【摘 要】
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本文研究了蚁群算法及其在配电网重构中的应用,对算法的搜索过程和信息素更新方面进行了重大改进,弥补了传统蚁群算法计算速度慢并易于陷入局部最优的不足,并改善了解的收敛
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本文研究了蚁群算法及其在配电网重构中的应用,对算法的搜索过程和信息素更新方面进行了重大改进,弥补了传统蚁群算法计算速度慢并易于陷入局部最优的不足,并改善了解的收敛性。算例仿真结果表明改进后算法的高效性和可行性。本文针对配电网中电能质量和经济运行的实际情况,构造了多目标网络重构模型,包括网络损耗、节点电压最大偏移、支路负荷电流比最大值和开关动作次数,运用Pareto关系比较蚁群算法中各蚂蚁搜索解的优劣,应用于改进蚁群算法中的寻优和信息素更新环节,得出Pareto最优解集。算例仿真得出的重构方案,验证了该方法的实用性和可行性。
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