Optimierung des Problems der Neukonfiguration des Verteilungsnetzes – Lösung des Partikelschwarmalgorithmus
In modernen Energiesystemen ist das Problem der Neukonfiguration des Verteilungsnetzes ein wichtiges Forschungsgebiet. Das Ziel des Rekonstruktionsproblems besteht darin, die Struktur des Verteilungsnetzes zu optimieren, um die beste wirtschaftliche und betriebliche Leistung zu erzielen. Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen, unter anderem wird in diesem Bereich häufig die Partikelschwarmoptimierung (PSO) eingesetzt.
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie der Partikelschwarm-Optimierungsalgorithmus zur Lösung des Problems der Neukonfiguration des Verteilungsnetzes verwendet wird, und Matlab-Code als Referenz für die Leser bereitgestellt.
- Mathematisches Modell des Problems der Neukonfiguration des Verteilungsnetzes
Das Problem der Neukonfiguration des Verteilungsnetzes kann durch das folgende Optimierungsmodell beschrieben werden:
Kosten minimieren = C1 * L + C2 * P
vorbehaltlich:
a) Leistungsbilanzbeschränkung: V * I = P
b) Spannungsgrenzbeschränkung: Vmin ≤ V ≤ Vmax
c) Einschränkung der Kapazitätsgrenze: I ≤ Imax
Darunter sind L die Kosten der Leitung, P die Schaltkosten, C1 und C2 die Gewichtungskoeffizienten der Leitungskosten und der Schaltkosten, V und I die Knotenspannung bzw. der Knotenstrom und P die eingeschaltete Lastleistung der Knoten, Vmin und Vmax sind die Knotenspannung. Die minimalen und maximalen Werte, Imax ist der maximale Wert des Stroms.
- Der Optimierungsprozess des Partikelschwarmalgorithmus
Der Partikelschwarmoptimierungsalgorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf Schwarmintelligenz basiert. In diesem Algorithmus werden Partikel als potenzielle Lösungskandidaten betrachtet und jedes Partikel stellt eine mögliche Lösung dar. Der Algorithmus findet die beste Lösung, indem er die Position und Geschwindigkeit des Partikels kontinuierlich anpasst. Der spezifische Prozess ist wie folgt:
1) Initialisieren Sie die Position und Geschwindigkeit des Partikelschwarms
2) Bewerten Sie den Fitnesswert jedes Partikels
3) Aktualisieren Sie die globale optimale Lösung und die beste Lösung für jedes Partikel
4) Aktualisieren Sie die Geschwindigkeit und Position jedes Partikels
5) Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 4, bis die vorgegebene Stoppbedingung erreicht ist