基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

被引:10
作者
程晓荣 [1 ]
张秋亮 [1 ]
王智慧 [2 ]
赵惠兰 [1 ]
机构
[1] 华北电力大学计算机学院
[2] 西安电子科技大学计算机学院
关键词
配电网网架规划; 人工鱼群算法; 精英选择; 模拟退火; 优化;
D O I
暂无
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术。然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷。针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性。
引用
收藏
页码:34 / 38
页数:5
相关论文
共 9 条
[1]   基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法 [J].
张梅凤 ;
邵诚 ;
甘勇 ;
李梅娟 .
电子学报, 2006, (08) :1381-1385
[2]   改进的非常快速模拟退火算法 [J].
陈华根 ;
李丽华 ;
许惠平 ;
陈冰 .
同济大学学报(自然科学版), 2006, (08) :1121-1125
[3]   基于粒子群算法的配电网网架规划 [J].
张宪 ;
苑津莎 ;
杨薛明 ;
康支霞 .
华北电力大学学报, 2006, (03) :14-17
[4]   基于分解协调的人工鱼群优化算法研究 [J].
李晓磊 ;
钱积新 .
电路与系统学报, 2003, (01) :1-6
[5]   一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法 [J].
李晓磊 ;
邵之江 ;
钱积新 .
系统工程理论与实践, 2002, (11) :32-38
[6]   基因/禁忌组合算法在配电网网架优化规划中的应用 [J].
周玲 ;
王兴念 ;
丁晓群 ;
颜自坚 ;
李顺宗 .
电网技术, 1999, (09) :35-37+42
[7]  
Elite genetic algorithms with adaptive mutations for solving continuous optimization problems – application to modeling of the optical constants of solids[J].Optics Communications,1998(1)
[8]   Transmission network optimal planning using the tabu search method [J].
Wen, FS ;
Chang, CS .
ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH, 1997, 42 (02) :153-163
[9]  
郭永基编著.电力系统可靠性原理和应用[M].北京:清华大学出版社,1986