改进快速群搜索算法在配电网无功优化中的应用

针对如何快速求解配电网无功优化模型的最优优化策略问题,提出一种经改进的快速种群搜索优化算法,克服传统群搜索算法全局搜索性能差、无法及时跳出局部最优解的不足。当算法停滞时,在粒子种群中引入新的游荡个体,适当加大游荡者数目,简化由n维搜索空间内的个体位置极坐标向笛卡尔坐标转换的过程。为使种群搜索行为更有效,在发现者及游荡者的搜索过程中增添搜寻目标循环平移因子,并引入遗传算法,防止算法陷入局部最优。对IEEE30节点电力系统进行建模仿真,结果表明该算法具有运算时间短、搜索能力强、收敛速度快的优点,优化后的系统各节点电压更趋合理,提升了配电网的电压水平。

基于改进组搜索优化算法的输电网规划

针对目前大规模输电网规划求解中难以快速求得全局最优解的问题,将改进组搜索优化算法应用于基于线路的投资费用、网损费用、输电走廊建设费用和过负荷惩罚费用为目标函数的输电网规划模型。提出一种应用混沌动力学中的Iogistic模型,反视角搜索策略以及循环平移因子以提升算法的全局和局部搜索能力的改进型组搜索优化算法,实践证明可以快速地求解大规模输电网规划问题。通过对IEEE18节点和巴西南部46节点系统的计算,不仅验证了该算法应用于输电网规划的可行性和正确性,而且验证了算法具有很好的计算速度与搜索能力,为实际应用提供理论依据。