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简单的网站源码,虚拟空间网站ftp如何差异化同步,广东省东莞市招聘信息,购物网站开发周期基于非支配排序的多目标蜣螂优化算法分布式电源选址定容 1.在IEEE33节点系统中#xff0c;对三个分布式电源最佳接入位置及接入容量进行优化#xff0c;目标函数为#xff1a;f1系统电压偏差分#xff1b;f2系统网损#xff1b;f3总DG接入的容量和。 2.利用多目标蜣螂优化…基于非支配排序的多目标蜣螂优化算法分布式电源选址定容 1.在IEEE33节点系统中对三个分布式电源最佳接入位置及接入容量进行优化目标函数为f1系统电压偏差分f2系统网损f3总DG接入的容量和。 2.利用多目标蜣螂优化算法进行优化设计得到最佳接入位置和接入容量完成选址定容。 3.基于所得帕累托解集采用熵权法对其评价得到最终优化方案。 结果包括包括帕累托解集接入前后电压幅值对比图等。在电力系统优化领域分布式电源DG的选址定容是一个关键问题它对于提升系统电压稳定性、降低网损等方面有着重要意义。今天咱就来唠唠基于非支配排序的多目标蜣螂优化算法在IEEE33节点系统中实现分布式电源选址定容的事儿。一、目标函数设定咱这次要在IEEE33节点系统里找到三个分布式电源的最佳接入位置和接入容量这里设置了三个目标函数f1 - 系统电压偏差分这是衡量系统电压稳定性的重要指标偏差越小说明电压越稳定对用电设备的运行越有利。f2 - 系统网损网损直接关系到电力传输过程中的能量损耗降低网损能提高能源利用效率。f3 - 总DG接入的容量和合理控制DG接入容量在满足需求的同时避免过度接入造成资源浪费。二、多目标蜣螂优化算法实现优化设计多目标蜣螂优化算法是解决这类多目标优化问题的利器。下面咱通过简单的Python代码片段来感受下大致的优化流程实际应用会更复杂import numpy as np # 假设这里是初始化蜣螂种群的代码 def initialize_population(pop_size, num_variables): return np.random.rand(pop_size, num_variables) # 这里假设是计算目标函数值的函数 def calculate_objectives(solution): f1 np.abs(solution[0] - 1) # 简单示例计算实际与节点电压相关 f2 np.sum(solution[1:3]) # 简单示例计算实际与线路电阻等相关 f3 np.sum(solution) return np.array([f1, f2, f3]) # 非支配排序的简单示意函数 def non_dominated_sort(population): fronts [] for i in range(len(population)): pi [] ni 0 for j in range(len(population)): if i! j: if dominates(population[i], population[j]): pi.append(j) elif dominates(population[j], population[i]): ni 1 if ni 0: fronts.append([i]) # 后续还需处理其他层级的非支配前沿这里简化处理 return fronts # 判断是否支配的函数 def dominates(p1, p2): return np.all(p1 p2) and np.any(p1 p2) # 主优化流程示例 pop_size 50 num_variables 3 # 这里对应DG的接入位置和容量相关变量 population initialize_population(pop_size, num_variables) for generation in range(100): new_population [] for solution in population: # 这里可添加蜣螂移动策略相关代码 new_solution solution np.random.randn(num_variables) * 0.1 new_population.append(new_solution) population np.array(new_population) fronts non_dominated_sort(population) # 根据非支配前沿进行选择、交叉、变异等操作这里简化未写在上述代码中initializepopulation函数简单地随机初始化了蜣螂种群每个个体代表一种可能的分布式电源接入方案包含位置和容量信息。calculateobjectives函数用于计算每个方案对应的三个目标函数值。nondominatedsort函数实现了非支配排序的基本思路将种群分为不同的非支配前沿这里只是简单实现第一层前沿的划分实际应用中需要更完整的算法来处理多层前沿。主优化流程里每次迭代会生成新的种群并对其进行非支配排序后续应该根据排序结果进行选择、交叉、变异等遗传操作不过这里简化未写。通过这样的优化算法不断迭代最终就能得到一组分布式电源的最佳接入位置和接入容量完成选址定容的初步优化。三、基于熵权法的评价与最终优化方案得到了帕累托解集后还需要从中选出最合适的方案。这里采用熵权法进行评价。熵权法能根据各指标数据的变异程度来确定指标权重变异程度越大权重越高。以下是一个简单的熵权法Python代码示例def entropy_weighting(data): p data / np.sum(data, axis0) entropy -np.sum(p * np.log(p), axis0) / np.log(data.shape[0]) weights (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy) return weights # 假设这里有从帕累托解集中提取的目标函数值矩阵 pareto_solutions np.array([[1.2, 3.5, 5.0], [1.5, 3.0, 4.5], [1.3, 3.2, 4.8]]) weights entropy_weighting(pareto_solutions) # 根据权重计算综合得分选择最优解 scores np.dot(pareto_solutions, weights) best_index np.argmin(scores) best_solution pareto_solutions[best_index]在这段代码中entropy_weighting函数根据输入的数据矩阵这里是帕累托解集中各解对应的目标函数值计算出每个目标函数的权重。然后根据权重计算每个解的综合得分得分最小的解被认为是最优解也就是我们的最终优化方案。四、结果展示最终结果包括帕累托解集它展示了在不同目标之间权衡下的一组最优解。另外还有接入前后电压幅值对比图通过对比能直观地看到分布式电源接入后对系统电压的改善效果。比如可以用Python的Matplotlib库来绘制这样的对比图import matplotlib.pyplot as plt # 假设这里有接入前和接入后的电压幅值数据 before_voltage np.array([0.98, 0.99, 1.01, 0.97, 0.985]) after_voltage np.array([1.00, 1.01, 1.02, 0.99, 1.005]) nodes np.arange(len(before_voltage)) plt.plot(nodes, before_voltage, labelBefore DG接入, markero) plt.plot(nodes, after_voltage, labelAfter DG接入, markers) plt.xlabel(节点编号) plt.ylabel(电压幅值) plt.title(分布式电源接入前后电压幅值对比) plt.legend() plt.grid(True) plt.show()通过上述代码绘制出的对比图能让我们清晰地看到在各个节点处分布式电源接入前后电压幅值的变化情况为评估优化效果提供了直观依据。综上所述基于非支配排序的多目标蜣螂优化算法结合熵权法能有效地在IEEE33节点系统中完成分布式电源的选址定容为电力系统的优化运行提供有力支持。