基于Multi-agent和粒子群引导最小生成树的配电网重构算法

在最小生成树的基础上提出了粒子群引导的最小生成树算法,并结合粒子间互学习,优秀粒子自学习,优胜劣汰机制和Multi-agent系统的特点,构成了一种新的配电网重构算法。该方法加强了信息在环境中的传递,有效地解决了一般最小生成树的盲目性,边值的难以确定性和改进粒子群优化算法仿生学意义的不明确性等缺点。在Multi-agent系统中,粒子通过竞争与合作,提高了粒子间的相互交流,加快了粒子向全局最优点靠拢。对粒子进行互学习和自学习操作,使算法的收敛速度得到进一步的提高。通过对PG&E69系统进行仿真,结果表明提出的算法具有计算速度快,收敛性好,求解可靠等优点。