基于八种智能算法的配电网络重构计算平台及其性能

摘要：

采用8种基于群体的智能算法构建了一个求解配电网重构问题的计算平台,以期寻求到一个适合于求解该问题的智能算法.平台中不同算法之间仅算法主体部分不同,配电网重构模型和基本环路搜索等模块完全一致,种群规模、精英数量等公共参数也完全相同.文中给出了各种算法的基本原理和求解步骤,以IEEE 33节点系统为例测试了算法参数的敏感性,对比了各种算法的性能差别,并使用IEEE 16节点和PG&E69节点测试系统对算法的适应性做了进一步比较.测试得到的目标函数平均值、收敛到最优解的比例、计算时间以及对系统规模适应性等方面的结果表明:螺栓遗传算法(Stud GA)性能最优、生物地理学优化算法(BBO)次之、其他算法在不同的测试系统中表现的性能不一致.Stud GA具有操作简单、参数少、收敛到最优解的概率高、计算时间短等优点,适合用于求解配电网重构问题.

关键词：电力系统、智能算法、配电网重构、计算平台、参数敏感性、螺栓遗传算法、生物地理学优化算法

所属期刊栏目：48

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51167012This project is supported by National Natural Science Foundation of China 51167012

在线出版日期：2015-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：53-60