[发明专利]基于教学和粒子群算法的主动配电网智能混合重构方法在审
| 申请号： | 201810234451.X | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108491922A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 董萍;吴华仪;吴光辉;刘明波 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;广州市微网智源科技有限公司;广州市恒创智通信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 | 代理人： | 黄培智 |
| 地址： | 510640 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于教学和粒子群算法的主动配电网智能混合重构方法，以网损最小为寻优目标。包括：随机初始化粒子群；计算每个粒子的适应度函数；利用粒子群算法对每个粒子的位置和速度进行更新；再利用教学算法对每个粒子的位置进行更新；求每个粒子群的适应度函数并排除不可行解；更新粒子群的最优解和全局最优解，直到到达最大迭代次数。本方法针将教学算法和粒子群算法与其结合，在保留粒子群算法全局寻优能力的同时，增强了算法的局部寻优能力和速度，从而实现算法在全局和局部寻优能力。本发明通过优化算法迭代更新网络结构，起到降低网损的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群算法 算法 寻优 粒子群 粒子 配电网 适应度函数 教学 重构 更新 全局最优解 随机初始化 迭代更新 网络结构 优化算法 智能 可行解 再利用 最优解 迭代 全局 保留 | ||
【主权项】：
1.基于教学和粒子群算法的主动配电网智能混合重构方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：设置教学算法和粒子群算法的初始参数，随机初始化粒子群；步骤2：对每个粒子用基于深度优先树搜索，进行拓扑分析；步骤3：采用目标函数来计算符合辐射结构约束个体的目标函数值，作为适应度函数；步骤4：更新相应个体的最优解Pi和全局最优解Pg；步骤5：利用粒子群算法和教学算法对种群进行更新迭代，检查网络拓扑，并计算个体的目标函数；步骤6：更新相应个体的最优解Pi和全局最优解Pg；步骤7：重复步骤5‑6直到达到最大迭代次数；步骤8：输出结果。
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