基于改进粒子群算法的主动配电网网架优化研究

粒子群算法作为一种随机搜索的算法，适合于求解主动配电网网架优化方案。由于算法的收敛速度过快，导致计算过程中粒子容易陷入局部收敛、收敛准确度不高和收敛能力不强的问题，因此需要改进标准粒子群算法。针对主动配电网网架结构优化问题，建立了一个以经济性为目标函数，并考虑潮流方程及功率平衡等约束条件的主动配电网数学模型，对标准粒子群算法进行了指数递减的惯性权重和种群的平均极值项的改进，并在迭代计算中加入了交叉、变异和扰动操作。以某典型配电网进行算例分析，将标准粒子群算法与改进粒子群算法的计算结果进行对比，结果表明了改进粒子群算法不仅有效地改善了粒子容易陷入局部最优而无法跳出的问题，同时增强了算法的计算准确度与搜索能力。