一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，该方法包括：S1、初始化微粒群，包括随机位置和速度；S2、采用伪幂概率贪婪离散化方法对微粒群进行离散化，评价各微粒的适应度；S3、将离散化后的作为将最优的作为S4、按式(4)、(5)迭代生成下一代微粒群；S5、将当前微粒与比较,若更优则更新将更新后的与比较，若更优则重新设置S6、如未达到终止条件，则返回步骤S4，如达到终止条件，输出结果，程序结束。程序结束。程序结束。

【技术实现步骤摘要】
一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法


[0001]本专利技术涉及船舶电力系统领域，具体为一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法。

技术介绍

[0002]在船舶运行过程中，由于破损、操作不当或设备异常等问题引起的船舶电力系统故障以及非正常运行时，将导致设备损坏甚至使供电中断，危及船舶的安全可靠运行。现代船舶电力系统装机容量不断増大，电力系统的结构也发生了较大的改变，主要表现在系统配置、电网结构、运行模式以及控制策略等方面，对电力系统的电能质量、可靠性以及稳定性等方面提出了更高的要求。为了满足船舶电力系统高可靠性要求，船舶电力系统故障自愈作为故障时的重构附加优化手段得到相应的研究。近年来，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作为智能优化方法，在电力系统故障自愈中得到了相应的研究和应用。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，用于解决上述的技术问题。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，其特征在于，包含：S1、初始化微粒群，包括随机位置和速度；S2、采用伪幂概率贪婪离散化方法对微粒群进行离散化，评价各微粒的适应度；S3、将离散化后的作为将最优的作为具体通过如下公式：具体通过如下公式：式中，d＝1，2，...，D,D为粒子的维数，t为迭代次数,ω为惯性权重,c1和c2为认知和社会参数，R为[0,1]之间的随机数，是粒子在其搜索过程中到达过的最优位置，是整个粒子群目前找到的最优位置，粒子的速度V
id
≤V
max,d
；S4、按式(4)、(5)迭代生成下一代微粒群；S5、将当前微粒与比较,若更优则更新将更新后的与比较，若更优则重新设置S6、如未达到终止条件，则返回步骤S4，如达到终止条件，输出结果，程序结束。2.如权利要求1所述的基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，其特征在于，舰船电力系统故障重构自愈的主要任务是在故障时，确定网络中哪些开关需要闭合，哪些开关需要打开，保证重要负载的供电尽快恢复，且各级负载的失电量最小、开关操作代价最小；故障重构自愈的优化的目标函数如下：式中，N1、N2、N3分别为1级、2级、3级负载的个数，负载总数N
L
＝N1+N2+N3，L
1i
、L
2j
、L
3k
分别表示1、2、3级负载的功率；λ1、λ2、λ3分别为1、2、3级负载的权重系数，Z
i
、Z
j
、Z
k
表示负载的供电状态，Z＝1表示对负载供电，Z＝0表示负载失电，μ为开关操作代价权重系数，n为重构过程中的开关操作次数。3.如权利要求2所述的基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，其特征在于，为了保证船舶电力系统处于稳定安全的运行状态，故障重构自愈时还需满足一定的约束条件，根据船舶电力系统的拓扑结构特点以及潮流分布情况，常用的约束条件主要有负荷供电约束和支路电流约束，负荷供电约束如下：x
i1
+x
i2
＝1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式中，x
i1
、x
i2
分别为重要负荷的转换开关i的正常供电电路和备用供电电路的工作状态，1表示线路供电，0表示线路断电，要求故障重构自愈时能够恢复重要负荷的正常供电路径或备用供电路径有且仅有一条闭合供电。4.如权利要求3所述的基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，其特征在于，同时要求重构自愈后舰船电力系统各支路的实际电流不得超过容许值，具体如下：I
i
≤I
i,n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)。5.如权利要求1所述的基于伪幂离散粒子群算法的船舶电力系统自愈的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘世红，施伟锋，李军军，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：