两阶段改进量子粒子群算法的配电网重构

摘要

为了解决量子粒子群算法（quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO）用于配电网重构时寻优效率低,尤其是寻优中后期算法收敛速度过慢的问题,提出了基于微分进化算子和混沌扰动两阶段改进的量子粒子群（quantum-behaved particle swarm optimization based on differential evolution and chaos disturbance,CQPSO-DE）重构算法。引入微分进化算子进行第1阶段改进,增加种群多样性,提高全局搜索能力。在此基础之上,利用Logistic混沌公式进行第2阶段改进,扰动适应度值较差的粒子,进一步提高局部搜索的速度和精度。运用IEEE33节点典型配电系统对所提的改进算法进行仿真测试,其仿真结果验证了两阶段改进算法的有效性和优越性。