[发明专利]基于粒子群算法的船舶电网重构优化方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群算法的船舶电网重构优化方法，该方法融合了粒子群算法和小种群算法，将船舶电网中母线与各负荷之间全部断路器开关状态的组合作为可行解，每一可行解作为一粒子，全部可行解的集合构成粒子群，先对粒子群进行粒子群算法寻优，再利用小种群算法对粒子群得到的最优解空间进行寻优，利用得到的最优可行解对船舶电网进行重构。该方法与已有方法相比，占用机时更少，计算速度更快，满足了船舶电网重构实时性的要求。

主权项

一种基于粒子群算法的船舶电网重构优化方法，其特征在于：将船舶电网中母线与各负荷之间全部断路器开关状态的组合作为可行解，每一可行解作为一粒子，全部可行解的集合构成粒子群，包括以下步骤：步骤1：设置粒子群的优化参数，随机初始化粒子群；步骤2：判断当前迭代数是否小于执行粒子群算法的迭代数N1，是则执行步骤3，否则执行步骤4；步骤3：采用目标函数1计算粒子群中每一粒子的适应度值后执行步骤6；步骤4：选取当前粒子群中的M个最优粒子后执行步骤5；步骤5：采用目标函数2对选取的M个最优粒子计算粒子适应度值后执行步骤6；步骤6：判断粒子群中每个粒子当前迭代数k的粒子的位置的适应度值是否大于对应粒子搜索过的最优位置p_ibest的适应度值，是则执行步骤7，否则保留该粒子的历史最优位置，执行步骤8；步骤7：更新相应粒子的最优位置p_ibest，令之后执行步骤8；步骤8：判断当前迭代数k中所有粒子的最优位置的适应度值是否大于记录的粒子群中所有粒子的历史全局最优位置g_best的适应度值，是则执行步骤9，否则保留该粒子的历史全局最优位置g_best，执行步骤10；步骤9：更新粒子的历史全局最优位置，令之后执行步骤10；步骤10：更新当前粒子群的位置与速度矢量，之后执行步骤11；步骤11：判断当前迭代数是否达到N2，是则执行步骤12，否则执行步骤13，其中N2为执行小种群算法的迭代数；步骤12：重新初始化所有粒子但保留全局最优与个体最优的适应度值与位置矢量；步骤13：判断是否满足终止条件，是则结束，得到最优可行解，依据最优可行解对电网进行重构，否则返回步骤2；其中，优化参数包括：惯性权重、个体加速系数、社会加速系数、执行粒子群算法的迭代数N1、执行小种群算法的迭代数N2、粒子群规模pop_Size、可行解的维度dim，可行解的位置上限X_max、可行解的位置下限X_min、可行解的最大速度限制V_max、可行解的最小速度限制V_min、可行解的最大迭代数iter_max；随机初始化粒子群的步骤为：计算每一随机粒子的位置向量X；对每一随机粒子的位置向量X取整；计算每一随机粒子的速度向量V，即：X＝X_min+(X_max‑X_min)*rand()；X＝round(X)；V＝V_min+(V_max‑V_min)*rand()；式中，X为pop_Size行dim列矩阵，矩阵中每一元素表示为X_ij∈[0,1]，i为矩阵行数，j为矩阵列数；rand()为介于[0,1]之间的随机数，round(X)函数将矩阵X中的每一元素进行四舍五入取整。