基于改进社会蜘蛛算法的有源配电网重构

Proceedings of the CSU-EPSA(2023)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
为更好地解决有源配电网重构问题,提出基于改进社会蜘蛛算法的重构优化方法.首先,计及不同类型分布式电源输出特性,建立以网损和电压偏移量最小为目标函数的配电网重构优化模型.然后,针对传统社会蜘蛛算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出在寻优过程中利用不同概率的振动强度跳出局部最优路径;采用动态调节步长进行迭代指导性寻优;引入曼哈顿距离优化更新越界策略.最后,对多分布式电源并网的IEEE-33节点网络进行重构,验证了所提方法的先进性和分时段动态重构的优越性.
更多
关键词
distributed generation(DG),distribution network reconfiguration,time-segmented reconfiguration,im-proved social spider algorithm(ISSA),iteration guiding optimization
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要