基于自适应人工鱼群算法的输电网网架规划.pdf

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1、研究与开发基于自适应人工鱼群算法的输电网网架规划钟蔚李天友2(1．福州大学电气工程与自动化学院，福州350108；2．福建省电力有限公司，福州350002)摘要本文针对输电网网架规划问题采用了自适应人工鱼群算法。自适应人工鱼群算法采用反馈调节觅食视野策略，有效兼顾了全局搜索能力和局部搜索能力，增强了算法的收敛效率，同时有效避免了人工鱼在局部极值点大量聚集的缺点。最后，通过Matlab的仿真，验证了该算法的可行性，表明该算法用于电力系统输电网网架规划是有效的，具有良好的计算效率和全局收敛能力。关键词：电力系统

2、；输电网网架规划；自适应人工鱼群算法；觅食视野调整TransmissionNet-workPlanningBasedonAdaptivedArtificialFishSchoolAlgorithmZhongWeiLiTianyou。(1．CollegeofElectricalEngineeringandAutomation，FuzhouUniversity，Fuzhou350108；2．FujianElectricPowerCompanyLimited，Fuzhou350002)AbstractImprov

3、edartificialfishswamalgorithmwasproposedwiththecombinationoftransmissionpowergrid．Leadinthe~edbackmechanismofthepiecewiseadaptiveadjustmentstrategyofprey—visualfield，bothglobalsearchabilityandlocalminingabilityareconsidered．Thespeedofconvergenceofthealgroi

4、mWasimprovedandovercometheshortcomingofmassgatherdinginnon—globalpoint．Inthelast，thesimulationresultsbasedonMatlabverifythecorrectnessoftheoreticaldeductionandthefeasibilityofcompensation．Thenewmethodhashighcomputationeficencyandgoodglobalconvergence．Keywo

5、rds：powersystem；transmissionnet—workplanning；adaptivedartificialfishswamalgorithm；adaptiveadjustmentstrategyofprey-visualfield输电网网架规划是指220kV及以上电压等级的从构造单条人工鱼的底层行为做起，从单条人工鱼的局网架规划，其主要任务是根据电力系统的负荷预测部寻优开始，最终使得全局最优值在鱼群中突现出来，和电源发展状况对输电网的网架做出发展规划。该算法具有良好的全局收敛能力，并且

6、对初值的依赖程输电网网架规划是一种非线性组合优化问题，度很小，是基于鱼群的集群行为进行寻优的算法，属于并带有大量复杂的约束条件。输电网网架规划的主群智能算法的范畴l3]。本文对于人工鱼群算法容易陷入要方法有数学优化方法和启发式方法两类。其中数局部极值而导致收敛速度慢的问题，针对觅食视野进行学优化方法虽然可以准确找到最优方案，但是对于自适应的调整，改善算法后期收敛速度，提出了适用于复杂网络计算量过大。启发式方法是基于系统某一输电网网架规划的白适应人工鱼群算法，并通过6节点性能指标对可行路径上参数做灵敏度分析，

7、并根据算例和18节点验证了算法的有用性和优越性。一定原则选择要架设的线路J。近年来应用于输电l算法介绍网网架规划的启发式方法主要有：遗传算法(GA)、蚁群算法(ACA)、粒子群算法(PSO)、模拟退火1．1人工鱼群基本步骤法(SA)等。虽然启发式算法计算量小，但对于如人工鱼群算法的特点是对初值的要求不高，不何解决搜索能力和效率之问的矛盾，以及如何提高需要了解问题的特殊性，有较快的收敛速度。以求克服局部极值的能力上还有待于进一步研究pJ。目标函数极小值为例，基本人工鱼群算法步骤如下：人工鱼群算法是浙江大学的李

8、晓磊博士于2002年1)觅食：假设一条人工鱼当前位置为Xt(一提出的仿生智能算法，是行为主义人工智能的应用。它条人工鱼代表一种规划方案)，在视野visual内随机16I电技7lc2012~1期研究与开发选择一个新位置，，若>，说明新位置的浓度其中，Xi为当前人工鱼的位置、X为上一代最优人更优，向该位置前进一步；否则重新随机选择位置工鱼的位置；xor和sum为Matlab中的异或函数，进行判断；反复尝试Trytim