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基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容优化设计
摘要：
随着社会经济的不断发展，能源约束和环境污染问题日益严重，分布式电源系统应运而生。在分布式电源选址定容问题中，粒子群算法（PSO）已被广泛应用，但该算法在收敛速度、全局最优解等方面存在不足。为此，本文提出了一种改进粒子群算法来解决分布式电源选址定容问题。本文分别从算法改进、实验结果以及应用前景等方面进行了详细地阐述。
关键词：分布式电源；选址定容；粒子群算法；改进算法
Abstract:
Withthecontinuousdevelopmentofsocietyandeconomy,energyconstraintsandenvironmentalpollutionhavebecomeincreasinglysevere,anddistributedpowergenerationsystemscameintobeing.Intheproblemofdistributedpowersourceselectionandcapacity,theparticleswarmalgorithm(PSO)hasbeenwidelyused,butthereareshortcomingssuchasconvergencespeedandglobaloptimalsolutions.Therefore,thispaperproposesanimprovedparticleswarmalgorithmtosolvetheproblemofdistributedpowersourceselectionandcapacity.Thispaperelaboratesthealgorithmimprovement,experimentalresults,andapplicationprospects.
Keywords:DistributedPower;SiteSelectionandCapacity;ParticleSwarmAlgorithm;ImprovedAlgorithm
一、引言
居民区电力需求的增加、新能源的普及以及环境保护的要求，促进了分布式电源的发展。优化分布式电源的选址和容量是分布式电源系统规划的核心问题。在解决分布式电源选址定容问题中，人工蜂群算法、遗传算法等优化算法被广泛应用。而粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）在全局搜索、启发式搜索等方面具有诸多优点，已经被广泛应用于实际问题的求解过程中。但是，PSO算法在收敛速度、全局最优解等方面存在不足。
为解决上述问题，本文提出了改进粒子群算法用于分布式电源选址定容问题的优化策略。改进后的算法在局部搜索和全局搜索方面优化，解决了传统PSO算法中局部最优点陷阱、权重处于固定状态等问题，同时改进了迭代收敛速度问题，在避免过早收敛的同时获得更加优化的最优解。
本文第二部分介绍粒子群算法的原理；第三部分提出改进粒子群算法的方法；第四部分设计实验，对改进粒子群算法进行了实验对比；第五部分探讨了该算法的应用前景；最后对全文进行总结。
二、粒子群算法的原理
粒子群算法源于生物学，是通过模拟鸟群或鱼群的集体行为，来解决优化问题的智能算法。粒子群算法通过模拟粒子在解空间内的运动与交流的过程，从而搜索全局最优解。粒子群算法涉及到群体行为和个体行为两个方面。
2.1群体行为
粒子群算法中的群体行为是指同时改变多个粒子的位置，从而更好地搜索最优解。
其中簇和重心是粒子群算法中的核心概念，簇代表的是粒子个体的位置，即搜索空间中每个粒子的位置。重心则代表整个粒子群的平均位置。
2.2个体行为
个体行为代表着粒子的“自我决策”，即粒子在当前位置下自我决策，以决定下一步应该怎么做。
在粒子群算法中，个体行为与概率密度有关，通常是以当前位置为基础，使用随机函数来生成一个新的移动位置
3.改进的粒子群算法
3.1算法
本文对PSO算法中常用的线性权重法进行改进，构建改进粒子群算法的权重更新公式如下：
𝑤𝑘=𝑤0−(𝑤0−𝑤𝑏)∗(𝑘/𝑛)2
其中，𝑤0为初始权重，𝑤𝑏为最终权重，𝑘为迭代次数，𝑛为总迭代次数。
3.2改进方法
3.2.1策略选择
传统的粒子群算法存在权重处于固定状态以及局部最优点陷阱的问题，为解决这一问题，该算法提出了一种基于下坡高度的策略，即通过固定下坡高度为θ，来决定权重更新的方法，避免了权重处于固定状态。
3.2.2局部搜索
为避免粒子陷入局部最优点陷阱，该算法使用一种名称为“自我认知”的方法来实现局部搜索。即对每一个粒子的个体最优解和局部最优解进行对比，若个体最优解优于局部最优解，将个体最优解赋值给局部最优解，从而使得整个粒子群体积极向前。
3.2.3全局搜索
改进的算法在全局搜索方面采用了较多的策略，具体包括