检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:闫杨舒 王以琳 谢华北 崔世庭 高遥 张卫江 YAN Yangshu;WANG Yilin;XIE Huabei;CUI Shiting;GAO Yao;ZHANG Weijiang(Water Conservancy Project&Civil Engineering College,Tibet Agriculture&Animal Husbandry University,Nyingchi 860000,China;Electric Engineering College,Tibet Agriculture&Animal Husbandry University,Nyingchi 860000,China)
机构地区:[1]西藏农牧学院水利土木工程学院,西藏林芝860000 [2]西藏农牧学院电气工程学院,西藏林芝860000
出 处:《电工技术》2023年第13期4-7,共4页Electric Engineering
基 金:国家自然科学基金(编号52167015)。
摘 要:为了适应当前配电网日趋复杂且分布式电源大量接入的情况,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法在标准粒子群算法中引入Pareto前沿和混沌搜索,通过Pareto前沿处理多目标问题,并用混沌搜索对粒子进行混沌遍历,既保留了进化过程中多目标的相对最优解,同时也兼顾了收敛性。通过算例进行仿真,结果表明该算法可以快速搜索多目标最优解,为配电网多目标动态优化提供思路和参考。Aiming at the increasing complexity of the current distribution network structure and the large number of distributed power sources,an improved multi-objective particle swarm optimization algorithm is proposed.The algorithm introduces Pareto frontier and chaos search into standard particle swarm optimization.The improved algorithm uses Pareto front to deal with multi-objective problems,and uses chaotic search to perform chaotic traversal on particles,which not only retains the relative optimal solution of multi-objective in the evolution process,but also considers the convergence.The simulation results show that the algorithm can quickly search for multi-objective optimal solution.This paper provide ideas and references for multi-objective dynamic optimization of distribution network.
分 类 号:TM727[电气工程—电力系统及自动化]
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