基于IBBO和K-means++融合的多属性台区聚类研究

为更全面、精细地研究配网侧台区特性,提出一种基于改进的生物地理学优化算法(IBBO)和K-means++融合的多属性台区聚类方法。首先,采用低方差滤波方法筛选台区电气特征参数;其次,引入IBBO,求得最优解作为K-means++的初始聚类中心;最后,对海量台区用电数据进行聚类分析,得到不同类别的台区特性,完成多属性台区的聚类。算例以某市台区真实数据进行仿真分析。结果表明,所提方法相比经典聚类算法能更加快速且准确地实现台区的有效分类,为分析复杂台区的用电行为提供了支撑。

基于改进BBO算法和模糊期望效果的反导武器目标分配建模与实现

针对现有反导武器目标分配(weapon target allocation,WTA)由于忽略射击有利度和目标意图价值的不确定特征,而造成目标错分、漏分的问题,引入模糊期望理论,构建基于模糊期望效果的最大化费效比反导WTA模型。针对模型特点,提出基于改进型生物地理优化(improved biogeography-based optimization,IBBO)算法。该算法采用基于整数的矩阵编码方式,通过余弦动态自适应策略改进迁移操作。同时,引入共生生物搜索(symbiotic organisms search,SOS)算法中相互作用思想,设计基于共生策略的变异操作。此外,在IBBO算法基础上结合模糊模拟形成混合智能算法,对模型进行求解。仿真实例表明,所提算法较好地协调了集约化和多样化的能力,提升了求解的精度与效率,满足不确定环境下反导辅助决策对求解精度和时效性的要求。

基于改进BBO优化算法和电网生存性的核心骨干网架构建

构建核心骨干网架,对于有针对性地加强电网结构建设、提高电网抵御自然灾害能力、合理科学地进行差异化电网规划具有重要的指导作用。基于生存性指标体系,提出一种线路总长度最小、生存性综合指标最大的核心骨干网架构建方法,以网络连通性和电网安全运行为约束条件,采用引入余弦迁移模型、早熟判断机制以及变尺度混沌和柯西变异策略的改进生物地理学优化算法(improved biogeographybased optimization algorithm,IBBO)搜索最优骨干网架方案,并与传统的生物地理学优化算法(biogeography-based optimization algorithm,BBO)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、蚁群算法(binary ant colony algorithm,BACA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)的搜索结果进行对比分析。仿真算例表明,所提方法准确有效,且具有收敛速度快和收敛精度高的优点。

考虑新能源与电动汽车接入下的主动配电网重构策略

随着分布式风力发电等新能源以及电动汽车(EV)等新型负荷接入配电网的比重逐步提高,传统的配电网重构模型难以反映其随机性和波动性。文中首先构造了风力机和EV的概率场景模型及含分布式电源(DG)和EV的配电网重构模型;其次,在场景分割的基础上对不同场景分别进行线性化随机潮流计算,在保证精确性的前提下简化模型,避免了场景的组合爆炸,体现了对于配电网中不断增加的DG和EV的适应性;最后采用一种适用于配电网重构场景模型的改进生物地理学优化算法,通过引入改进的编码规则、余弦迁移模型及变异操作,提高搜索速度和精度,抑制算法进化过程中因早熟收敛而陷入局部最优。算法在IEEE 69节点算例20次仿真计算中比传统人工智能算法更有优势。

基于改进生物地理学优化算法的SVC次同步阻尼控制器设计

针对常用的次同步振荡控制器不能较好地适应电力系统时变非线性的特点,提出了一种引入余弦迁移模型、早熟判断机制、变尺度混沌变异策略及排重操作的改进生物地理学优化算法。基于该算法结合静止无功补偿器(SVC)抑制次同步振荡的机理,对次同步阻尼控制器进行优化设计,并采用特征值分析和时域仿真验证了控制系统的有效性。锦界电厂算例分析表明:经改进生物地理学算法优化的SVC次同步阻尼控制器能较好地提高机组扭振的模态阻尼,可有效抑制次同步振荡,进而保证机组和电网的安全稳定运行;与传统的生物地理学优化算法、粒子群算法及遗传算法相比,改进生物地理学优化算法在搜索最优控制参数时具有较快的搜索速度和较高的搜索精度。