长春市建设局网站,如何创造免费网站,欧米茄表价格官网报价,网站系统开发#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 1.1 基本TLBO算法 1.2 基于精英策略改进算法 1.3 基于ETLBO算法的配电网无功优化流程图 1.4 改进的33母线系统接线图 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
文献来源
摘要在解决配电网无功优化问题中,智能启发式算法得到了广泛应用,但仍存在一些不足。采用了教与学优化算法求解含分布式电源的配电网无功优化问题。教与学优化算法算法简单,取消了其他智能算法求解时需设定的控制参数,收敛速度快,收敛能力强。现将精英策略引入教与学算法,改进了该算法的搜索能力,提高了求解的稳定性。以有功网损最小为目标建立了无功优化模型,并基于改进的IEEE 33母线配电网系统进行仿真计算,结果验证了基于精英策略改进的教与学算法具有更强的收敛性和鲁棒性,能获得更好的优化结果,为配电网无功优化问题求解提供了一种新的方法和思路。
关键词
配电网;无功优化;教与学算法;精英策略;分布式电源; 配电系统无功优化是指在满足系统安全运行约束的前提下通过优化控制无功电源容量及可调
变压器分接头的位置从而达到改善电压质量和降低系统网损的目标以保证电力系统安全、经济
运行[1]。分布式电源DG具有小型、分散、灵活和靠近用户等特点是可直接接入配电网或用户侧的发电系统能在一定程度上缓解供电压力、减少输电损耗、减轻环境污染和提高电能可靠性[2]电网接入部分DG后将DG与传统的电压调节方法相结合通过调节其有功功率和无功补偿容量充分发挥DG的补偿能力来实现配电网的无功优化为提高配电网的运行水平提供了可行性各国学者已在相关领域有大量的研究[3-4]。
目前相较传统优化算法已有大量种群智能优化算法得到迅猛发展因其易处理多目标、多约
束、非线性优化问题具有良好的适用性而被广泛运用于电力系统无功优化中主要有粒子群算法
PSO[5]、差分进化算法DE[6]、遗传算法GA[7]、蚁群算法ACO[8]等取得了良好的效果但是这些算法也存在各自的局限性如易陷于局部最优解、收敛速度变慢导致出现早熟停滞的现象且一般都需要设置数个控制参数而参数的改变严重影响算法的搜索能力[9]。
教与学优化算法teaching-learning based opti mizationTLBO 是Rao等人于2010年提出的一种新的种群智能优化算法[10]。该算法通过模拟教师的教学过程和学员的学习过程来实现因其简单、具有更快的收敛速度收敛能力强取消了其他智能算法需特定的控制参数值而受到广泛关注。
本文将TLBO算法应用于含分布式电源的配电网无功优化问题中以有功网损最小为目标函数
并引入节点电压越限罚函数。为进一步提高算法的效率和稳定性采用了一种精英替换策略改进算法的搜索能力和收敛能力[11]。并基于改进的含分布式电源的IEEE33母线系统进行了仿真分析与标准PSO、TLBO算法进行比较结果验证了TLBO算法在无功优化问题中的可行性和有效性基于精英策略改进的ETLBO算法具有更强的收敛能力和鲁棒性更好的优化结果。
1.1 基本TLBO算法
教与学优化算法是模拟以班级为种群通过教师的“教学”来提高班级中学员的整体水平的通过不同学员之间“相互学习”再来提高个体成绩从而优化种群[14]。其中教师和学员都相当于进化算法中的个体每个学员所学科目数即控制变量的个数也就是变量的维数学员的成绩即函数适应值教师就是适应值最好的个体。分为3个步骤具体定义如下。
3相互学习阶段。通过学员之间的相互学习提高来优化解集。“学”阶段是学员在小范围搜索空间内互相学习不会过早向全局最优点靠拢增强了算法的全局搜索能力有效保持了种群的多样性。每一 个学员在班级随机选取另一个不同学员作为学习对象相互分析比较来进行更新采用公式
1.2 基于精英策略改进算法
基本TLBO算法中在每一次“教”与“学”迭代完成后因每个学员的学习能力即教学因子和学习步
长存在差异部分学员成绩较差从而会影响整个班级的收敛能力导致算法效率不高[15]同时在“学”阶段学员之间的相互学习会吸收不良信息容易造成局部收敛算法陷入局部最优则不容易全局收敛。因此引入精英替换策略来改进TLBO算法保留最好的数个精英个体在每次迭代来替换最差的个体以增强算法的收敛能力并利用重复个体裁剪技术避免陷入局部最优从而提高算法的稳定性和全局搜索能力[16]。具体实现如下
改进的教与学算法 ETLBO 是在每次迭代之前选择并保留班级里成绩最优的NES个个体作为精英解 elite solutionsES在所有学员每经过一次 “教”、“学”阶段迭代后用精英解ES替换班级中成绩最差的NES个学员。同时为了避免替换后产生重复学员而陷入局部最优则用重复个体裁剪技术对班级进行一次操作裁剪的策略是当班级中有两个重复学员时对重复学员的随机一维数据进行一次更新。改进的教与学优化算法ETLBO过程如下
1数据初始化。
2选取NES个精英解ES并保留。
3教学阶段更新学员。
4互相学习阶段更新学员。
5精英解替换NES个最差学员。 1.3 基于ETLBO算法的配电网无功优化流程图 1.4 改进的33母线系统接线图 2 运行结果
教学优化算法 3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]蒋嘉焱,李红伟,向美龄,刘宇陆,林山峰.基于改进教与学算法的配电网无功优化[J].电网与清洁能源,2017,33(07):58-6384.
[2]蒋嘉焱. 基于改进教与学算法的配电网无功优化研究[D].西南石油大学,2018.
4 Matlab代码实现
