傳統(tǒng)粒子群算法在求解分布式電源的優(yōu)化配置問(wèn)題時(shí),存在早熟收斂、易陷入局部最優(yōu)的現(xiàn)象。為解決這些問(wèn)題,提出一種基于傳統(tǒng)粒子群算法的人工免疫粒子群算法。該算法把人工免疫系統(tǒng)的多樣性、免疫記憶特性與傳統(tǒng)粒子群算法有機(jī)結(jié)合,提高了算法的全局搜索能力,保留了高適應(yīng)度的個(gè)體,解決了傳統(tǒng)算法早熟收斂、局部搜索能力差的不足。通過(guò)對(duì)IEEE33節(jié)點(diǎn)配電測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行仿真計(jì)算,驗(yàn)證了所提算法具有更好的搜索性能和尋優(yōu)能力。 

【文章來(lái)源】：電力科學(xué)與工程. 2019,35(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 分布式電源優(yōu)化配置模型
    1.1 目標(biāo)函數(shù)
    1.2 約束條件
2 人工免疫粒子群算法
    2.1 傳統(tǒng)粒子群算法
    2.2 人工免疫粒子群算法
    2.3 AI-PSO算法流程
3 仿真結(jié)果及分析
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]時(shí)序下分布式電源接入配電網(wǎng)的選址定容規(guī)劃[J]. 吳柯儒.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2019(04)
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[3]基于改進(jìn)CPSO算法的含隨機(jī)負(fù)荷配電網(wǎng)重構(gòu)[J]. 徐文彬,馬立新.  電力科學(xué)與工程. 2018(04)
[4]采用多樣性選擇的量子粒子群雙向聚類算法[J]. 陳佳瑜,李梁,羅云.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(09)
[5]基于功率預(yù)測(cè)的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度研究[J]. 肖峰,陳國(guó)初.  電力科學(xué)與工程. 2016(10)
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碩士論文
[1]基于粒子群和免疫優(yōu)化的多目標(biāo)聚類及應(yīng)用[D]. 李風(fēng).西安電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3109510