資料介紹
在停電系統(tǒng)恢復路徑優(yōu)化中,智能算法因具有較好的尋優(yōu)性能而得到廣泛的應用。以線路狀態(tài)為編碼的恢復路徑智能優(yōu)化方法,由于迭代過程中的隨機性,新生成個體中非連通個體比重非常大,影響了尋優(yōu)效率。對此,已有研究提出了對非連通個體進行修正的思路和方法,但新增連通性修正環(huán)節(jié)也會增加每一步迭代的運算時間,而加快該環(huán)節(jié)將有助于提高恢復路徑優(yōu)化的尋優(yōu)速度。為此,考慮到在迭代過程中新生成個體的投運線路數(shù)量和平均非連通區(qū)域數(shù)較少的特點,提出了基于凝聚層次聚類法和Prim算法的連通性修正算法,使非連通個體更快速修正為連通個體,在保證尋優(yōu)結(jié)果精度的基礎(chǔ)上提高智能算法計算速度。最后,以遺傳算法為例,IEEE標準系統(tǒng)的多組仿真算例驗證了所提方法的有效性。
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