蚁群算法在电力系统重构中的应用

资 源 简 介

蚁群算法在电力系统重构中的应用

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的智能优化算法，通过分布式计算和启发式搜索解决组合优化问题。在电力系统重构场景中，该算法能有效处理网络拓扑切换的复杂约束条件，其核心优势在于动态适应能力和全局搜索特性。

算法在电网重构中的应用主要体现在三个层面：首先，蚂蚁个体模拟为电网中的开关状态组合，通过信息素标记优质路径（即低网损的拓扑结构）；其次，自适应启发函数可融入线路负载率、电压偏差等电力系统指标；最后，正反馈机制使算法能快速收敛到满足N-1安全准则的可行解。

实际部署时需特别注意两个改进方向：一是设计兼顾速度与精度的信息素更新策略，避免早熟收敛；二是引入局部搜索算子处理离散变量，如采用禁忌列表防止无效的开关动作循环。这种方法的扩展性极强，修改目标函数即可适配不同场景下的重构需求，例如新能源并网时的动态重构或故障后的快速恢复。

相较于传统数学规划方法，蚁群算法在应对大规模电网时展现出更好的计算效率，尤其适合与并行计算框架结合。未来可探索的方向包括多目标优化版本以及与深度学习结合的混合智能算法。