本文關(guān)鍵詞： 電力系統(tǒng) 核心骨干網(wǎng)架 人工智能算法 連通性 圖論　出處：《中國電機(jī)工程學(xué)報》2014年34期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對差異化規(guī)劃設(shè)計(jì)提出的構(gòu)建核心骨干網(wǎng)架,提高電網(wǎng)對重要負(fù)荷保障能力的要求,引入具有全局搜索能力的二進(jìn)制量子粒子群算法。對于算法的缺陷和搜索模型的特性,通過引入小生境技術(shù)和遺傳算法的交叉操作來增加算法的全局搜索能力,并運(yùn)用圖論修復(fù)粒子來提高算法效率。將改進(jìn)的粒子群算法應(yīng)用于IEEE-118模型的核心骨干網(wǎng)架搜索。仿真結(jié)果表明,該方法能有效地搜索出滿足潮流約束要求和連通性要求的核心骨干網(wǎng)架。
[Abstract]:In order to construct the core backbone network and improve the ability of power grid to support the important load, a binary quantum particle swarm optimization algorithm with global searching ability is introduced. The defects of the algorithm and the characteristics of the search model are analyzed. By introducing niche technology and the cross operation of genetic algorithm to increase the global search ability of the algorithm, The improved particle swarm optimization algorithm is applied to the core backbone grid search of the IEEE-118 model. The simulation results show that the improved particle swarm optimization algorithm can improve the efficiency of the algorithm. This method can effectively search the core backbone network that meets the requirements of power flow constraints and connectivity.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家電網(wǎng)公司大電網(wǎng)專項(xiàng)項(xiàng)目(SGCC-MPLG029-2012) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51207114)~~
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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