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⛄ 内容介绍
在配电系统中最行之有效的优化控制手段当属配电网络重构,其通过操动开关来转移负荷,改变结构,以优化运行或恢复供电.因此,配电网静态优化重构与故障恢复重构被认为是实现配电网自愈功能的重要途径,其研究与应用具有重要的现实意义.
⛄ 部分代码
%% 清空环境
clc
clear
tic
%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
% c2 = 1.49445;
% c1 = 1;
c2 = 1;
maxgen=100; % 进化次数
sizepop=30; %种群规模
Vmax=3;
Vmin=-3;
% popmax=2;
% popmin=-2;
Dim=5;
lb=ones(1,Dim);
ub=[10 7 15 21 11];
pop = round(rand(sizepop, Dim).*repmat(ub-lb,sizepop,1) + repmat(lb,sizepop,1));
%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
V(i,:)=3*rands(1,5); %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fitness1(pop(i,:)); %染色体的适应度
end
%% 个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
for j=1:sizepop
%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;
%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+V(j,:);
pop=round(pop);
for jj=1:Dim
if pop(j,jj)>ub(jj)
pop(j,jj)=ub(jj);
end
if pop(j,jj)<lb(jj)
pop(j,jj)=lb(jj);
end
end
%适应度值
fitness(j)=fitness1(pop(j,:));
end
for j=1:sizepop
%个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
%% 结果分析
figure
plot(yy)
title('最优个体适应度','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
disp(yy(end))
toc
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1]刘斌, 曹爱珍, 刘秋榕,等. 基于配电网拓扑分析的重构潮流算法[J]. 电网与清洁能源, 2012(9):5.
[2]曹侃, 张红云, 罗静,等. 配电网前推回代潮流计算的新算法[C]// 重庆市电机工程学会2008年学术会议. 2008.
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