社会认知算法在配电网重构中的应用

摘要

社会认知优化算法(SCO)通过竞争选择和领域搜索来模拟社会认知理论中的社会学习能力,用代理来表示社会中的人,用知识库来表示社会中的知识,通过代理和知识库之间的相互作用和交互来模拟人类的社会学习过程,从而实现优化学习的目的.本文将社会认知算法运用到应用于配电网重构,并根据配电网的结构特点,采用基于节点度的方法对配电网络进行简化,并依据简化的网络进行编码和种群个体初始化,在进行种群个体优化过程中,本文采用分层优化策略,首先选择哪些支路组应该断开;其次对上一步断开的支路组内部的断开支路进行优化.最后利用Matlabr2009b平台进行编程,通过对IEEE33节点系统仿真,验证本文算法的合理性和有效性.