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⛄ 内容介绍
瞬态稳定性约束最优潮流 (TSCOPF) 已成为当今电力系统的重要工具。TSCOPF 是一个非线性优化问题，使其求解困难，特别是对于小型电力系统。本文提出了一种新的优化方法，将适应度距离平衡 (FDB) 与人工生态系统优化 (AEO) 算法相结合，以提高多维和非线性优化问题的解决方案质量。所提出的方法称为健身距离平衡人工生态系统优化 (FDBAEO)，也具有有效解决 TSCOPF 问题的能力。为了评估所提出的算法，它在 IEEE CEC 基准和 IEEE 30 总线测试系统上针对 TSCOPF 问题进行了测试。将仿真结果与基本 AEO 算法和文献中报道的其他当前元启发式方法进行了比较。结果表明，与其他算法相比，所提出的方法在解决 TSCOPF 问题时更有效地收敛于全局最优点。这种情况表明AEO分解阶段所做的设计改变更适合模拟现实世界中算法的运行。FDBAEO 在解决单目标优化和受约束的现实世界工程设计问题方面表现出了良好的表现。这种情况表明AEO分解阶段所做的设计改变更适合模拟现实世界中算法的运行。FDBAEO 在解决单目标优化和受约束的现实世界工程设计问题方面表现出了良好的表现。这种情况表明AEO分解阶段所做的设计改变更适合模拟现实世界中算法的运行。FDBAEO 在解决单目标优化和受约束的现实世界工程设计问题方面表现出了良好的表现。
⛄ 部分代码
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% SDO code v1.0.
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% Artificial ecosystem-based optimization (AEO)
function []=FDB_AEO()
% FunIndex: Index of function.
% MaxIt: The maximum number of iterations.
% PopSize: The size of population.
% PopPos: The position of population.
% PopFit: The fitness of population.
% Dim: The dimensionality of prloblem.
% C: The consumption factor.
% D: The decomposition factor.
% BestX: The best solution found so far.
% BestF: The best fitness corresponding to BestX.
% HisBestFit: History best fitness over iterations.
% Low: The low bound of search space.
% Up: The up bound of search space.
[nPop, Dim, maxIteration, Low, Up] = problem_terminate();
function X=SpaceBound(X,Up,Low)
Dim=length(X);
S=(X>Up)+(X<Low);
X=(rand(1,Dim).*(Up-Low)+Low).*S+X.*(~S);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
Sonmez, Y., Duman, S., Kahraman, H. T., Kati, M., Aras, S., & Guvenc, U. (2022). Fitness-distance balance based artificial ecosystem optimisation to solve transient stability constrained optimal power flow problem. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 1-40.
