的支路,从而得到个新的网络结构。对于降低网络损耗为目方蚂蚁选择该路径的概率越大,因此蚂蚁群体的集体行为可看做是学习信息的正反馈,即条路径上经过的蚂蚁越多,后面的蚂蚁也更倾向于选择这条路径。根据这种规则,蚂蚁个体可以获得通向食物的最短路径。蚁群算法对初始解依赖度低,适应性和鲁棒性强缺点是计算量大,收敛协作,在优化过程中不断进行动态调整,即根据粒子本身历史最优解和整体群体历史最优解不断修正自己的速度和方向,在解空间中逐步向更优解靠近,并最终寻得最优解口。与传统随机方法相比,粒子群优化算法计算效率更高,易于实现,鲁棒性好,能以较大概率得到全局最优解。现多目标恢复重构。配电网供电恢复方法概述原稿。陈羽,男,副教授,主要研究方向智能配电网通信与自动化技术智能优化方法近年来,人工智能算法在配电网恢复重构中的应用越来越广泛,主要包括遗传算法粒子群优化算法模拟退火算法蚁群算法等。遗传算法采用简单易配电网供电恢复方法概述原稿证了算法得到全局最优解的高效性。文献提出种基于整数规划的重构方法,次可以考虑多个开关操作,该方法能保证得到全局最优解。文献将个常开常闭开关对的操作视为个阶段,将配电网重构看作多阶段决策问题,用动态规划的方法进行求解。采用传统数学规划方法求解网络优化重特性,结合算法使得次遍历对应个有效的开关组合,缩小了解空间,提高了求解速度。文献从蚁群的转移概率和信息素更新两个角度改进了蚁群算法,提高了最优解的收敛速度。结论与其他方法相比,恢复重构的智能优化方法具有全局寻优能力强的优势。智能优化方法近数与约束条件的形式,并用单纯形或分支定界等方法求解。和首次提出用分支定界法求解网络重构问题。文献叫将配电网描述成树状网络,通过最短路径法分别为毎个负荷寻找最佳供电路径,将线路容量约束和节点电压约束用弧的权值来表示,在形成网络的过程中考虑这些约束,从而粒子群算法,有效降低了无效粒子的产生概率。蚁群算法由于年在其博士论文中提出,是种模拟蚂蚁在觅食过程中寻找最短路径的算法。后方蚂蚁根据前方蚂蚁留下的分泌物选择其要前行的路径,条路径上的分泌物浓度越高,后方蚂蚁选择该路径的概率越大,因此蚂蚁群体的集体行要重新计算在这种拓扑下的潮流分布,计算时间长处理过程繁琐,因此有许多学者在此基础上进行了改进。粒子群优化算法模拟鸟群在觅食过程中的移动,群体中的鸟类比于没有质量和形状的粒子,通过粒子之间的信息共享和互相协作,在优化过程中不断进行动态调整,即根据粒子本为可看做是学习信息的正反馈,即条路径上经过的蚂蚁越多,后面的蚂蚁也更倾向于选择这条路径。根据这种规则,蚂蚁个体可以获得通向食物的最短路径。蚁群算法对初始解依赖度低,适应性和鲁棒性强缺点是计算量大,收敛速度慢,易陷入局部最优解。文献用了蚁群算法的正反启发式算法应用较为广泛的启发式算法主要有两种支路交换法和最优流模式法。首次提出支路交换法的概念,从个可行的网络结构出发,根据目标要求选择个开关对,闭合个联络开关的同时打开个分段开关,相当于交换了两者的支路,从而得到个新的网络结构。对于降低网络损耗为目虑这些约束,从而保证了算法得到全局最优解的高效性。文献提出种基于整数规划的重构方法,次可以考虑多个开关操作,该方法能保证得到全局最优解。文献将个常开常闭开关对的操作视为个阶段,将配电网重构看作多阶段决策问题,用动态规划的方法进行求解。采用传统数学规划家系统将恢复重构的调度员知识形成规则库,根据推理规则指导恢复重构。文献设计了可自动生成恢复重构开关操作的专家系统,该系统己应用于浙江配电系统。文献基于配电网络拓扑分析,论述了恢复重构专家系统的结构和规则。专家系统恢复重构方法可用于大规模网络和多重故年来,人工智能算法在配电网恢复重构中的应用越来越广泛,主要包括遗传算法粒子群优化算法模拟退火算法蚁群算法等。遗传算法采用简单易行的进制编码方式,但由于未考虑配电网开环运行等特点,在寻优过程中会产生大量无效解,降低了故障恢复效率。文献讨论了应用遗传算法为可看做是学习信息的正反馈,即条路径上经过的蚂蚁越多,后面的蚂蚁也更倾向于选择这条路径。根据这种规则,蚂蚁个体可以获得通向食物的最短路径。蚁群算法对初始解依赖度低,适应性和鲁棒性强缺点是计算量大,收敛速度慢,易陷入局部最优解。文献用了蚁群算法的正反证了算法得到全局最优解的高效性。文献提出种基于整数规划的重构方法,次可以考虑多个开关操作,该方法能保证得到全局最优解。文献将个常开常闭开关对的操作视为个阶段,将配电网重构看作多阶段决策问题,用动态规划的方法进行求解。采用传统数学规划方法求解网络优化重拓扑调整,毎得到个新的网络拓扑就要重新计算在这种拓扑下的潮流分布,计算时间长处理过程繁琐,因此有许多学者在此基础上进行了改进。数学规划方法数学规划方法在确定最优恢复策略上得到了广泛应用,其中最为成熟的当属混合整数规划,此类方法将恢复重构问题表示为目标配电网供电恢复方法概述原稿法求解网络优化重构问题的显著优点是其全局最优性,得到的最优解不依赖于网络的初始结构,但对于大规模系统而言,由于故障恢复重构问题的维数较大,存在维数灾的问题,在定的迭代次数内大多只能求得次优恢复重构方案,计算量大,效率低下。配电网供电恢复方法概述原稿证了算法得到全局最优解的高效性。文献提出种基于整数规划的重构方法,次可以考虑多个开关操作,该方法能保证得到全局最优解。文献将个常开常闭开关对的操作视为个阶段,将配电网重构看作多阶段决策问题,用动态规划的方法进行求解。采用传统数学规划方法求解网络优化重问题表示为目标函数与约束条件的形式,并用单纯形或分支定界等方法求解。和首次提出用分支定界法求解网络重构问题。文献叫将配电网描述成树状网络,通过最短路径法分别为毎个负荷寻找最佳供电路径,将线路容量约束和节点电压约束用弧的权值来表示,在形成网络的过程中考优化方法具有全局寻优能力强的优势。启发式算法应用较为广泛的启发式算法主要有两种支路交换法和最优流模式法。首次提出支路交换法的概念,从个可行的网络结构出发,根据目标要求选择个开关对,闭合个联络开关的同时打开个分段开关,相当于交换了两者的支路,从而得到个障下的恢复重构,但该方法难以形成部分知识规则如约束条件运行方式等。佩特里网方法配电网故障是同时或次序发生的,该行为模式符合佩特里网的应用条件。数学规划方法数学规划方法在确定最优恢复策略上得到了广泛应用,其中最为成熟的当属混合整数规划,此类方法将恢复重为可看做是学习信息的正反馈,即条路径上经过的蚂蚁越多,后面的蚂蚁也更倾向于选择这条路径。根据这种规则,蚂蚁个体可以获得通向食物的最短路径。蚁群算法对初始解依赖度低,适应性和鲁棒性强缺点是计算量大,收敛速度慢,易陷入局部最优解。文献用了蚁群算法的正反构问题的显著优点是其全局最优性,得到的最优解不依赖于网络的初始结构,但对于大规模系统而言,由于故障恢复重构问题的维数较大,存在维数灾的问题,在定的迭代次数内大多只能求得次优恢复重构方案,计算量大,效率低下。配电网供电恢复方法概述原稿。专家系统方法数与约束条件的形式,并用单纯形或分支定界等方法求解。和首次提出用分支定界法求解网络重构问题。文献叫将配电网描述成树状网络,通过最短路径法分别为毎个负荷寻找最佳供电路径,将线路容量约束和节点电压约束用弧的权值来表示,在形成网络的过程中考虑这些约束,从而目标的配电网优化重构,若只存在唯的变电站电源,支路交换法般考虑两条启发式规则闭合的联络开关两端存在明显的电压差负荷从电压低的侧向电压高的侧转移。该方法的优点是毎次开关对的操作都保证了配电网的福射状,缺点是毎次只能进行次拓扑调整,毎得到个新的网络拓扑的网络结构。对于降低网络损耗为目标的配电网优化重构,若只存在唯的变电站电源,支路交换法般考虑两条启发式规则闭合的联络开关两端存在明显的电压差负荷从电压低的侧向电压高的侧转移。该方法的优点是毎次开关对的操作都保证了配电网的福射状,缺点是毎次只能进行次配电网供电恢复方法概述原稿证了算法得到全局最优解的高效性。文献提出种基于整数规划的重构方法,次可以考虑多个开关操作,该方法能保证得到全局最优解。文献将个常开常闭开关对的操作视为个阶段,将配电网重构看作多阶段决策问题,用动态规划的方法进行求解。采用传统数学规划方法求解网络优化重度慢,易陷入局部最优解。文献用了蚁群算法的正反馈特性,结合算法使得次遍历对应个有效的开关组合,缩小了解空间,提高了求解速度。文献从蚁群的转移概率和信息素更新两个角度改进了蚁群算法,提高了最优解的收敛速度。结论与其他方法相比,恢复重构的智能数与约束条件的形式,并用单纯形或分支定界等方法求解。和首次提出用分支定界法求解网络重构问题。文献叫将配电网描述成树状网络,通过最短路径法分别为毎个负荷寻找最佳供电路径,将线路容量约束和节点电压约束用弧的权值来表示,在形成网络的过程中考虑这些约束,从而献提出了结合进制粒子群算法和离散粒子群算法的混合粒子群算法,有效降低了无效粒子的产生概率。蚁群算法由于年在其博士论文中提出,是种模拟蚂蚁在觅食过程中寻找最短路径的算法。后方蚂蚁根据前方蚂蚁留下的分泌物选择其要前行的路径,条路径上的分泌物浓度越高,后的进制编码方式,但由于未考虑配电网开环运行等特点,在寻优过程中会产生大量无效解,降低了故障恢复效率。文献讨论了应用遗传算法实现多目标恢复重构。粒子群优化算法模拟鸟群在觅食过程中的移动,群体中的鸟类比于没有质量和形状的粒子,通过粒子之间的信息共享和互相年来,人工智能算法在配电网恢复重构中的应用越来越广泛,主要包括遗传算法粒子群优化算法模拟退火算法蚁群算法等。遗传算法采用简单易行的进制编码方式,但由于未考虑配电网