蟻群算法在生物質(zhì)發(fā)電配網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用研究.pdf

1、配電網(wǎng)規(guī)劃是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成部分,對(duì)其進(jìn)行科學(xué)合理的優(yōu)化,尋找最佳配網(wǎng)決策將帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。生物質(zhì)發(fā)電配電網(wǎng)規(guī)劃是低壓的配電網(wǎng)規(guī)劃,根據(jù)變電站的容量及用戶的負(fù)荷容量,設(shè)計(jì)最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為用戶提供長(zhǎng)期穩(wěn)定、并能滿足用戶需要的電力。生物質(zhì)低壓配電網(wǎng)涉及每個(gè)自發(fā)電站的位置、容量大小等非線性數(shù)據(jù)問題,同時(shí)服從每個(gè)自發(fā)電站容量、輻射狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及可靠性要求等約束,是一個(gè)非線性、多目標(biāo)、多約束的組合優(yōu)化問題。
　　 蟻群算

2、法(Ant Coiony Algorithm)是一種基于種群的模擬進(jìn)化,用于解決復(fù)雜線性及非線性優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法。該算法最初應(yīng)用在旅行商問題(TSP)、二次分配問題(QAP)和車間調(diào)度問題(JSP)的求解中并且取得了較好的效果。現(xiàn)在蟻群算法以其良好的尋優(yōu)性能己經(jīng)成功的在電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題、函數(shù)優(yōu)化問題和集成電路布線問題等領(lǐng)域得到應(yīng)用。
　　 本文對(duì)基本蟻群算法和蟻群系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究,同時(shí)分析國(guó)內(nèi)外配電網(wǎng)規(guī)劃研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上結(jié)

3、合生物質(zhì)生長(zhǎng)位置、存儲(chǔ)運(yùn)輸條件、小發(fā)電網(wǎng)的應(yīng)用用戶層等特點(diǎn)給出了生物質(zhì)配電網(wǎng)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型、約束條件和適應(yīng)度目標(biāo)函數(shù)。針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)的輻射性和連通性等特點(diǎn),提出將向上節(jié)點(diǎn)法應(yīng)用于配電網(wǎng)規(guī)劃中,旨在保證生物質(zhì)發(fā)電配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的輻射狀網(wǎng)絡(luò)解;針對(duì)基本的蟻群算法在信息素的選取種類單一、信息素的更新機(jī)制容易使得算法陷入停滯的缺點(diǎn),對(duì)算法進(jìn)行了信息素的選取、信息素的更新規(guī)則兩方面改進(jìn):首先,根據(jù)選擇的生物質(zhì)發(fā)電配電網(wǎng)網(wǎng)的約束條件適當(dāng)?shù)脑黾有畔⑺氐姆N

4、類,并利用不同的權(quán)值給出多種信息素之間的制約關(guān)系;在信息素更新機(jī)制方面利用平均線路長(zhǎng)度比較的方法,每條新規(guī)劃線路與平均線路相比較之后再判別該線路的規(guī)劃是否有效。在以上兩點(diǎn)改進(jìn)的方法上提出了適合于生物質(zhì)發(fā)電低壓配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的改進(jìn)蟻群算法(IACOA)。
　　 利用51個(gè)城市的TSP典型問題與遺傳算法、蟻群系統(tǒng)算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的IACOA算法相對(duì)于遺傳算法和蟻群系統(tǒng)算法而言,IACOA算法具有更好的全局尋優(yōu)能力,