模拟渔夫捕鱼寻优算法在多目标无功优化中的应用

模拟渔夫捕鱼寻优算法(Optimization algorithm on simulating the fisher fishing,SFOA)是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。通过对该算法的研究,并将SFOA算法用于求解电力系统多目标无功优化问题。无功优化模型采用计及网损和电压平均偏离两个指标,并提出了基于考虑用户偏爱区域把目标函数转化为约束条件的方法,它可以有效地处理多目标优化问题。由于无功优化是多变量优化问题,而SFOA算法在处理多维问题时寻优速度受到限制,因此,采用在方体内随机初始化方法,简化了移动搜索和收缩搜索在方体内的复杂搜索,提高了算法的搜索速度。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。

模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化

将模拟渔夫捕鱼的寻优算法(Optimization algorithm on simulating the fisher fishing,SFOA)是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。该算法在搜索域中随机选取若干个点,并以每一个被选中的点为中心各自建立一个方体,然后通过各个方体的独立移动搜索和收缩搜索,最终完成全局最优解的搜寻。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性,有在线应用的前景。

基于渔夫捕鱼优化算法的配电网络重构

针对正常运行条件下配电网络重构问题,提出一种基于模拟渔夫捕鱼寻优算法(SFOA)的配电网络重构算法。以有功网络损耗最小为目标函数,建立配电网络重构的数学模型,并采用易于编码实现、寻优能力较强的渔夫捕鱼算法对重构模型进行求解。根据配电网络的特点,应用一种基于网孔开关的编码策略,在不背离算法本身搜索方法前提下,简化移动搜索和收缩搜索,以实现对解空间的全局搜寻。最后利用Visual C++对IEEE-33节点算例进行重构,结果表明,提出的方法是有效可行的。

SFOA算法在电力系统多目标无功优化的应用

电力系统由于无功分布不合理引起的事故越来越多。以系统网损、电压平均偏离、电压安全稳定裕度3个指标建立无功优化模型,引入了动态罚函数体现状态变量约束在优化过程的影响,并用个人偏好约束下的权值分配方法根据用户的需求对各个指标分配权值,采用SFOA算法求得电力系统多目标无功优化在可行域内的最优解。从SFOA算法和PSO算法运用于IEEE 30和IEEE 57节点系统优化结果比较表明:所提出的算法是可行有效的。