發(fā)布時間：2020-05-31 02:45

【摘要】：隨著艦船電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,其地位在艦船上越來越舉足輕重,保證艦船電網(wǎng)安全穩(wěn)定地運(yùn)行變得越來越重要。艦船需要一個強(qiáng)大的配電網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來處理不同工況的不同需求以及一些突發(fā)事件引起的電網(wǎng)負(fù)載變化,而故障后的電網(wǎng)重構(gòu)問題是該系統(tǒng)的一個重要任務(wù)。根據(jù)艦船在不同運(yùn)行工況下的不同要求來選擇重構(gòu)問題的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件,本質(zhì)上可將其歸結(jié)為一個單／多目標(biāo)、含約束的離散變量優(yōu)化組合問題,因此可以借助優(yōu)化理論加以解決。粒子群算法是一種新興的智能優(yōu)化算法,該方法以其概念簡單、實(shí)現(xiàn)容易的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用,迅速發(fā)展。本文針對艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)問題,從種群拓?fù)浣嵌热胧?采用改進(jìn)高斯動態(tài)粒子群算法進(jìn)行研究。主要研究內(nèi)容如下：分析了艦船綜合電網(wǎng)的特點(diǎn)與主要運(yùn)行工況。以某20節(jié)點(diǎn)實(shí)際艦船電網(wǎng)為參考建立仿真算例,對艦船電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及連通性進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上,建立了艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型,并給出了一般性的研究步驟。該內(nèi)容是后續(xù)研究工作的基礎(chǔ)與出發(fā)點(diǎn)。提出了一種基于靜態(tài)拓?fù)涓咚箘討B(tài)粒子群(Gaussian dynamic particle swarm optimization, GDPSO)算法的艦船電網(wǎng)故障后重構(gòu)單目標(biāo)優(yōu)化方法。首先,結(jié)合圖論理論從不同方面分析了不同的靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對高斯動態(tài)粒子群算法性能的影響,選用了幾組參數(shù)(平均度、度分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差等等)對算法性能進(jìn)行評估,從不同方面進(jìn)行對比來考察拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對算法的全局和局部搜索能力、搜索成功率、適應(yīng)度值的數(shù)值穩(wěn)定性等各方面的影響；其次,在此研究基礎(chǔ)上構(gòu)造一種rand-5的靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為GDPSO算法的種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并將其應(yīng)用于艦船電網(wǎng)故障后以供電負(fù)荷最大為目標(biāo)函數(shù)的重構(gòu)問題中。采用多個典型測試函數(shù)與某艦船電網(wǎng)實(shí)例,并與幾種經(jīng)典的靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行對比仿真測試,結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。提出了一種基于動態(tài)可變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的GDPSO算法,用于不同工況下艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)多目標(biāo)問題的求解。該算法以幾種具有不同搜索能力的靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),通過對比當(dāng)前種群熵與適應(yīng)度值的情況來動態(tài)調(diào)整種群進(jìn)化過程中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),以保持種群的多樣性。搜索過程前期采用環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來保證算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力,中期構(gòu)造不同的平均度值為5的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)保持算法良好的搜索勢頭,后期采用全互連拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在局部進(jìn)行精細(xì)搜索。選取兩種不同工況下同一故障的仿真實(shí)例進(jìn)行故障后重構(gòu)仿真測試,以負(fù)荷供電量最大和開關(guān)操作次數(shù)最少為重構(gòu)目標(biāo),并與其他不同算法進(jìn)行比較,證實(shí)了該方法能夠較好完成艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解。提出了一種基于改進(jìn)無尺度網(wǎng)絡(luò)GDPSO算法的艦船電網(wǎng)多目標(biāo)故障重構(gòu)方法。該方法采用改進(jìn)的BA模型隨機(jī)地逐漸增加種群拓?fù)湟?guī)模,使種群具有無尺度特性。整個種群由rand-5拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與無尺度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的兩個子種群組成。rand-5拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)子種群有好的搜索準(zhǔn)確性,并能兼顧全局和局部搜索能力；而具有無尺度特性的種群能夠?qū)崟r增加種群的多樣性,提高種群跳出局部極值的能力。以擴(kuò)充為60節(jié)點(diǎn)的艦船電網(wǎng)模型為例進(jìn)行故障后重構(gòu)的仿真算例測試,以負(fù)荷供電量最大和開關(guān)操作次數(shù)最少為重構(gòu)目標(biāo),并與其他不同算法進(jìn)行比較,證明了該方法對高維度優(yōu)化問題的有效性。艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)方法影響重構(gòu)策略執(zhí)行的快速性和準(zhǔn)確性。本文的研究表明,種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對基于GDPSO算法的艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)方法具有較大影響。根據(jù)不同的重構(gòu)目標(biāo)選擇合適的種群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠滿足不同的艦船電網(wǎng)故障重構(gòu)的要求。
【圖文】：

定義４邋（度，Ｄｅｇｒｅｅ邋ｏｆ邋ａ邋Ｖｅｒｔｅｘ）：點(diǎn)Ｖ的度表示關(guān)聯(lián)一個r2Ｖ的邊的條數(shù)，記為逡逑ｄｅｇｖ或知，若圖Ｇ不是多重圖時，它表示和點(diǎn)Ｖ相鄰的頂點(diǎn)的個數(shù)。逡逑圖３．１兩種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為例，圖中分別表示了環(huán)形和全互連兩種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。兩種拓逡逑撲結(jié)構(gòu)都有《（坑６６８0＝？（６（＾６５0＝２０。對于圖（３），其頂點(diǎn)的度為知，＝２；而對于圖（１）），逡逑其頂點(diǎn)的度為Ａｖ邋＝邋１９。逡逑（ａ）邐（ｂ）逡逑圖３．１環(huán)形拓樸結(jié)構(gòu)和全互連拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇ．邋３．１邋化只ｇ邋ｔｏｐｏｌｏｇｙ邋ａｎｄ邋口／／邋ｔｏｐｏｌｏｇｙ逡逑定義５邋（圖的平均度，ＡｖｅｒａｇｅＤｅｇｒｅｅｏｆａＧｒａｐｈ）：圖Ｇ的平均度表示圖中所有節(jié)逡逑點(diǎn)的度的平均數(shù)，記為切巧或Ａ。圖的平均度計算公式如式片７）所示：逡逑ｙ邋ｋ逡逑ｋ邋＝與、皆－ＪＬ邐（３．７）逡逑內(nèi)逡逑定義６邋（圖的度分布，Ｄｅｇｒｅｅ邋Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ａ邋Ｇｒａｐｈ）：圖Ｇ的度分布記為如式（３．８）逡逑所示的序列。逡逑＝｜｛ｖＥＫ：、．邋＝＿／ｊ邐（３．８）逡逑－３１－逡逑

逑其中逡逑圖３．２為例，圖中Ｈ種不同結(jié)構(gòu)有著相同的圖的平均度，切坑）＝的坑）＝種Ｇｃ）邋＝邋４，逡逑而圖（ａ）的度分布為｛４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４，邋４｝，逡逑圖腳的度分布為｛７，７，４，４，４，４，４，４，４，４，，４，４，４，４，４，４，４，２，２，２｝，逡逑圖似的度分布為｛１９，１９，邋４，邋４，邋４，２，邋２，２，邋２，邋２，邋２，２，邋２，邋２，邋２，２，２，邋２，２，邋２｝。逡逑Ｗ粒子群算法為例，算法采用度相同而度分布不同的拓化結(jié)構(gòu)時，其性能有著很大的差逡逑別逡逑00＃逡逑（ａ）邐（ｂ）邐似逡逑圖３．２具有相同平均度而度分布不同的三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對比逡逑Ｆｉｇ．邋３．２邋Ｔｈｒｅｅ邋ｇｒａｐｈｓ邋ｗｉｔｈ邋ｔｈｅ邋ｓａｍｅ邋ｄｅｇｒｅｅ邋ａｎｄ邋ｄｉｆｆｅｒｅ打ｔ邋ｄｅｇｒｅｅ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ逡逑由定義６我們知道，圖的度分布表示了每個頂點(diǎn)所連接的邊的個數(shù)。顯然，使用度逡逑分布的序列看起來不是很方便，而且不同度分布序列比較起來也不是很方便。因此，本逡逑文Ｗ度分布標(biāo)準(zhǔn)偏差來代替度分布序列。度分布標(biāo)準(zhǔn)偏差公式如式（３．９）所示：逡逑＇邐１邋ｎ｛Ｇ）邐＼２逡逑片９）逡逑其中，表示圖Ｇ中第／個頂點(diǎn)的度。逡逑Ｗ圖３．２所示的Ｈ種不同的圖形的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為例
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：E925

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本文編號：2689152