作者：周术鹏; 靳松蚁群算法网络重构动态自适应信息素
摘要：电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张，网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点，因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而，现有的蚁群算法仍存在计算速度慢，易于陷入局部最优等缺点。为解决上述问题，提出了一种削减-累加双策略的蚁群算法并将其应用于电力系统的网络重构计算中。一方面，定义削减因子，使迭代过程中的蚂蚁数量随算法收敛的稳定程度而不断减少，实现动态自适应的蚂蚁数量选择机制以加快计算速度；另一方面，定义积累因子，增加了信息素的积累阶段，引导算法跳出局部最优，提高找到最优拓扑结构的概率。实验结果表明，在信息素更新次数和初始蚂蚁数量都相同的情况下，与已有工作相比，提出的算法能够将计算速度提升约25%；同时，将最小网损降低约9%。
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