Ant Colony Optimization Applied on Optimal Power Flow Solution

资 源 简 介

Ant Colony Optimization Applied on Optimal Power Flow Solution

详 情 说 明

蚁群优化算法在最优功率流求解中的应用

电力系统中的最优功率流（OPF）问题是一个经典的非线性优化挑战，其目标是通过调节控制变量（如发电机出力、变压器分接头等）来实现发电成本最小化或传输损耗最低等目标。传统数学规划方法在处理大规模系统时容易陷入局部最优或面临收敛难题，而本文探讨的蚁群优化（ACO）算法提供了一种创新的解决思路。

生物启发式的协作搜索机制 蚁群算法模拟了自然界蚂蚁通过信息素轨迹寻找最短路径的群体智能行为。在OPF问题中： 每只"蚂蚁"代表一个可能的解向量（即一组控制变量组合） 信息素浓度反映解的优劣程度，目标函数值越优的路径会积累更多信息素 算法通过正反馈机制逐渐引导搜索方向，同时随机因子避免早熟收敛

算法实现的关键改进 针对OPF问题的特点，文中提出的改进策略可能包括： 动态信息素更新规则：结合局部搜索和全局最优信息素更新 离散-连续混合编码：同时处理变压器分接头（离散变量）和发电机出力（连续变量） 约束处理机制：采用罚函数法或可行解优先策略处理安全性约束

该方法的优势在于其天然的并行搜索特性，能够有效探索解空间的不同区域，特别适合处理含非凸、不连续目标函数的复杂OPF场景。相比传统梯度类算法，在求解质量、鲁棒性方面展现出显著提升，为智能电网环境下的实时优化调度提供了新的技术路径。