基于蚁群最优的配电网络重构算法

被引：43

作者：

陈根军

王磊

唐国庆

机构：

[1] 东南大学电气工程系!南京,东南大学电气工程系!南京,东南大学电气工程系!南京

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2001年 / 02期

关键词：

配电网络重构; 损失最小; 蚁群最优(ACO);

D O I：

暂无

中图分类号：

TM761 [自动调整];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群最优的算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题 ,以达到损失最小。蚁群最优算法 ( Ant Colony Optimization,简称 ACO算法 )是一种新型通用内启发式算法。在求解组合最优问题上 ,ACO算法已被证明是非常有效的。 ACO算法本质上是一个多代理系统 ,在这个系统中单个代理之间的交互导致了整个蚁群的复杂行为。这种方法的主要特征是正反馈、分布式计算以及富有建设性的贪婪启发式搜索的运用。为了证明本文提出的算法的可行性和有效性 ,我们研究了两个算例系统 ,并给出了计算结果。结论表明 ,本文提出的算法是相当有希望的

引用

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页数：6

共 15 条

[11]

A survey of the state of the art in distribution system reconfiguration for system loss reduction. Sarfi R J,Salama M M A,Chikhani A Y. Electric Power Systems Research . 1994

[12]

Distribution system reconfiguration for loss reduction: a new algorithm based on a set of quantified heuristic rules. Sarfi R J,Salama M M A,Chikhani A Y. Proceedings of Electrical and Computer Engineering, Canada . 1994

[13]

Loss reduction-an overview of the prob-lems and the solutions. Ritchie W M. . 1988

[14]

Restorative Planning of Power System UsingGenetic Algorithm with Branch Exchange Method. Oyama T. Pro-ceedings of Intelligent Systems Applications to PowerSystems . 1 996

[15]

Application of theant colony search algorithm to short-term generationscheduling Problem of Thermal Units. In-Keun Yu,Chou C S,Song Y,H. ProceedingsPOWERCON’’ 98. 1 998International Conference onPower System Technology . 1 998

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