基于混合型粒子群算法的智能家庭能量管理策略

随着全球能源和环境问题的日益严峻,基于可再生能源的分布式电源已成为目前各国的发展重点。在分布式电源日益增长和智能电网的大前提下,智能家庭能量管理系统得到了更多的关注。介绍了目前存在的智能家庭能量管理策略与智能家庭能量管理系统的系统结构,并提出了采用智能式最优化算法来解决这类优化问题。在多种约束条件下,以家庭运行成本以及负荷平滑程度为目标,采用混合型粒子群算法来求解家庭能量管理问题,并用仿真验证了家庭环境下算法的有效性与经济性。

含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法

建立了含分布式电源的配电网重构问题数学模型,重点研究了求解该问题的混合型粒子群算法.针对该算法稳定性差以及收敛速度慢等缺点,提出了改进算法的3个解环启发式原则.并利用一个实际算例对算法的改进效果做了检验.结果表明:针对该问题,改进后的混合型粒子群算法的稳定性和计算效率均有明显提高.

混合型粒子群算法在含分布式电源配电网重构中的应用

针对蚁群算法面临收敛速度慢与粒子群算法易陷入局部最优的问题,将蚁群算法和粒子群算法相融合,生成了新的混合型粒子群算法,具有较高的收敛速度与全局搜索能力,将其用于含分布式电源的配电网重构。最后以IEEE33节点配电网作为算例进行仿真。结果验证了算法的可行性和有效性。

混合型粒子群优化算法研究

为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法。对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围。