粒子群算法作為一種隨機搜索的算法,適合于求解主動配電網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化方案。由于算法的收斂速度過快,導(dǎo)致計算過程中粒子容易陷入局部收斂、收斂準確度不高和收斂能力不強的問題,因此需要改進標準粒子群算法。針對主動配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,建立了一個以經(jīng)濟性為目標函數(shù),并考慮潮流方程及功率平衡等約束條件的主動配電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型,對標準粒子群算法進行了指數(shù)遞減的慣性權(quán)重和種群的平均極值項的改進,并在迭代計算中加入了交叉、變異和擾動操作。以某典型配電網(wǎng)進行算例分析,將標準粒子群算法與改進粒子群算法的計算結(jié)果進行對比,結(jié)果表明了改進粒子群算法不僅有效地改善了粒子容易陷入局部最優(yōu)而無法跳出的問題,同時增強了算法的計算準確度與搜索能力。 

【文章來源】：電氣應(yīng)用. 2020,39(01)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于改進粒子群算法的主動配電網(wǎng)經(jīng)濟性規(guī)劃流程

某一區(qū)域配電網(wǎng)網(wǎng)架模型

圖2 某一區(qū)域配電網(wǎng)網(wǎng)架模型由表5可知，采用改進粒子群算法時，耗時為9 747.56 s。其數(shù)據(jù)結(jié)果均要高于標準粒子群算法的結(jié)果。主要是因為交叉、變異以及擾動等操作的加入，計算步驟的增加導(dǎo)致計算時長增加。通過圖3的適應(yīng)度值迭代曲線可以看出，改進粒子群算法有效地増強了全局搜索能力，并且在粒子多次迭代之后更趨于最優(yōu)解。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3572025