【电力系统】基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化附Matlab代码

基于MOPSO的主动配电网有功无功协调优化
最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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基于遗传算法与粒子群算法的单目标优化问题求解及其matlab实现
code_welike的博客
07-14 548
至此，我们成功地实现了遗传算法与粒子群算法的结合，并用matlab对单目标优化问题进行求解。遗传算法是一种受自然界进化理论启发的演化计算方法，其核心思想是通过模拟自然界生物进化过程，不断地进行选择、交叉和变异等基于种群的进化操作，以达到寻找最优解的目的。本文将介绍如何使用遗传算法与粒子群算法结合，对单目标优化问题进行求解，并提供相应的matlab实现代码。（4）在粒子群算法的迭代过程中，逐步更新每个“粒子”的位置和速度，并记录全局最优解。（3）对于被选中的种群，再使用粒子群算法对其进行进一步优化。
主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
03-04 405
不同于传统配电网络中单一的供电模式和自上而下的供电方式，主动配电网(active distribution network，ADN)拥有可以作为黑启动电源的分布式电源(distributed generation，DG)作为后备[2]，其网络拓扑灵活多变的特点也为主动配电网故障恢复策略提供更多的优化可能。因此，针对配电网拓扑变换的故障恢复策略，成为配网领域的研究热点之一。建立包含多类型分布式电源、柔性负荷和储能的多时间段故障动态恢复模型,考虑分布式电源和储能的黑启动能力,并计及故障恢复时间和检修次序。
遗传粒子群组合算法求解电力系统无功优化【matlab代码】
坷拉博士
09-09 1408
电力系统中的无功优化涉及多个目标，包括降低有功损耗、改善电压稳定性、减少无功功率输送等。无功功率的不足或过剩可能导致电压偏离稳定范围，影响电力系统的安全性和运行效率。因此，合理调节无功功率不仅能够降低线路损耗，还能提高电力系统的经济性和安全性。无功优化问题属于非线性、离散且具有多约束的优化问题，其优化变量包括无功补偿设备的容量、调节设备的无功出力等。由于这些变量的离散性、非线性及其复杂的约束条件，传统的优化方法（如梯度下降法、线性规划法等）在求解过程中往往会受到局部最优、计算速度慢等问题的困扰。
【无人机】基于遗传算法混合粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
04-17 962
**解的质量：** 在很多情况下，GAPSO能够找到比GA和PSO更优的解，因为它结合了多种策略来保证在搜索过程中维持高的多样性，同时有效指导搜索过程向全局最优解进发。- **鲁棒性：** 改进的策略提高了算法的鲁棒性，使IPSO能够应对不同的问题设置和动态变化的环境，而传统的GA和PSO在面对复杂多变的环境时可能表现不如GAPSO。- **收敛速度：** 改进的粒子群算法通过优化搜索策略，通常具有更快的收敛速度，相比遗传算法和基本的粒子群算法，在很多情况下可以更快地找到满意的解。
【复现】同时考虑考虑孤岛与重构的配电网故障恢复运行策略（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
04-01 1378
文献来源：主动配电网( active distribution network，ADN) 网络结构灵活可变。在发生故障后，可通过改变线路上开关状态以调整网络结构进而改变潮流分布，实现对非故障区域供电的快速恢复［1］。随着智能电网的发展，越来越多的分布式能源( distributed generation，DG)接入配电网后，可以在故障发生后对周围区域进行独立供电，形成孤岛运行状态。网络重构与孤岛运行都是故障后负荷恢复供电的有效手段，但二者的配合仍然值得深入研究。
基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化附Matlab代码
matlab_daizuo的博客
08-10 1017
随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，可再生能源（尤其是光伏发电）在电力系统中的渗透率不断提高，主动配电网作为容纳分布式能源的重要载体，其运行优化成为研究热点。主动配电网中，光伏电源具有间歇性、随机性等波动特性，这会导致电压波动、网损增加等问题，严重影响配电网的安全稳定运行。有功功率和无功功率的协调优化是主动配电网经济高效运行的关键。传统的优化方法多针对单一目标（如网损最小），且难以有效处理光伏波动性带来的不确定性。
基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化（Matlab代码实现）​
m0_73647931的博客
03-14 655
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【电力系统】基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化附Matlab代码.rar
07-28
基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化是一个结合了现代电力系统需求、新能源发展和先进计算方法的研究领域。通过这样的研究，可以有效地提升电力系统的运行效率，确保供电的安全性...
基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化 附4Matlab代码.rar
03-11
本压缩包文件提供的内容是一套完整的Matlab代码，其主要功能是利用多目标粒子群优化算法来解决主动配电网在光伏波动性影响下的有功无功协调优化问题。代码通过参数化编程，使得用户能够方便地调整和修改算法参数，以...
基于多目标粒子群优化算法的计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化附Matlab代码.rar
07-12
在本文中，研究者提出了一种基于MO-PSO算法的主动配电网有功无功协调优化方法。该方法计及了光伏发电的波动性，能够实时调整配电网中的有功无功功率，以保证系统的稳定性和经济性。通过Matlab代码实现，研究者为电力...
【无人机路径规划】基于粒子群优化和遗传算法的水陆两栖无人机任务规划和执行研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
09-15 782
无人机路径规划是指根据无人机的性能、任务需求和环境信息，规划出最佳的无人机飞行路径，以达到任务目标的过程。对于水陆两栖无人机而言，路径规划需要同时考虑空中和水下两种环境，增加了规划的复杂性和挑战性。
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 153
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 823
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 793
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 12
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
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Duoya1105的博客
12-05 100
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 293
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 520
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
基于粒子群算法的配电网有功-无功协调优化研究
基于粒子群的IEEE30节点优化与配电网有功-无功协调优化是当前智能电网运行控制领域的重要研究方向，其核心目标在于通过先进的优化算法对配电系统中的多种可控资源进行协同调度，从而实现系统运行的经济性、安全性与...
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