【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究(Matlab代码实现)
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目录
💥1 概述
1.1 基本粒子群算法(PSO)
粒子群算法是在对鸟群和鱼群的群体动力学行为研究的基础上而演化而来,是对其行为的一种模拟.
在群体中,任何一个个体在觅食过程中不仅与过去积累的经验和认知有关,同时还和群体中其他的个体之间存在着影响.在PSO优化算法中,每个个体在向最优解过程移动中,都有自己的速度和位置信息,并且这些信息是不断变化调整的(变化的主要依据是粒子过去积累的经验和群体中其他个体的
信息).在PSO算法初始化过程中,随机产生粒子群的种群,其中每个粒子都是目标函数的解,为了找寻函数的最优解,每个粒子会根据个体历史最优位置和种群的最优位置来多次调整自己的速度更新策略,然后调整位置更新策略,并经多次迭代寻优最终找到最优解.
1.2 小生境技术
根据自然界中的进化理论,生活习性相似的物种总是生活在同一个环境中.因此,每个物种都有着自己特定的生存环境,这个特定的环境就是小生境,每个物种在自己的小生境中具有相同的特性和习性等,并且在一起相互交流,生殖后代].对于这个特定环境下的生物存在优劣之分,它们在有限的资源下,相互交流,相互竞争,经过相互协调达到共同进化,依据“优胜劣汰”的思想,适应环境能力强的留下来,弱的将淘汰.所以,这种小生境的存在对新的物种形成,保持物种的多样性方面具有重要的意义[将小生境技术引入到粒子群算法中,提出了小生境粒子群算法.该算法首先要参考种群每个个体之间
的相似程度﹐确定每个粒子存在的小生境群体,与之前相比,粒子不是聚集在一个环境中,而是划分成几个群体便于粒子群算法找到更多的最优个体,确定依据是每个粒子之间的距离.在确定好小生境群体后,然后在每个小生境中利用标准粒子群算法按照速度更新策略和位置更新策略进行更新,并利用共享机制来改变每个粒子的适应度值",维持种群的多样性.
1.3 数学模型搭建
参考文献[3]
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
[1]张海妮.基于改进的小生境粒子群算法在函数优化中的应用[J].河南科学,2018,36(04):499-504.
[2]郑能,丁晓群,郑程拓,管志成,蒋煜.含高比例光伏的配电网有功—无功功率多目标协调优化[J].电力系统自动化,2018,42(06):33-39+91.
[3]孙卓新,朱永强,倪一峰,叶青,刘颖.基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化[J].电力建设,2014,35(04):25-30.
[4]张涛,张东方,王凌云,徐雪琴,周远化,张晓林.基于改进小生境粒子群算法的主动配电网优化重构[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2018,31(03):473-478.
🌈4 Matlab代码实现
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