两阶段改进量子粒子群算法的配电网重构

摘要：

为了解决量子粒子群算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)用于配电网重构时寻优效率低,尤其是寻优中后期算法收敛速度过慢的问题,提出了基于微分进化算子和混沌扰动两阶段改进的量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization based on differential evolution and chaos disturbance,CQPSO-DE)重构算法.引入微分进化算子进行第1阶段改进,增加种群多样性,提高全局搜索能力.在此基础之上,利用Logistic混沌公式进行第2阶段改进,扰动适应度值较差的粒子,进一步提高局部搜索的速度和精度.运用IEEE33节点典型配电系统对所提的改进算法进行仿真测试,其仿真结果验证了两阶段改进算法的有效性和优越性.

关键词：配电网重构、量子粒子群算法、微分进化算子、混沌

所属期刊栏目：13

分类号：TM727(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国博士后科学基金资助项目2015T80729;青岛市博士后研究人员应用项目研究资助项目2015190

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1250-1254