基于改进双粒子群算法的舰船电力系统网络故障重构

作     者：张兰勇 孟坤 刘胜 李佐勇 ZHANG Lanyong;MENG Kun;LIU Sheng;LI Zuoyong

作者机构：哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 毫米波国家重点实验室(东南大学)江苏南京210096 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)福建福州350121 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2019年第47卷第9期

页      面：90-96页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0824[工学-船舶与海洋工程] 082401[工学-船舶与海洋结构物设计制造] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(51579047) 国防技术基础项目(JSHS2015604C002) 毫米波国家重点实验室开放课题项目(K201707) 黑龙江省自然科学基金(QC2017048) 哈尔滨市自然科学基金(2016RAQXJ077) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(HEUCF180407) 

主　　题：舰船电力系统 故障重构 改进双粒子群算法 混沌局部搜索 

摘      要：舰船电力系统环形网络故障重构本质上是带约束的多目标非线性组合优化问题。为了解决舰船电力系统发生故障时的供电恢复问题,提出了一种改进双粒子群优化算法进行求解。此算法分为主、辅两个粒子群,主粒子群改进了种群初始化、自适应调整惯性权重和学习因子,提高了主粒子群算法的全局寻优能力。同时,辅助粒子群还采用改进的混沌局部搜索策略,增强了种群多样性及局部寻优能力,有效地解决了粒子群算法中容易陷入局部极值的问题。通过系统仿真,分别将几种不同的优化算法进行比较。结果表明该算法具有很高的搜索效率和寻优能力,能有效地提高故障恢复的速度与精度,在处理舰船电力系统网络故障重构方面具有较好的效果。