改进粒子群算法在智能建筑供配电系统故障定位中的应用.pdf
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1、NORTHERNARCHITECTURE27第8 卷第2 期2 0 2 3年4月工程科技方建筑北改进粒子群算法在智能建筑供配电系统故障定位中的应用江楠,戚欣*(吉林建筑大学电气与计算机学院,吉林长春130118)摘要:在当下高速发展的社会中,计算机技术尤为关键,受信息化的影响,建筑行业技术也在不断更新。智能建筑的出现,提升了人们的生活质量。本文针对智能化建筑,对智能算法在供配电系统故障定位中的应用进行综述。简述粒子群算法的原理、特点;为了验证算法的优越性能,用粒子群算法和萤火虫算法同时对四个基准测试函数进行计算,比较两个算法计算结果的准确性;为了提升原始粒子群算法的性能,加入混沌系统,优化种群
2、初始位置;对一个简单的12 节点配电系统模型进行故障定位测试,结果表明,改进后的粒子群算法有更好的收敛性能。关键词:智能建筑;粒子群算法;函数优化;故障定位中图分类号:TM711文献标识码:A文章编号:2 0 9 6-2 118(2 0 2 3)0 2-0 0 2 7-0 5Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm in FaultLocation of Intelligent Building Power Supply and Distribution SystemJIANG Nan,QI Xin(Colleg
3、e of Electrical and Computer,Jilin Jianzhu University,Changchun Jilin130118,China)Abstract:In the current rapid development of society,computer technology is particularly critical,and the tech-nology of the construction industry is also constantly updated under the influence of informatization.The e
4、mer-gence of intelligent buildings has improved peoples quality of life.For intelligent buildings,this paper summa-rizes the intelligent building and the application of intelligent algorithm in fault location of power supply and dis-tribution system.Briefly describe the principle and characteristics
5、 of Particle Swarm Optimization Algorithm,andin order to verify the superior performance of the algorithm,the Particle Swarm Optimization Algorithm and theFirefly Algorithm are used to calculate the four benchmark test functions at the same time,and the accuracy ofthe results of the two algorithms i
6、s compared,and in order to improve the performance of the original ParticleSwarm Optimization Algorithm,chaos system is added to optimize the initial position of the population,and thefault location test of a simple 12-node distribution system model,and the results show that the improved ParticleSwa
7、rm Optimization Algorithm has better convergence performance.Keywords:intelligent building;Particle Swarm Optimization Algorithm;function optimization;fault location0引言由于计算机科学技术的快速发展,给社会各行各业带来前所未有的改革,建筑行业受信息化、智能化影响形成的智能化建筑改善了人们的生活与工作环境。建筑设备智能化是指把建筑内的设备结合成一个统一的系统,并且使设备在一个最佳的收稿日期:2 0 2 2-10-0 8基金项目:吉林
8、省教育厅科研项目(JJKH20210257KJ);吉林省科技厅重点研发项目(2 0 2 2 0 2 0 319 0 SF)作者简介:江楠(19 9 7 ),男,福建省长汀县人,在读硕士研究生,主要从事群智能算法在配电网中应用的研究。*通讯作者:戚欣(19 58 ),男,吉林省农安县人,教授,博士,主要从事管理科学与工程研究,E-mail:NORTHERNARCHITECTURE28第8 卷方建北筑状态下运行2 。从9 0 年代起,智能建筑已经取得了巨大成就,其中包括建筑设备自动化、通信自动化、消防自动化等31建筑智能化1.1建筑智能化概述建筑设备自动化系统(简称BAS)是在建筑物中应用现代化控
9、制技术,是一个对建筑物实现多目的管理的综合系统。其组成部分包括了空调、照明、供电、电梯等机电设备。建筑智能化起源于2 0 世纪8 0 年代的美国,指的是将智能计算机技术运用到建筑自动化系统当中,这里面包括了信息设施系统、安防系统、建筑设备管理系统和公共安全系统。文献4 价绍到城市的优质发展离不开建筑智能化。智能建筑构造了智能城市,给人们带来了可持续的能源,智能化的建筑和基础设施也给人们带来了更加安全舒适的生活环境。相比于传统的终端控制系统,智能建筑设备自动化系统具有很大优势,体现在4个方面:能够监视并且控制机电设备的运行状态;检测各个设备的运行参数;调节各个设备的参数使其达到最好的工作条件并达
10、到节能效果;检测的故障并实现对建筑物中所有设备的管理。文献5 提到,智能建筑中的智能控制是一个全新的自动化科学分支,它交叉了人工智能技术和控制技术。作为全新的交叉科学,其中心思想在于效仿人类智慧对困难、复杂系统进行精确控制。1.2群智能算法在配电系统故障定位中的应用配电系统故障定位,即在配电网络发生故障的时候,利用智能化的设备和系统,对故障点做出快速、精准的位置锁定。我国早期使用的故障定位技术是利用分段器和重合器完成的,简单且容易实现。现阶段,考虑到经济性因素,大多使用基于FTU和人工智能算法的定位技术回。文献7 设计了一种交互式二进制蝙蝠算法。传统的蝙蝠算法寻优策略是根据个体经验和群体间共享
11、信息来进行调整,但单个的蝙蝠群体仅按照自身和全局极值来调整寻优状态,对于其他蝙蝠群体的信息没有有效结合。改进方法中IBBA利用自协作等方式进行位置信息的交互传递,把当前最优适应度值对应的个体位置信息作为下一蝙蝠种群迭代的位置信息,有效提高蝙蝠算法的搜索能力,减少了搜索时间。针对该算法,建立编码方式,引人评价函数提高算法适用性。吴建旭等8 采用和声搜索算法,将网络损耗、开关的闭合打开次数等作为目标建立模型。为统一量纲,将多个目标归一化处理,为了解决和声搜索算法周边局部搜索能力和收敛能力,对算法进行自适应参数调整,对HCMP和PAR灵活取值。该研究改进了和声库的取值机制,在和声库中随机抽取n个和声
12、组成一个取值和声库,通过取对角元素来组成一个新的和声,从而避免出现无效迭代。最后,该研究增加了数据处理能力,加快收敛速度的同时优化了数据多样性,可以此获得一个最优方案文献9 采用的是鲸鱼算法进行故障定位,使用Sobol序列初始化种群,获得的初始种群分布较为均匀,该状态下的解空间向量能够提高算法寻优速度。传统鲸鱼算法的全局和局部搜索能力有矩阵系数A值调节,但A值的线性变化对于鲸鱼算法的搜索转换表现的不够优秀。该文献中提出了自适应调整权重因子来影响A值的变化,初期权重较大提高全局搜索能力,后期权重随迭代次数增加慢慢减小来提高局部的搜索精确性。在迭代后期,算法容易陷人局部最优,过早收敛,该文献提出差
13、分变异微扰因子,使算法跳出局部最优,从而提高搜索的精确性和效率。文献10 采用了改进的麻雀算法对配电网故障进行定位。麻雀算法具有的迭代方式使算法在运行过程中不易陷人局部最优解,具有收敛快等特点。但是传统的麻雀算法在初始的个体位置产生的是随机的、不均匀的,这一因素会增加算法在运行计算时的时间,并且精确性也有所降低。针对这一问题,该文献提出了混沌初始化进行改进。这种改进让算法的计算次数减少,提高效率,扩大寻优范围,算法性能大幅提升。2粒子群算法2.1粒子群算法概述1995年,受鸟类群体行为的启发,美国学者Kennedy和Eberhart对这种行为试着建立数学模型并进行仿真,从而创造了粒子群算法。粒
14、子群算法(简称PSO)中心原理是利用群体里每个独立个体相互之间的协调合作及相互分享传递信息来达到寻找最优解的目的。粒子群算法相比于其他算法有以下优势:概念原理简单、结构不复杂容易实现、需要调整的参数少、方便操作。基于以上优势,粒子群算法常应用于非线性的整合规划、多目标函数优化等。在面对搜索空间有大量局部极值时,算法的寻NORTHERNARCHITECTURE29江楠,等:改进粒子群算法在智能建筑供配电系统故障定位中的应用第2 期优效率会受到很大影响。所以,已有学者对此做出了改进,并将其应用于许多不同的领域该算法的大致过程为:首先,对粒子速度和位置初始化,即设置种群的大小。速度是指粒子的移动快慢
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