惯性粒子算法在船舶电力网络重构中的应用

海上船舶电力系统在出现故障无法供电时会导致船舶难以行驶与无法作业,必须在此情况下对电力网络结构进行重新构建,确保重要功能部件的恢复正常供电。为实现船舶电力网络的重构,本文对船舶上配置的一种电力网络的结构形式进行分析,并据此研究在电力故障时实现网络的重构数学模型。基于经典粒子群算法分析研究惯性加权粒子群算法在电力网络重构上应用。最后,以一种电力网络拓扑形式为仿真对象,对本文算法在电力网络重构进行实验,结果证明惯性粒子群算法能够构建合理的电力网络重构方案。     

基于多智能体遗传算法的电力网络重构方法分析

电力网络重构对于舰船电力系统十分关键,针对传统遗传算法的电力网络重构效率低,稳定性差等缺陷,设计了基于多智能体遗传算法的舰船电力网络重构方法。首先分析当前舰船电力网络重构的研究现状,并采用供电负荷最大化作为目标函数,建立舰船电力网络重构的数学模型,然后引入多智能体遗传算法对舰船电力网络重构的数学模型进行求解,最后进行舰船电力网络重构仿真测试。结果表明,本文方法的舰船电力网络重构问题求解时间短,可以快速找到最优舰船电力网络重构方案,而且找到最优舰船电力网络重构方案的成功率要高于其他方法,具有一定的实用性。     

基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构

船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。     

舰船电力系统的网络重构与数学模型设计

舰船电力系统是整个船舶设计制造的核心,电力系统的好坏直接决定了整个航向的安全性能,因此必须采用科学合理的方法,对船舶的电力系统进行数学建模,在设计之初就对各项参数进行优化,从而大大提高整个电力网络的性能,文章采用了粒子群优化算法对船舶电力网络进行重构,对各项相关参数进行系统调制,大大改善了电力网络的综合性能。     

船舶电网重构网络中的粒子群算法研究

船舶电网重构是船舶电网控制的重要功能之一。本文在深入研究船舶电网结构和需求的基础上,提出一种有效的电网重构方法。选择粒子群算法(Selective Particle Swarm Optimization,SPSO)作为电网重构的优化方法,并将最小化电网重构的功率损失作为优化目标。选择粒子群算法是二分粒子群算法(BPSO)的改进方法,相比于BPSO,本文采用的SPSO能够实现更好的优化性能。最后在多种不同电网负载情况下,比较SPSO和BPSO算法的网络重构效果,证明本文提出的方法具有较好的性能。     

船舶中压直流电力系统配电网络重构技术研究

船舶电力系统网络重构是一个多目标组合优化问题。针对船舶中压直流综合电力推进系统,建立其配电网络拓扑模型,设计改进的节点电势法对其配电网络进行潮流计算,研究其各支路故障情况下的线路电流与功率分布。根据负荷恢复量、稳定性及开关动作量,建立配电网络的故障重构模型。结合自适应权重法和杂交池算法,并设计"定向变异法"对粒子群算法予以改进,增强寻优速度及全域搜索能力,将其运用于配电网络的故障重构模型的求解。算例结果表明,利用该算法能更快速地获得更完备的重构方案,算法具有较强的寻优性能。     

多Agent粒子群算法在船舶电力网络重构中的应用

根据船舶电力系统自身所具有的特点,结合智能控制算法以及多Agent技术在电力系统的应用,本文提出了一种基于粒子群算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的拓扑模型以及数学模型。在粒子群法的基础上,给出多Agent系统的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例进行验证分析。     

大型舰船电力系统新型综合保护的研究

根据大型舰船电力系统的独特特性,确定电流差动保护作为本系统的首要保护策略的基础上,提出了以舰船电力系统快速区域保护为基础,基于矩阵算法的故障后电力网络快速重构的新方法。在快速故障诊断与故障隔离后,快速故障重构算法将迅速对电力网络剩余部分进行功率平衡,减少故障对电力系统的冲击。     

网络重构法在舰船区域配电系统中的应用研究

运用网络重构法对舰船区域配电系统进行了分析.在考虑了电网损耗和开关动作次数因素的基础上建立数学模型,并应用改进的遗传算法--单亲遗传算法(PGA)进行求解.着重分析了单亲遗传算法针对舰船区域配电系统的特点产生相应的染色体编码、初始群体、基因移位、基因突变.本文的研究证明了单亲遗传算法可有效消除常规遗传算法中对可行性解严重破坏的缺点以及网络重构法应用在舰船区域配电系统中的有效性.     

利用多Agent算法进行船舶电力系统网络重构模型研究及仿真

船舶电力系统(SPS)的网络重构通常用于船舶电网的输配电,故障恢复等,是一种重要且常用的电网控制技术。船舶电力网络重构可以被抽象为具有多目标和多约束的典型非线性离散优化问题。本文根据SPS的特点,建立SPS的简化网络模型和重构数学模型。提出一种多代理和粒子群优化(MAPSO)算法,给出该算法的算法流程和实现方法。分析验证结果表明,MAPSO可以有效重构船舶电力系统。