基于改进人工蜂群算法的配电网重构.pdf

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1、第28卷第7期电力系统及其自动化学报Vo1.28No.72016年7月ProceedingsoftheCSU—EPSAJu1.2016基于改进人工蜂群算法的配电网重构邓海潮,毛弋,彭文强,刘小丽,梁杉,范幸(湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082)摘要:为了更好地解决配电网重构问题,采用改进人工蜂群算法,建立了以系统有功损耗为目标的重构模型。在该改进算法中,利用差分进化操作的思想对人工蜂群算法中的邻域搜索方式进行了改进,直接在离散域进行多维搜索代替原来的单维更新策略,提高了算法的探索能力并且加快了收敛速度。此外,为了克服基于比例适应度选择的不足,用基于适应度排序的选择概率替代基于比

2、例适应度的选择概率,使得种群的多样性得到了保护,从而避免了陷入局部最优。该算法应用于配电网重构能够以较快的速度收敛到最优解,文中的算例结果验证了该算法用于网络重构是可行而且有效的。关键词:人工蜂群算法;配电网重构;邻域搜索;适应度排序选择中图分类号:TM72文献标志码:A文章编号:1003—8930(2016)07—0125—05DOI:10.3969~.issn.1003—8930.2016.07.023DistributionNetworkRecOnfiguratiOnBasedonImprovedArtificialBeeColonyAlgorithmDENGHaichao,MA0

3、Yi,PENGWenqiang,LIUXiaoli,LIANGShan,FANXing(CollegeofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,China)Abstract:Inordertodealwithdistributionnetworkreconfigurationbetter,artificialbeecolonyalgorithmwasproposedtoconstructamathematicalmodelfordistributionnetworkreconfiguratio

4、ninwhichthenetworklossminimizationisbuih.Inthisimprovedalgorithm,thesearchbehaviorsaremodifiedbyusingthedifferentialevolutionoperators.Origi-nalone—dimensionalneighborhoodsearchstrategyisreplacedbymuhidimensionalneighborhoodsearchstrategyinthediscretedomain,whichimprovestheexplorationabilityandac

5、celeratestheconvergespeedofthealgorithm.Moreover,toovercometheshortageofselectionbasedontheproportionoffitness,theselectionbasedonfitnessrankingprobabili-tyisadoptedinsteadofdependingontheproportionoffitness,whichprotectsthediversityofthepopulationandavoidsprematureconvergence.Thealgorithmusedind

6、istributionnetworkreeonfigurationcanconvergeatafasterratetotheoptimalsolution,andresultsofcalculationexamplesshowthattheproposedalgorithmisfeasibleandeffective.Keywords:artificialbeecolonyalgorithm;distributionnetworkreconfiguration;neighborhoodsearch;fitnessrankingselection配电网重构是配电网优化分析的重要内容,它取得

7、了较好的效果,但为了得到更广泛的应用必须是在满足系统约束的前提下通过改变段开关和联减小重构时间并且提高搜索效率,另外多种智能算络开关的开闭状态来改变网络的拓扑结构,实现网法结合--用于重构问题也越来越普遍,但也相应提络运行参数的优化,从而有效地降低网损,并能达高了算法的复杂度。到均衡负荷、提高供电质量等目的n。人工蜂群ABC(artificialbeecolony)算法是配电网重构问题属于非线性组合优化问题。Karaboga【】于2

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