基于空间压缩理论的粒子群算法在输电网规划中的应用.pdf

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1、140电力与能源第34卷第2期2013年4月基于空问压缩理论的粒子群算法在输电网规划中的应用崔德义(上海市电力公司嘉定供电公司，上海201800)摘要：结合输电网规划的特性，介绍了一种引入空间压缩机制的粒子群算法，用来提高改进粒子群算法的收敛性，提供输电网新增或扩建线路结构时的成本最优解。采用粒子群算法进行电网规划时，每次迭代计算前将粒子更新范围，限制在可能产生更优适应度函数的领域内，从而使每次粒子更新后的结果能逐步逼近全局最优解，克服传统粒子群算法因所有粒子容易被适应度最高的粒子吸引，造成计算结果容易

2、陷入局部最优解的问题。计算结果表明，只需粒子更新2O次左右，其结果就趋于某个局部最优解，优化效果十分明显。关键词：粒子群算法；空间压缩；局部最优；全局最优中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：2O95—1256(2013)02-O14O—O4ParticleSwarmOptimizationBasedonSpaceCompressionandIApplicationinTransmissionNetworkPlanningCuiDeyi(KiatingPowerSupplyCompany，SME

3、PC，Shanghai201800，China)Abstract：Aspacecompresstheoryispresented．ItwilllimittheswarmincertainareawhichcanproducehetterresultbeforeeveryiteratingintransmissionplanningbyPSO．Sotheresultisclosertotheglobaloptimalresult．Thismethodresolvetheproblemthattheswar

4、mislikelytobeattractedbysomeswarmswhichhavethehighestfitnessfunctionvalueintraditionalPSOalgorithm，SOtheresultwillalwaysbegotintolocaloptimalresult．Keywords．Particleswarmoptimization；Spacecompression；LocaloptimumsolutionGlobaloptimumsolution电网规划是指在给定的电源规

5、划和负荷预测等通过增加一个惯性权重系数来改变搜索空间的基础上，对现有的线路结构进行新增或扩建，以满范围以优化计算结果，但实际效果并不明显。足电力系统安全、可靠的运行。从数学上讲，此类当粒子维数在10维以内时，粒子群算法收敛问题属于带有多约束条件，无法用固定公式来求解效果较好¨7]，但随着粒子维数的不断提高，即使加的非线性问题。因此，一般采用现代启发式算人惯性权重系数也无法得出满意的全局最优解。法l_1l_，比如遗传算法(GA)E，粒子群算法(PSO)E，本文根据电网规划独有的特性，引入空间压缩理蚁群算法

6、(ACo)I4等进行求解。其中粒子群算法论，解决了过早收敛问题并最终改善了优化结果。实现简单，具有较快的计算速度与较好的并行计算1电网规划基本算法模型能力，并且对问题的初始约束条件要求不高，所以被广泛应用于电网规划中。1．1更新和选择最优粒子粒子群算法来源于对简化社会模型的模拟，利电网规划的具体研究对象是线路走廊中的线用记忆机制分别记录全部粒子和各粒子自身的最路回数，因此设每个粒子中的第k维变量的值即为优适应度值，通过反馈和学习机制逐渐使得粒子向第k条线路走廊的线路回路数。对于需要规划具最优解方向移动]

7、。与遗传算法相比，没有变异过有D条线路走廊的问题，设粒子维数为D维，假设程，而是通过粒子之间的竞争和学习来优化计算结共有个这样的粒子，则粒子可表述为：果。同时，更新后的粒子容易受局部最优解的吸X；一(z1，z：2，⋯，∞t)，1≤i≤m。引，使算法过早收敛。很多学者，比如EberhartE。]每个粒子值配置初始速度为：崔德义：基于空间压缩理论的粒子群算法在输电网规划中的应用141一(1，；”，t)，1≤i≤m。赋予适应度函数一个很大的值，这样避免了不必要式中：为进行第t代计算时，第i个粒子中的第1条线路

8、的计算。最终将整个适应度函数表达式改为：走廊所架设的线路回路数；为相应粒子值所分配的粒子速度；为第一代(￡一o)的第i个粒子；其余各值依此类推。fq∑z+w∑minE(P7“一lP1)，o]F(-z)一J计算第一代粒子X的个初始适应度函]不存在孤立节点数值，然后根据初始速度计算更新后的粒lU存在孤立节点子，X=(z，z，⋯，)，1≤i≤。其中1一(4)+，1≤≤D。同样，通过x计算第二代粒式中：U为一个很大的罚值，可直接取为w的lO0倍。如