基于改进粒子群算法的船舶电力系统网络重构

发布时间：2017-04-08 04:22

  本文关键词：基于改进粒子群算法的船舶电力系统网络重构，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：船舶电力系统网络重构是现代船舶电力系统智能化管理系统的重要组成部分,是提高船舶生命力的重要方式。船舶电力系统网络重构的含义是:在船舶电网故障发生后,自动隔离故障部分,在满足电力系统稳定性约束条件的前提下,快速计算出一个可靠的重构方案,调整电网网络结构,使船舶能够继续航行和执行任务。首先,介绍了船舶电网三类网络结构,以大型船舶常用的环型供电网络为对象模型,建立船舶电力系统网络重构的目标函数,并设置重构过程中相关的约束条件。其次,介绍了负载支路相关矩阵法生成方式。而后,结合船舶环型电网的结构,给出船舶电网的负载支路相关矩阵,介绍和分析其搜索机制,给出确定发电机效率均衡和系统容量约束的具体方式。再次,介绍了基本粒子群算法,在此基础上,对基本粒子进行改进,算法加入了变异操作,并根据种群多样性分析,设计了依据适应度值、多样性、种群进化的不同阶段(通过迭代次数来表现粒子群进化阶段)作为输入,变异率和惯性权重的变化量作为输出的模糊控制器,从而达到动态调整变异率和惯性权重的目的。而后将改进的粒子群算法应用到船舶电力系统重构仿真当中,取得了较好的结果。最后,重点介绍双粒子群算法(Double Sub-swarms Particle Swarm Optimization,DSPSO),算法将粒子群分为主辅两个子群来协同进化,对主群引入伪变异策略,从而使算法的求解精度得到提高。对辅助群采用爬山思想的位置更新策略,算法的收敛速度得到很大程度上的提高。仿真结果表明,双粒子群算法能够很好地解决故障网络重构问题,并且能在较短的时间内提供更完善的重构方案。
【关键词】：船舶电力系统 网络重构 负载支路相关矩阵 粒子群算法 模糊控制器 伪变异策略
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U665.1;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 本课题的研究背景和研究意义12
• 1.2 本课题国内外研究现状12-15
• 1.3 本课题研究内容与研究方法15-18
• 第2章 船舶电力系统网络重构数学模型18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 船舶电力系统网络结构18-20
• 2.3 船舶负荷分级20
• 2.4 船舶电力系统网络重构的数学描述20-23
• 2.4.1 目标函数22
• 2.4.2 约束条件22-23
• 2.5 船舶电力网络重构过程23
• 2.6 本章小结23-26
• 第3章 船舶电网的负载支路相关矩阵26-32
• 3.1 引言26
• 3.2 负载支路相关矩阵的生成26-27
• 3.3 环型船舶电网负载相关矩阵分析27-28
• 3.4 负载支路相关矩阵具体作用28-30
• 3.5 本章小结30-32
• 第4章 改进粒子群算法及其在船舶电网重构中的应用32-53
• 4.1 引言32
• 4.2 基本粒子群算法32-34
• 4.2.1 算法基本模型32-33
• 4.2.2 算法流程33-34
• 4.3 常见的粒子群算法改进方式34-35
• 4.4 两类粒子群离散方式35-36
• 4.5 改进粒子群算法介绍36-41
• 4.5.1 种群多样性的定义37
• 4.5.2 变异操作的引入37-38
• 4.5.3 变异率和惯性权值的动态调整38-41
• 4.6 基于改进粒子群算法的船舶电力系统网络重构仿真41-51
• 4.6.1 基于Tent映射的改进粒子群算法初始化41-42
• 4.6.2 改进粒子群算法进行重船舶电力系统网络重构仿真的具体步骤42-43
• 4.6.3 仿真分析43-51
• 4.7 本章小结51-53
• 第5章 双粒子群算法及其在船舶电力系统网络重构中的应用53-63
• 5.1 引言53
• 5.2 双粒子群算法概述53-57
• 5.2.1 主群更新方式53-54
• 5.2.2 辅助群群更新方式54-55
• 5.2.3 子群规模的动态变化规则55-56
• 5.2.4 参数分析56-57
• 5.3 算法实现的具体步骤57
• 5.4 仿真分析57-62
• 5.5 本章小结62-63
• 结论63-65
• 参考文献65-69
• 攻读工学硕士学位期间发表的论文69-71
• 致谢71-72
• 详细摘要72-75

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