[发明专利]一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法，优化方法步骤如下：a.首先在初始化粒子群，随机生成一组粒子群；b.待步骤a完成后，再计算每个粒子的适应度值f(x)和节点i违反约束条件m的程度值gim(x)；c.待步骤b完成后，再计算粒子群中每个粒子违背约束条件程度qm，并依据轮盘赌算法对粒子进行划分生成若干子群；d.待步骤c完成后，应用当前粒子群中每个粒子的粒子位置xid和粒子速度vid对待优化电网络系统进行潮流计算，以获取支路数据。本发明通过随机生成代替精确粒子的方式，大大拓展了粒子群的覆盖范围，有效解决了精确粒子群初始值易使优化算法陷入局部最优的问题，提高了计算结果的精度和效率。

主权项

1.一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法，其特征在于：优化方法步骤如下：a.首先在初始化粒子群，随机生成一组粒子群；b.待步骤a完成后，再计算每个粒子的适应度值f(x)和节点i违反约束条件m的程度值gim(x)；c.待步骤b完成后，再计算粒子群中每个粒子违背约束条件程度qm，并依据轮盘赌算法对粒子进行划分生成若干子群；d.待步骤c完成后，应用当前粒子群中每个粒子的粒子位置xid和粒子速度vid对待优化电网络系统进行潮流计算，以获取支路数据，且根据该支路数据求出该粒子对应的适应度值fi；并通过对前后两次迭代所求得的适应度值fi大小进行比较来评价每个粒子的好坏，且适应度值fi越小，则该粒子对应的适应度值fi越好，即该适应度值fi为好值，反之该适应度值为坏值；e.待步骤d完成后，再对个体极值PBest(i)和全局极值GBest进行更新，即用较小的适应度值fi所对应的个体极值PBest(i)和全局极值GBest替换较大的适应度值fi所对应的个体极值PBest(i)和全局极值GBest；f.待步骤e完成后，对当前粒子群中每个粒子的粒子速度和粒子位置进行更新，并生成一个新粒子群，然后直至输出全局最优解。