基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

• 作者: 孟志强 蔡航 覃仕樾
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 状态估计 粒子群优化 禁忌搜索 变异操作
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TM734
• 字数: 3590字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2017.11.016

摘要

为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法.该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛.选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟志强	湖南大学电气与信息工程学院	93	607	12.0	18.0
2	蔡航	湖南大学电气与信息工程学院	2	10	1.0	2.0
3	覃仕樾	湖南大学电气与信息工程学院	2	10	1.0	2.0