基于QPSO与BPSO算法的动态微电网多目标优化自愈
提出了动态微电网的概念.将多代理系统(multi-agent system,MAS)引入动态微电网的协调控制当中,构建了基于MAS系统的动态微电网自愈数学模型.为了实现上述模型的多目标优化,将具有量子行为的粒子群优化算法(quantum based particle swarm optimization,QPSO)和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)结合,提出了可以同时对动态微电网网络结构和分布式发电单元出力进行多目标优化的算法.算例结果表明,采用基于上述算法得到的自愈方案,故障状态下的动态微电网能良好自愈.
动态微电网、多代理系统、自愈性、多目标优化、粒子群优化算法
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TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金项目51077092
2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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