基于改进粒子群算法的主动配电网网架优化研究

发布时间：2022-01-06 07:30

　　粒子群算法作为一种随机搜索的算法,适合于求解主动配电网网架优化方案。由于算法的收敛速度过快,导致计算过程中粒子容易陷入局部收敛、收敛准确度不高和收敛能力不强的问题,因此需要改进标准粒子群算法。针对主动配电网网架结构优化问题,建立了一个以经济性为目标函数,并考虑潮流方程及功率平衡等约束条件的主动配电网数学模型,对标准粒子群算法进行了指数递减的惯性权重和种群的平均极值项的改进,并在迭代计算中加入了交叉、变异和扰动操作。以某典型配电网进行算例分析,将标准粒子群算法与改进粒子群算法的计算结果进行对比,结果表明了改进粒子群算法不仅有效地改善了粒子容易陷入局部最优而无法跳出的问题,同时增强了算法的计算准确度与搜索能力。 

【文章来源】：电气应用. 2020,39(01)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

基于改进粒子群算法的主动配电网经济性规划流程

某一区域配电网网架模型

图2 某一区域配电网网架模型由表5可知，采用改进粒子群算法时，耗时为9 747.56 s。其数据结果均要高于标准粒子群算法的结果。主要是因为交叉、变异以及扰动等操作的加入，计算步骤的增加导致计算时长增加。通过图3的适应度值迭代曲线可以看出，改进粒子群算法有效地増强了全局搜索能力，并且在粒子多次迭代之后更趋于最优解。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3572025