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基于改进粒子群算法的配电网状态估计.pdf
学兔兔
总第49卷 第561期 电测与仪表 Vo1.49 No.561
2012年 第9期 Electrical Measurement Instrumentation Sep.2012
基于改进粒子群算法的配电网状态估计
刘耀年 ,尹洪全 ,张伟 ,李振清 ,沈量
(1.东北电力大学电气工程学院,吉林 吉林 132012;
2.内蒙古东部电力有限公司通辽电业局,内蒙古通辽028000)
摘要:根据配电网分布式电源的非线性特性和量测配置特点,在粒子群优化(PSO)算法中引入了自然选择的机
制,增强了全局有哪些信誉好的足球投注网站能力,克服了基本粒子群算法容易陷入局部最优解的缺点。将改进PsO算法应用到含有分布
式电源的配电网的状态估计,通过算例仿真,收敛速度和估计精度有很大提高,证明了算法占勺优越性。
关键词:分布式发电;配电网系统状态估计;改进粒子群优化算法;IWA
中图分类号:TM744 文献标识码:A 文章编号:1001—1390(2012)09—0024—04
Distribution State Estimation Based on Improved Particle Swarm Optimization
LIU Yao-nian ,YIN H。ng—quan ,ZHANG wei。
LI Zhen—qing ,SHEN Liang
,
(1.School of Electrical Engineering,Northeast Dianli University,Jilin 132012,Jinlin,China.
2.East Inner Mongolia electric power limited company Tongliao Electric Power Bureau,Tongliao 028000,Inner
Mongolia,China)
Abstract:Based on non—linear characteristics of distributed generation (DG)and measurement configuration
features in distribution network, this paper introduced natural selection mechanism into theparticle swarm
optimization (PSO)algorithm to enhance the global search ability.and overcome the shortcoming of PSO that it is
easy to fall into local optimal solution.This paper applied the improved PSO algorithm to the distributed state
estimation.A numerical example simulation shows that its convergence speed and estimation accuracy will greatly
improve,and it can prove the superiority of the
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