粒子群算法和多智能体粒子群算法的实现

资 源 简 介

粒子群算法和多智能体粒子群算法的实现

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在电力系统无功优化中，PSO算法通过调节发电机机端电压、无功补偿容量等控制变量，以网损最小或电压稳定性最优为目标进行寻优。

多智能体粒子群算法（MAPSO）是PSO的改进版本，它将群体划分为多个智能体，每个智能体具有独立决策和局部交互能力。这种结构能有效避免标准PSO算法早熟收敛的问题，在解决高维非线性优化问题时表现更优。

在MATPOWER中实现这两种算法需要特别注意三点：一是将控制变量映射到MATPOWER的bus和gen数据结构；二是在每次迭代时调用powerflow计算潮流；三是处理不等式约束时采用可行的罚函数策略。对于14节点系统来说，算法的收敛速度和局部搜索能力尤为关键，因为系统规模虽小但非线性特征明显。

实际应用时，MAPSO相比标准PSO通常能获得更好的电压分布和更低的网损，但计算耗时略有增加。建议在算法参数设置时，惯性权重采用动态递减策略，认知系数和社会系数保持适中平衡。