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粒子群算法在配电网重构中的应用 在电力系统优化领域,配电网重构是提高供电可靠性和降低网络损耗的重要手段。针对33节点配电网的优化问题,基于粒子群算法的重构程序提供了一种高效的解决方案。
粒子群算法的核心思想 粒子群算法模拟鸟群觅食行为,通过群体智能搜索最优解。在配电网重构中,每个粒子代表一种网络拓扑结构,算法通过迭代更新粒子的位置(即开关状态组合)和速度,逐步逼近损耗最小的网络配置。
程序特点与优化方向 该程序通过并行计算和适应度函数设计实现了快速收敛。但需注意,当前版本的数据生成模块需要手动调整源码以适应不同场景需求,例如负荷变化或分布式电源接入。未来可扩展方向包括动态权重调整策略和混合优化算法融合。
应用价值 这种方法特别适合中大规模配电网的实时优化,其计算效率显著优于传统遗传算法,为智能电网的在线重构提供了可行工具。