基于改进粒子群算法的牵引供电系统多目标优化设计

• 作者: 孙小凯 许臣友 邱璐 陈民武 黄文勋
• 来源期刊: 中国铁道科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 牵引供电系统 优化设计 多目标粒子群优化算法 混沌算法 Pareto熵
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 85-92
• 页数: 8页
• 分类号: U223.2
• 字数: 6407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4632.2016.01.12

摘要

针对以往牵引供电系统的设计过于依赖专业人员的经验及难以全局寻优的问题,并且为满足牵引供电系统精细化设计的要求,采用车-网耦合系统模型和负荷潮流分布计算仿真的方法,以主要设计原则为约束条件、以全线总容量和平均有功功率损耗最小为目标,构建牵引供电系统多目标优化模型;为提高模型求解过程中的全局搜索能力和收敛速度,设计基于Pareto熵的混沌多目标粒子群优化算法;应用模糊隶属度函数计算Pareto解集中各个目标函数对应的满意度值,以确定最终的系统优化方案.以某高速铁路牵引供电系统设计为例,用给出的模型及算法进行系统的优化设计,并与用ELBAS/WEBANET软件和传统的供电计算方法得到的系统优化方案比较,验证了模型和算法的正确性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈民武	西南交通大学电气工程学院	58	594	15.0	23.0
2	黄文勋		8	113	4.0	8.0
3	邱璐	西南交通大学电气工程学院	3	23	2.0	3.0
4	许臣友	西南交通大学电气工程学院	1	20	1.0	1.0
5	孙小凯	西南交通大学电气工程学院	2	36	2.0	2.0