基于模拟退火和粒子群算法求解分布式电源定容选址问题

模拟退火与粒子群算法在分布式电源定容选址的应用
最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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本文提出了一种结合模拟退火和粒子群算法的方法解决分布式电源的定容选址问题。通过Matlab平台实现并测试，算法能有效考虑复杂因素，找到最优解。

基于模拟退火和粒子群算法求解分布式电源定容选址问题

随着能源的紧缺和环保技术的迅速发展，分布式电源逐渐成为未来电力系统的重要组成部分。然而，在分布式电源的选址过程中存在一定的难度，因为需要考虑到地理位置、城市规划、建筑物高度、供电网络等许多复杂因素，对于人工计算而言十分繁琐。

本文提出了一种基于模拟退火和粒子群算法相结合的方法，来解决分布式电源定容选址问题。该方法的核心思想是利用模拟退火算法来搜索电源选址空间中的最优解，并将模拟退火的结果作为初始种群输入到粒子群算法中进行进一步的优化，从而得到最终的最优解。

我们在Matlab平台上实现了该算法，并进行了测试和验证。以下是我们的源代码：

%参数初始化
T=1000;                %初始温度
dT=0.99;              %降温速率
L=
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基于模拟退火和粒子群算法的分布式电源定容选址问题求解（MATLAB源码）
持续更新
09-07 93
在分布式电源的规划过程中，确定最佳的位置和容量分配是一个关键问题。因此，本文采用了基于模拟退火和粒子群算法的求解方法，以求得更好的解决方案。本文提出了一种基于模拟退火和粒子群算法的求解方法，用于解决分布式电源定容选址问题。分布式电源定容选址问题是在电力系统规划中的一个重要问题，其目标是确定分布式电源的最佳位置和容量安排，以实现电力系统的可靠性和经济性。本文提出了一种基于模拟退火和粒子群算法的求解方法，通过结合这两种优化算法的优势，寻找最佳的分布式电源位置和容量。4.5 输出最佳的分布式电源位置和容量。
基于模拟退火和粒子群算法的分布式能源选址定容问题研究
CyberLynxX的博客
08-09 164
分布式能源选址定容问题可以概括为：在给定的电网结构下，确定若干台分布式能源（如太阳能电池、风力发电机等）的数量和安装位置，以最小化总体成本。在实际应用中，如何合理地选址和定容分布式能源，是一个需要解决的问题。本文将介绍一种基于模拟退火和粒子群算法相结合的优化方法，以解决分布式能源选址定容问题。每个粒子代表一个可能的解，根据其当前解和历史最优解的位置来更新速度和位置，以逐渐趋近全局最优解。该算法通过引入随机性和接受次优解的机制，在保证全局搜索能力的同时，也具有较快的收敛速度。
【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码
m0_60703264的博客
10-08 974
【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码 1 算法介绍 1.1 模拟退火算法 1.2 粒子群算法 粒子群算法同遗传算法相似，也是根据生物界中的种群行为而发明的一种算法。也是解决优化问题常用的一种算法。其原理简单，实现起来也不复杂，并且经过自己编程实践发现其速度要优于遗传算法。 粒子群算法源于鸟群觅食行为，假设有一群鸟，在随机搜索食物，在搜索区域内只有一块儿食物，一开始时所有的鸟儿都不知道食物所在的方位，但它们能够知道自己离食物有多远，以及它们能够记住在自
【优化选址】基于模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划附Matlab代码
qq_59747472的博客
02-12 1379
分布式电源 (Distributed Generation, DG) 因其能够减少能源输送损耗、提高能源利用效率、增强电网可靠性以及促进清洁能源消纳等优势，在现代电力系统中扮演着日益重要的角色。然而，DG的大规模接入也对配电网的规划、运行和控制提出了新的挑战。其中，DG的定容选址是影响DG应用效果的关键因素，直接关系到系统电压稳定性、网络损耗、投资成本以及环境影响。因此，如何科学合理地确定DG的容量和位置，使其在满足系统需求的同时实现最优的经济效益和社会效益，成为了电力系统研究领域的热点课题。
【优化选址】基于matlab模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划【含Matlab源码 11181期】
Matlab912100926的博客
03-23 610
模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【优化选址】模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划【含Matlab源码 11181期】
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02-07 913
模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用（matlab）
zhangxd212489的博客
11-18 483
程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性，模型中的约束条件是通过罚函数的形式得以实现，程序不仅得到了多目标帕累托解集，还通过权值多目标方式得到最佳优化结果。该算法在全局搜索方面表现出色，能够在较大的解空间中寻找最优解，并且具有较强的鲁棒性，对初始参数的选择并不敏感。粒子群算法的优点在于其能够利用群体中的个体之间的协作和信息共享机制来快速寻找最优解。因此，模拟退火算法改进粒子群算法优势明显，对于一些复杂、高维的优化问题，基于模拟退火的粒子群算法可以作为一种有效的求解方法。
【选址和定容】模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用【IEEE69节点】（Matlab代码实现）
优快云QAQ的博客
06-17 850
最令人印象深刻的是，该程序不仅能够获得多目标帕累托解集，还能通过权值多目标方式得到最佳优化结果，为工程和决策提供了强大的支持和指导。在分布式电源选址和定容问题中，需要同时考虑多个目标，如最小化成本、最大化能源利用率等，因此需要使用多目标优化算法来求解。在分布式电源选址和定容问题中，利用模拟退火改进多目标粒子群算法可以更好地平衡多个目标之间的关系，提高算法的搜索效率和求解质量。通过对算法进行改进，可以使其更好地适应分布式电源选址和定容问题的特点，提高算法的收敛速度和稳定性，从而更好地应用于实际工程中。
基于多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用matlab程序
weixin_47365903的博客
11-27 2812
摘 要: 为更好地解决分布式电源选址定容问题，提出一种改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，并采用上述多目标粒子群算法对模型求解。最后利用 IEEE－69节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。 关键词: 分布式电源; 选址定容; 多目标粒子群 1 含有分布式电源的配电网结构 分布式电源接入配电网前后的情况如图 1、图 2所示。 图中，R+jX 表示线路总阻抗；w 表示 DG 接入配电网后距离配电所端的距离占线路总长度的 w%；IL
【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码.zip
10-20
总的来说，这个资料包提供了一个实用的工具，有助于研究者和工程师解决分布式电源的定容选址问题，同时也为学习优化算法提供了实践案例。通过理解和应用这些MATLAB源码，可以提高对复杂优化问题解决策略的认识，并...
【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码.pdf
09-24
本文主要探讨了一种利用模拟退火结合粒子群算法来解决此类问题的matlab源码实现。 **模拟退火算法**是一种启发式全局优化技术，灵感来源于固体冷却过程中原子排列状态变化的现象。在解决优化问题时，它允许接受一些...
【优化选址】基于matlab模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划【含Matlab源码 11181期】.mp4
03-04
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【优化选址】基于matlab模拟退火粒子群算法求解分布式电源定容选址优化规划【含Matlab源码 11181期】.zip
02-07
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 333
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 436
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 871
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
Anyview数据结构第一章（按需自取）
2302_79085918的博客
11-22 504
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
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fengfuyao985的博客
11-25 255
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 224
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
模拟退火与粒子群算法在分布式电源选址优化的应用
资源摘要信息:"【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码.zip" 本文档提供的是一套基于模拟退火算法和粒子群优化算法结合的Matlab源码，专门用于解决分布式电源定容选址问题。...
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