【配电网重构】基于粒子群算法实现配电网重构含Matlab源码
【配电网重构】基于粒子群算法实现配电网重构含Matlab源码
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博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 简介
随着大规模,跨区域的配电网不断发展,对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高,在配电网发生大范围停电事故后,需要对配电网的拓扑结构进行重新组合,从而达到恢复供电的目的,这个重新组合配电网拓扑结构的过程即为配电网恢复重构.配电网恢复重构是一个多目标非线性组合优化问题,智能优化算法被认为是当前最有效的求解方法. 本文选用了粒子群算法作为求解配电网恢复重构问题的智能优化算法.首先通过分析配电网恢复重构和优化重构的不同之处,建立了以负荷恢复最大化为重构目标的配电网恢复重构数学模型,并将离散的二进制粒子群算法应用于配电网恢复重构.在配电网网络重构中,按照配电网拓扑结构的要求选择了深度优先搜索算法作为配电网辐射性检测的方法,在辐射性的检测中引入配电网重构减少网损的目标提出了"最小破圈法"修改存在环网的配电网拓扑结构.本论文还对粒子群算法中的多个参数进行了分析和调整,,通过在目标函数中引入罚函数改善了算法的寻优效果.最后在MATLAB中实现了基于粒子群算法的配电网网络恢复重构的分析.
2 部分代码
%主函数
clear
clc
warning off
N=10;%节点总数(包括电源节点)
R=16;%支路总数
sizepop=10;%粒子群种群规模
maxgen=200;%算法最大迭代次数
pop=pop_initial(sizepop,N,R);%种群初始化
Vmax=4;Vmin=-Vmax;%粒子速度的上限与下限
Sigmoid=@(x) 1./(1+exp(-x));
Utility=FAPSO_LDNP(N,pop,Vmax,Vmin,maxgen,sizepop);%调用FAPSO算法求解LDNP问题
%结果显示
figure(4)
plot(Utility)
grid on
xlabel(’迭代次数’,’fontsize’,12)
ylabel(’投资效益比’,’fontsize’,12)
title(’FAPSO迭代收敛图’,’fontsize’,12)
3 仿真结果
4 参考文献
[1]彭伊伊. 基于粒子群算法的配电网恢复重构的研究. 华中科技大学, 2012.
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