基于自适应多行为模式鱼群算法的电能计量设备运维作业优化研究

发布时间：2019-01-24 21:04

【摘要】：随着网络化、信息化技术在电力行业的深入推广,传统的电能计量设备运维作业模式早已无法满足当今的管理需求。针对传统运维作业模式中所存在的路径规划不科学,作业过程耗时长、能耗高,且难以实时掌握和调整运维作业进度等问题,首先建立基于智能优化算法的电能计量设备运维作业优化模型,并提出了一种自适应多行为模式的人工鱼群算法完成对该优化模型的求解。仿真实验表明,所提出的自适应多行为模式鱼群算法对于多局部极值问题具有更好的优化精度,且能够在所建立的运维作业优化模型基础上完成对全局最优路径的求解。
[Abstract]:With the development of network and information technology in the electric power industry, the traditional operation and maintenance mode of electric energy metering equipment has been unable to meet the current management needs. In the traditional operation mode, the path planning is not scientific, the operation process is time-consuming, the energy consumption is high, and it is difficult to master and adjust the operation schedule in real time. Firstly, an optimization model of power metering equipment operation and maintenance based on intelligent optimization algorithm is established, and an adaptive multi-behavior artificial fish swarm algorithm is proposed to solve the optimization model. The simulation results show that the proposed adaptive multimode fish swarm algorithm has better optimization accuracy for multi-local extremum problems and can solve the global optimal path on the basis of the established operation and maintenance optimization model.
【作者单位】： 广东电网有限责任公司电力科学研究院;武汉大学自动化系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61201168)
【分类号】：TM933.4;TP18

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