萬有引力算法及其在配電網(wǎng)故障診斷與重構(gòu)中的應(yīng)用.pdf

1、人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人與自然中成熟且智慧的理論、方法、應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的學(xué)科，其中重要的一部分就是人工智能算法的理論研究及其運(yùn)用。萬有引力算法作為人工智能算法中的一個(gè)分支，是一種較為新穎且具有特色的算法，優(yōu)越的尋優(yōu)能力和收斂速度使得其脫穎而出受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。因此本文針對(duì)萬有引力算法現(xiàn)有研究現(xiàn)狀，進(jìn)行了較深入的研究分析，提出相應(yīng)改進(jìn)措施以及其在配電網(wǎng)故障診斷、重構(gòu)方面的應(yīng)用方案。
　　首先對(duì)于萬有引力算法基

2、本理論部分，本文在廣泛閱讀、學(xué)習(xí)現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，深入學(xué)習(xí)了萬有引力算法的理論基礎(chǔ)和相關(guān)算法模塊，并通過標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)實(shí)際仿真驗(yàn)證了算法的可行性及其在部分函數(shù)的優(yōu)越表現(xiàn)。
　　其次針對(duì)基本萬有引力算法在高維多峰函數(shù)上表現(xiàn)不佳的問題，提出改進(jìn)方案。該改進(jìn)算法通過反向?qū)W習(xí)初始化，使得算法初始解大概率落入優(yōu)解區(qū)域，為后續(xù)尋優(yōu)奠定基礎(chǔ);算法后期引入共軛梯度法，克服算法后期歐氏距離過近導(dǎo)致粒子合力變大難以精細(xì)搜索的問題;算法運(yùn)行過程中同步進(jìn)行

3、混沌映射，使得算法迭代停滯時(shí)有一定概率隨機(jī)產(chǎn)生新解，保持了算法的多樣性，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后算法較改進(jìn)前更適用于高峰多維函數(shù)。
　　最后運(yùn)用改進(jìn)萬有引力算法進(jìn)行單目標(biāo)和多目標(biāo)模型尋優(yōu)求解。對(duì)于配電網(wǎng)故障診斷問題，構(gòu)建了單目標(biāo)尋優(yōu)模型并運(yùn)用本文算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文算法能切實(shí)可行的對(duì)故障進(jìn)行診斷;對(duì)于配電網(wǎng)故障診斷后需要及時(shí)轉(zhuǎn)供恢復(fù)非故障區(qū)域供電的實(shí)際問題，本文構(gòu)建了考慮網(wǎng)損和開關(guān)動(dòng)作的配電網(wǎng)重構(gòu)多目標(biāo)模型，運(yùn)用本文算法求解