基于改进简化粒子群算法的多目标输电网规划
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Th u rc lsmu ai n r s l fp w r ta s s i n n t o k e p n i n p a n n e n t t h t te a o e t p r t n a e n me a i l t e u t o o e r n miso ew r x a so l n i g d mo sr e t a h b v wo o e ai s c n i o s a o i r v h o v r e c r cso fP O,a d ma e i f d t e go a p i m. h r f r ,h f c ie e s o e i r v d smp e mp o e t e c n e g n e p e iin o S n k t n h lb l t i o mu T e eo e t e ef t n s ft mp o e i l e v h P O i po e S s r v d Ke r s ta s si n n t r l n i g a i l wa m l o i m ;i e i ih y wo d : r n miso ewo k p a n n ;p r ce s r a g r h t t n r aweg t t
I pr v d S m pl r i l wa m m o e i e Pa tce S r Optm ia i n Al o ih i z to g rt m
W U n, HENG i qn ,C Xi S S- ig AO L n i
(c ol f lcr a & Eet ncE gn eig N a hn l tcP w r nvri , a dn 7 0 3 hn ) S h o o et cl E i lc o i n ie r , o hC iaE e r o e iesy B o ig0 1 0 ,C ia r n ci U t
社 会 群体 行 为 , 多 位 空 间 中构造 被 称 为 “ 子群 ” 在 粒
O 引 言
电网规 划 的任 务l 根 据 规 划期 间 的 负荷 增 长 l l 是 及 电源 规 划方 案确 认 相应 的最 佳 电 网结 构 , 以满 足 经济 可靠 输 送 电力 的要 求 。其基 本 原则 是在 保证 将 电力 安 全 可 靠地 输 送 到 负荷 中心 的前 提 下 , 电 网 使
镁他粒寻群舞、 奄效牲 去
关键 词 : 输电网规划; 粒子群 算法 ; 惯性权值 。 Leabharlann 中图分类号:M 74 T 4
文献标志码 A。
史章编. :6379 020—o00  ̄ 17-5 82 1)5 o3.5 t
Pl nni fPo r Tr ns iso t r pa so s d o a ng o we a m s i n Ne wo k Ex n i n Ba e n
,
c a e d c e sng h ng e r a i
ie i w i t D W )f S n ra e h ( I o O,uignnier t t is o DW paetel erDW ,fc nl ot l h lbl n cl S t g P s ol a r e e r I r l n a I e ie t cnr egoa adl a n n sa g f e c h i fi y ot o P O.
m1
‘
亡
一) l^三
; 『^ Z
= 疗 亡 =
基 于 改 进 简 化 粒 子 群 算 法 的 多 目标 输 电 网 规 划
吴 欣 , 四清 , 盛 曹 林
( 华北 电力大 学 电气 与 电子 工程 学院 , 河北 保 定 0 10 ) 7 0 3
摘 要: 针对标准粒子群(Po  ̄法在计算过程中容易陷入局部最优的缺点, PO s s )t 对s s 算法做了以下改进: 首先, 简化粒子群算法, 去掉不影响其进化过程的 速度撼 提高收敛精度¨ ; 其次, 将粒子群算法中的惯性权值由线性 递减策略改进为非线性递减策略, 有效地控制 了粒子群优化算法的 全局搜索和局部搜索。在输电网扩展规划中 的应用结果表明, 上述2 个操作可以 提高P0 s 算法的收敛 精度i 使算法最终寻找 到全局最优解, 从而证明 了改进
Abta t F r h hr g f t dr at l S am O t ztn (P O) agrh kl t cneg oa o t u te s c: o esot eo a adP rc w r pi a o S S r t a Sn ie mi i lo tm i l e ovret lcl pi m, i si yo o m h
f l w n mp o e n s a e ma e o P O: f sl smp i h a t l wa l p i z t n a g r h d s a d t e p n ce v l ct ol i g i r v me t r d n S S o it r y,i l y t e p r ce s r o t f i n miai lo i m, ic r h a i l eo i o t y wh c o s taf c e p o e so ac l t g, n r v xr o d n r y t ec n e g n e p e i o ; s c n l ih d e n’ f t h rc s fc lu ai a d i o e e ta r i ai h o v r e c r cs n e t n mp l i e o dy
I pr v d S m pl r i l wa m m o e i e Pa tce S r Optm ia i n Al o ih i z to g rt m
W U n, HENG i qn ,C Xi S S- ig AO L n i
(c ol f lcr a & Eet ncE gn eig N a hn l tcP w r nvri , a dn 7 0 3 hn ) S h o o et cl E i lc o i n ie r , o hC iaE e r o e iesy B o ig0 1 0 ,C ia r n ci U t
社 会 群体 行 为 , 多 位 空 间 中构造 被 称 为 “ 子群 ” 在 粒
O 引 言
电网规 划 的任 务l 根 据 规 划期 间 的 负荷 增 长 l l 是 及 电源 规 划方 案确 认 相应 的最 佳 电 网结 构 , 以满 足 经济 可靠 输 送 电力 的要 求 。其基 本 原则 是在 保证 将 电力 安 全 可 靠地 输 送 到 负荷 中心 的前 提 下 , 电 网 使
镁他粒寻群舞、 奄效牲 去
关键 词 : 输电网规划; 粒子群 算法 ; 惯性权值 。 Leabharlann 中图分类号:M 74 T 4
文献标志码 A。
史章编. :6379 020—o00  ̄ 17-5 82 1)5 o3.5 t
Pl nni fPo r Tr ns iso t r pa so s d o a ng o we a m s i n Ne wo k Ex n i n Ba e n
,
c a e d c e sng h ng e r a i
ie i w i t D W )f S n ra e h ( I o O,uignnier t t is o DW paetel erDW ,fc nl ot l h lbl n cl S t g P s ol a r e e r I r l n a I e ie t cnr egoa adl a n n sa g f e c h i fi y ot o P O.
m1
‘
亡
一) l^三
; 『^ Z
= 疗 亡 =
基 于 改 进 简 化 粒 子 群 算 法 的 多 目标 输 电 网 规 划
吴 欣 , 四清 , 盛 曹 林
( 华北 电力大 学 电气 与 电子 工程 学院 , 河北 保 定 0 10 ) 7 0 3
摘 要: 针对标准粒子群(Po  ̄法在计算过程中容易陷入局部最优的缺点, PO s s )t 对s s 算法做了以下改进: 首先, 简化粒子群算法, 去掉不影响其进化过程的 速度撼 提高收敛精度¨ ; 其次, 将粒子群算法中的惯性权值由线性 递减策略改进为非线性递减策略, 有效地控制 了粒子群优化算法的 全局搜索和局部搜索。在输电网扩展规划中 的应用结果表明, 上述2 个操作可以 提高P0 s 算法的收敛 精度i 使算法最终寻找 到全局最优解, 从而证明 了改进
Abta t F r h hr g f t dr at l S am O t ztn (P O) agrh kl t cneg oa o t u te s c: o esot eo a adP rc w r pi a o S S r t a Sn ie mi i lo tm i l e ovret lcl pi m, i si yo o m h
f l w n mp o e n s a e ma e o P O: f sl smp i h a t l wa l p i z t n a g r h d s a d t e p n ce v l ct ol i g i r v me t r d n S S o it r y,i l y t e p r ce s r o t f i n miai lo i m, ic r h a i l eo i o t y wh c o s taf c e p o e so ac l t g, n r v xr o d n r y t ec n e g n e p e i o ; s c n l ih d e n’ f t h rc s fc lu ai a d i o e e ta r i ai h o v r e c r cs n e t n mp l i e o dy