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基于配电网供电可靠性分析分布式电源（DG）的选址与定容。在配电网发生故障时由故障前的实际运行情况动态地生成优化孤岛方案，并结合DG出力模型计算各负荷点的可靠性，得到系统电量不足指标；在此基础上，为克服粒子群优化（PSO）算法所存在的早熟问题以及人工鱼群算法（AFSA）的收敛速度过慢缺陷，对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进，有效提高了配电网中DG选址与定容优化的计算效率。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4进行分析，验证了所提方法的有效性和正确性。

load yjzl.txt; %已建支路数据 load dxzl.txt; %待选支路数据 load Pi.txt; %节点功率 tic, yjzl=yjzl; dxzl=dxzl; Pi=Pi; [N,row]=size(Pi); %N为节点数 fish=40; %控制参数：人工鱼的条数 visual=7; %控制参数：视野 delta=0.35; %控制参数：拥挤度 step=5; %控制参数：人工鱼移动的步长 maxcalculation=100; %收敛条件：最大迭代次数 objectvalue=zeros(1,fish); %食物浓度矩阵（1×fish） [NN,row]=size(dxzl); %NN为待选线路的维数 status=rand(fish,NN); %人工鱼位置状态矩阵status

全局人工鱼群优化BP神经网络在火灾探测中的应用.pdf