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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了基于改进粒子群算法的分布式光伏台区优化方法及系统，属于电力系统规划领域，对分布式光伏台区的优化计算模型进行维度分析，建立基于混沌映射与精英反向学习的改进粒子群算法，利用改进粒子群算法求解分布式光伏台区优化模型，得到分布式光伏台区优化计算结果。通过精英反向学习，算法能够根据个体最优解的反馈信息，快速调整群体的搜索方向和速度，加速收敛速度，提高算法的全局搜索能力的同时增加了算法求解高维问题的。混沌映射的引入使得算法在搜索过程中具有更强的随机性和多样性，有助于避免陷入局部最优解。
主权项：1.基于改进粒子群算法的分布式光伏台区优化方法，其特征在于，包括以下步骤：对分布式光伏台区的优化计算模型进行维度分析，建立基于混沌映射与精英反向学习的改进粒子群算法，利用改进粒子群算法求解分布式光伏台区优化模型，得到分布式光伏台区优化计算结果；改进粒子群算法的流程具体为：S1、输入初始数值；S2、设置PSO参数，PSO参数包括种群规模、最大迭代次数和个体与群体学习因子；S3、利用Logistic混沌映射对粒子种群在规定搜索空间进行初始化；S4、计算第一代种群每个个体的适应度，记录每个个体的全局最优位置与种群的全局最优位置；S5、利用精英反向学习策略生成本代个体的反向解，将反向种群与当前种群合并，生成优秀个体；S6、对粒子的速度与粒子的位置进行更新；S7、判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则进行下一次迭代；若已达到，则结束迭代，生成解集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于改进粒子群算法的分布式光伏台区优化方法及系统
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