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基于粒子群的PMU优化配置,是一个使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来解决IEEE 39节点电力系统中的PMU位置优化问题的程序

时间:2023-06-21 19:01:43浏览次数:72  
标签:PMU 粒子 位置 程序 适应度 最优 优化

基于粒子群的PMU优化配置

软件:MATLAB

介绍:电力系统PMU优化配置,为了使电力系统达到完全可观,以PMU配置数量最少为目标函数,运用粒子群算法进行优化处理,在IEEE30 39 57 118系统进行仿真验证。

这段代码是一个使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来解决IEEE 39节点电力系统中的PMU位置优化问题的程序。下面我将详细解释每个部分的功能和涉及的知识点。

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首先,程序开始时进行了一些初始化设置,包括定义了一些参数和变量。例如,`nvar`表示变量的数量,`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界。`popsize`表示种群的大小,`maxiter`表示最大迭代次数。`c1`和`c2`是PSO算法中的加速常数,`damp`是阻尼因子。


接下来,程序创建了一个空的结构体数组`par`,用于存储粒子的信息。每个粒子包含三个字段:`var`表示粒子的位置(二进制向量),`fit`表示粒子的适应度值,`vel`表示粒子的速度。


然后,程序使用随机数生成算法初始化了种群中的每个粒子。对于每个粒子,它的速度被初始化为位于`lb`和`ub`之间的随机值,然后通过一个Sigmoid函数将速度转换为位置。位置的每个元素都是一个二进制值,由一个随机数和Sigmoid函数生成。


接下来,程序计算每个粒子的适应度值,即调用了一个名为`IEEE_39_Bus`的函数,并将适应度值存储在相应的字段中。


然后,程序将当前种群中的最优粒子(`bpar`)和全局最优粒子(`gpar`)初始化为第一个粒子,并记录其适应度值。


接下来是主循环部分,程序通过迭代来更新每个粒子的速度和位置。对于每个粒子,它的速度根据当前速度、个体最优位置和全局最优位置进行更新。更新公式中的随机项模拟了粒子的随机搜索行为。然后,程序对速度进行阻尼处理,以减少粒子的速度。


接下来,程序对速度进行约束处理,确保速度在`lb`和`ub`之间。


然后,程序根据新的速度更新粒子的位置,方法与初始化时类似。


接下来,程序计算每个粒子的适应度值,并将其存储在相应的字段中。


然后,程序根据新的适应度值更新个体最优位置和全局最优位置。如果某个粒子的适应度值优于个体最优位置,则更新个体最优位置。如果个体最优位置的适应度值优于全局最优位置,则更新全局最优位置。


在每次迭代结束时,程序记录全局最优适应度值。


最后,程序输出结果,包括最优解的位置和适应度值,以及程序的运行时间。此外,程序还绘制了迭代次数与PMUs数量之间的关系图。


总结来说,这段代码实现了一个使用粒子群优化算法解决IEEE 39节点电力系统中PMU位置优化问题的程序。它涉及到的知识点包括粒子群优化算法、二进制编码、适应度函数的定义等。通过迭代更新粒子的位置和速度,程序寻找到最优的PMU位置,以最小化适应度函数的值。

基于粒子群的PMU优化配置,是一个使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来解决IEEE 39节点电力系统中的PMU位置优化问题的程序_初始化

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标签:PMU,粒子,位置,程序,适应度,最优,优化
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