标题：分布式电源选址定容中的粒子群优化算法与改进
摘要：本文基于对分布式电源接入配电网前后网络损耗影响的分析，提出了一种改进的粒子群优化算
法，用于分布式电源选址和定容计算。该算法采用混合模拟退火算法，旨在进一步减少配电系统的网
络损耗。通过两个算例与遗传算法和模拟退火算法的结果进行对比分析，验证了改进算法在分布式电
源选址和定容问题求解中具有全局搜索能力和快速收敛速度的特点。本文的研究结果为进一步开展分
布式电源规划提供了拓展思路。
1. 引言
随着分布式电源的接入不断增多，配电网的网络损耗问题变得愈发突出。为了减少网络损耗并提高配
电系统的效率和可靠性，分布式电源的选址和定容成为研究的重点。本文旨在提出一种改进的粒子群
优化算法，用于解决分布式电源选址和定容问题。
2. 分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响
本节主要分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响。通过对配电网拓扑结构和电力负荷的
分析，可以发现分布式电源接入后，网络损耗明显增加。这进一步凸显了分布式电源选址和定容的重
要性。
3. 粒子群优化算法及其在分布式电源选址定容中的应用
3.1. 算法原理
本节介绍了粒子群优化算法的原理和基本流程。粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化
算法，通过不断迭代搜索最优解。在分布式电源选址和定容问题中，可以将每个粒子视为一个候选解
，并通过适应度函数评估候选解的优劣程度。
3.2. 算法改进
本节提出了一种改进的粒子群优化算法，采用混合模拟退火算法来增加算法的全局搜索能力和收敛速
度。具体而言，算法在每次迭代时，根据一定概率随机选择模拟退火算法进行搜索，并根据当前温度
和适应度函数进行优化。通过将模拟退火算法与粒子群优化算法相结合，可以得到更优的分布式电源
选址和定容方案。
4. 算法实验与结果分析
通过两个算例，本节对本文提出的改进算法与遗传算法和模拟退火算法的结果进行对比分析。实验结
果表明，改进算法具有较强的全局搜索能力和快速的收敛速度。与其他算法相比，改进算法在减少网
络损耗和提高配电系统效率方面具有明显优势。
5. 电力系统大数据分析的卷积神经网络
本节介绍了使用卷积神经网络(CNN)等机器学习算法开发 ISO 人工智能决策系统的方法。该系统可以
帮助甚至取代人类操作员，有效地控制未来复杂的电网。具体而言，本节讨论了 CNN 的操作，以及如
