网络拓扑结构复杂,不适合用矩阵法,本文先用广度优先搜索法形成节点分层矩阵,然后进行网络拓扑结构分析,去除形成孤岛和环路的解,最后用前推回代法进行潮流计算,潮流计算过程中,对于无法收敛(迭代次数取30)和不满足约束条件的解,给予剔除[7]。在此次试验中,蚁狮算法参数设置为:蚂蚁和蚁狮的种群规模各取50,操作开关数为5个,以保证解的多样性和有效性,最大迭代次数取100。5个开关的取值上界分别为10,19,1 4,2 6,4 7,下界均为1。为保证数据的可靠性,采用蚁狮算法以及改进型蚁狮算法分别进行多次试验,其适应度分别如图3、图4所示。
在此次试验中,蚁狮算法参数设置为:蚂蚁和蚁狮的种群规模各取50,操作开关数为5个,以保证解的多样性和有效性,最大迭代次数取100。5个开关的取值上界分别为10,19,1 4,2 6,4 7,下界均为1。为保证数据的可靠性,采用蚁狮算法以及改进型蚁狮算法分别进行多次试验,其适应度分别如图3、图4所示。图4 改进蚁狮算法优化后的网损
【参考文献】:
期刊论文
[1]自适应分块的医学图像混沌加解密算法[J]. 拜亚萌,张燕玲,邓小鸿. 计算机应用研究. 2020(05)
[2]考虑源网荷储协调优化的主动配电网网架规划[J]. 曾顺奇,汤森垲,程浩忠,苏志鹏,夏文波,曾奕. 南方电网技术. 2018(03)
[3]双重反馈机制的蚁狮算法[J]. 吴伟民,张晶晶,林志毅,苏庆. 计算机工程与应用. 2017(12)
[4]考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J]. 高红均,刘俊勇. 中国电机工程学报. 2016(18)
[5]考虑电压约束的分布式电源接入配电网最大准入容量计算方法[J]. 刘科研,刘永梅,盛万兴,孟晓丽. 电力自动化设备. 2016(06)
[6]基于轮盘赌反向选择机制的蜂群优化算法[J]. 向万里,马寿峰. 计算机应用研究. 2013(01)
本文编号:2989173
【文章来源】:电气应用. 2020,39(07)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
改进型蚁狮算法优化配电网结构流程图
1 6节点接光伏发电机,3 8节点接传统定速异步风力发电机,66节点接燃料电池。表1为各D G的安装节点、电源性质及容量。鉴于IEEE 69节点网络拓扑结构复杂,不适合用矩阵法,本文先用广度优先搜索法形成节点分层矩阵,然后进行网络拓扑结构分析,去除形成孤岛和环路的解,最后用前推回代法进行潮流计算,潮流计算过程中,对于无法收敛(迭代次数取30)和不满足约束条件的解,给予剔除[7]。在此次试验中,蚁狮算法参数设置为:蚂蚁和蚁狮的种群规模各取50,操作开关数为5个,以保证解的多样性和有效性,最大迭代次数取100。5个开关的取值上界分别为10,19,1 4,2 6,4 7,下界均为1。为保证数据的可靠性,采用蚁狮算法以及改进型蚁狮算法分别进行多次试验,其适应度分别如图3、图4所示。
在此次试验中,蚁狮算法参数设置为:蚂蚁和蚁狮的种群规模各取50,操作开关数为5个,以保证解的多样性和有效性,最大迭代次数取100。5个开关的取值上界分别为10,19,1 4,2 6,4 7,下界均为1。为保证数据的可靠性,采用蚁狮算法以及改进型蚁狮算法分别进行多次试验,其适应度分别如图3、图4所示。图4 改进蚁狮算法优化后的网损
【参考文献】:
期刊论文
[1]自适应分块的医学图像混沌加解密算法[J]. 拜亚萌,张燕玲,邓小鸿. 计算机应用研究. 2020(05)
[2]考虑源网荷储协调优化的主动配电网网架规划[J]. 曾顺奇,汤森垲,程浩忠,苏志鹏,夏文波,曾奕. 南方电网技术. 2018(03)
[3]双重反馈机制的蚁狮算法[J]. 吴伟民,张晶晶,林志毅,苏庆. 计算机工程与应用. 2017(12)
[4]考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J]. 高红均,刘俊勇. 中国电机工程学报. 2016(18)
[5]考虑电压约束的分布式电源接入配电网最大准入容量计算方法[J]. 刘科研,刘永梅,盛万兴,孟晓丽. 电力自动化设备. 2016(06)
[6]基于轮盘赌反向选择机制的蜂群优化算法[J]. 向万里,马寿峰. 计算机应用研究. 2013(01)
本文编号:2989173
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/2989173.html