[发明专利]一种基于粒子群的煤矿高压电网自适应并行拓扑分析方法

摘要

煤矿高压电网开关数量较多，直接使用已有的拓扑分析算法完成煤矿高压电网拓扑分析时间开销较大。为了能够有效降低拓扑分析时间开销，本发明提出了一种基于粒子群的煤矿高压电网自适应并行拓扑分析算法，首先将煤矿高压供电系统划分为若干个局部煤矿高压供电系统图，然后依据基于粒子群算法提出的并行调度策略获得的矩阵Ym完成煤矿高压电网的并行拓扑分析。本发明提出的基于粒子群的煤矿高压电网自适应并行拓扑分析算法能够有效实现煤矿高压电网自适应并行拓扑分析，提高计算效率。

主权项

1.一种基于粒子群的煤矿高压电网自适应并行拓扑分析方法，其特征在于，所描述的自适应并行拓扑分析方法包括如下步骤：步骤1）、将煤矿高压供电系统划分为若干个局部煤矿高压供电系统图；步骤2）、假定将煤矿高压供电系统图按照上述分组原则将其划分为d个局部煤矿高压供电系统图，矩阵TimeOverheadData为d行1列的矩阵，其第i个元素TimeOverheadDatai的数值等于上一次第i个局部煤矿高压供电系统图的拓扑分析时间，其中1≤i≤d；基于粒子群算法将矩阵TimeOverheadData中若干个元素分别加入到V个队列Qj中，使每组中拓扑分析时间之和的方差最小，其中1≤j≤V；步骤3）、依据并行调度策略获得的矩阵Ym完成煤矿高压电网的并行拓扑分析；在步骤2）中，包括如下步骤：步骤（A1）：对粒子群算法参数进行初始化，设置初始种群数量N，粒子群空间维度d，惯性权重w，加速系数c1和c2，速度限制vlimit，粒子群算法迭代次数ger=1；假定系统允许建立线程数为V；步骤（A2）：生成初始种群矩阵X，初始情况下矩阵X是N行d列的零矩阵，将矩阵中的每个数用随机产生的数V_i替换，1≤V_i≤V；矩阵Xm保存每个个体的历史最佳位置，将新矩阵X的值赋予Xm，即令Xm=X，执行步骤（A3）；步骤（A3）：对种群的更新速度VE进行初始化，VE为N行d列的随机矩阵，将矩阵中的每个数用随机产生的数K1替换，K1的取值为‑1，0或1；同时生成种群的历史最佳位置矩阵Ym，Ym为1行d列的矩阵，每个个体的历史最佳适应度矩阵用fxm表示，fxm为N行1列的矩阵；种群历史最佳适应度用fym表示；步骤（A4）：矩阵TimeOverheadData中的第i个元素对应的分组用Y_i表示，矩阵TimeOverheadData中的元素需要被划分为V组，分别加入到V个队列Q_j中，其中1≤Y_i≤V；1≤j≤V；对矩阵X中第k行的元素用X_k表示，X_k为1行d列的矩阵，其中1≤k≤N；针对矩阵X的每个元素X_k计算其适应度，执行步骤（A5）；步骤（A5）：依据X_k对矩阵TimeOverheadData中的数据进行分组，X_ki为矩阵X_k的第i个元素，针对X_k中的每个元素X_ki执行如下步骤：如果X_ki等于j，则将矩阵TimeOverheadData中的第i个元素加入到队列Q_j中；步骤（A6）：针对每一个队列Q_j执行如下步骤：将队列Q_j中所有元素的数值相加，得到的数值用Z_kj表示；步骤（A7）：个体X_k的适应度为f（X_k）， ；步骤（A8）：将k的值设置为1，执行步骤（A9）；步骤（A9）：如果f（X_k）＜fxm_K，将f（X_k）的值赋于fxm_K，将矩阵XM第k行的值用矩阵X第k行的值替换；如果f（X_k）＜fym_K，将f（X_k）的值赋于fym_K，将矩阵Ym第k行的值用矩阵X第k行的值替换；步骤（A10）：将k的值加1，如果k<=N，重复执行步骤（A9）；如果k>N，执行步骤（A11）；步骤（A11）：依据公式，进行速度更新，其中w=1，c1=1，c2=1，rand是一个0到1之间的随机小数，repmat是一个N行d列的矩阵，每行的值均用Ym矩阵的第一行替换；依据公式进行位置更新，得到的矩阵X中的每一个元素数值如果大于1，该元素数值就用1替换；得到的矩阵X中的每一个元素数值如果小于‑1，该元素数值就用‑1替换；步骤（A12）：将粒子群迭代次数ger数值加1，如果ger大于1000时执行步骤（A13），否则执行步骤（A4）；步骤（A13）：矩阵Ym中保存的为最终迭代产生的群体最佳位置，即最优解。