張 威，施偉鋒，胡紅錢

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船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)及其優(yōu)化研究

張 威，施偉鋒，胡紅錢

(上海海事大學(xué)電氣自動(dòng)化系，上海 201306)

為確保船舶電力系統(tǒng)故障發(fā)生時(shí)主電力推進(jìn)動(dòng)力系統(tǒng)不失去供電，對電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重構(gòu)方法進(jìn)行了深入研究。依托智能體理論，設(shè)計(jì)了一種環(huán)境智能感知、信念產(chǎn)生、目標(biāo)控制、粒子群最優(yōu)決策的全智能體重構(gòu)方法，實(shí)施船舶區(qū)域配電系統(tǒng)故障的拓?fù)渲貥?gòu)。重構(gòu)策略以保證全船的不間斷供電、負(fù)荷損失最小、繼電保護(hù)效率最高等為目標(biāo)。對某電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)電網(wǎng)發(fā)生三相短路工況的仿真實(shí)驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的全智能體方法相比粒子群算法、遺傳算法的電力系統(tǒng)重構(gòu)更能保證船舶電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，且具有電力系統(tǒng)故障時(shí)重構(gòu)功率損耗更小、開關(guān)效率更高的優(yōu)點(diǎn)；進(jìn)一步提高了船舶電力系統(tǒng)的安全可靠性。

船舶電力系統(tǒng)；區(qū)域配電；系統(tǒng)重構(gòu)；智能體；二進(jìn)制粒子群算法

0 引言

海洋船舶按需移動(dòng)、孤立無援、海上資源有限的運(yùn)行環(huán)境，要求電力推進(jìn)船舶電力系統(tǒng)必須安全可靠。船舶電力系統(tǒng)故障導(dǎo)致的電力系統(tǒng)崩潰的后果是災(zāi)難性的[1]，可能會(huì)造成海難事故甚至人員傷亡。船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)作為船舶電力系統(tǒng)故障時(shí)的重構(gòu)優(yōu)化手段，對其進(jìn)行深入研究尤為必要。船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)實(shí)際上是指船舶電力系統(tǒng)故障時(shí)，在滿足船舶電力系統(tǒng)運(yùn)行約束前提下，考慮供電負(fù)荷優(yōu)先級，通過改變船舶區(qū)域配電系統(tǒng)供電拓?fù)?，?shí)現(xiàn)恢復(fù)最多負(fù)荷供電、開關(guān)次數(shù)最少及網(wǎng)絡(luò)損耗最小，同時(shí)提高各節(jié)點(diǎn)電壓供電質(zhì)量。

船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)包括發(fā)電機(jī)組主網(wǎng)絡(luò)和配電網(wǎng)重構(gòu)兩部分[2]。船舶電力系統(tǒng)作為典型的分布式發(fā)電系統(tǒng)其重構(gòu)方法主要有：遺傳算法[3]、免疫算法[4]、粒子群算法[5]及其改進(jìn)方法[6-7]以及多智能體方法[8]。多智能體方法已用于微電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制[9]及電網(wǎng)廣域保護(hù)控制[10]方面相關(guān)研究。由于多智能體及粒子群算法具有良好的分布式優(yōu)化性能，多智能體與粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合的方法已用于電力系統(tǒng)優(yōu)化控制[11]、配電網(wǎng)重構(gòu)[12]及多目標(biāo)供電恢復(fù)[13]。

本文將船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為分布式優(yōu)化問題，在多智能體方法的基礎(chǔ)上，提出了全智能體重構(gòu)方法，并引入粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法研究。該方法考慮供電負(fù)荷優(yōu)先級，綜合權(quán)衡供電負(fù)荷功率、繼電保護(hù)效率及網(wǎng)絡(luò)損耗，保障艦船具有較強(qiáng)的安全航行能力。對某電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法能夠有效實(shí)現(xiàn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)故障重構(gòu)，能夠保證船舶區(qū)域配電系統(tǒng)安全運(yùn)行。

1 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)

1.1 船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)目標(biāo)函數(shù)

船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)研究是指在滿足船舶電力系統(tǒng)約束條件的情況下，考慮負(fù)荷優(yōu)先級，以實(shí)現(xiàn)恢復(fù)供電負(fù)荷功率最大、繼電保護(hù)效率最高及實(shí)現(xiàn)線路損耗最小為目標(biāo)的船舶電力系統(tǒng)拓?fù)渲貥?gòu)優(yōu)化。

(1) 計(jì)及供電負(fù)荷優(yōu)先級，實(shí)現(xiàn)恢復(fù)供電負(fù)荷功率最大、繼電保護(hù)效率最高的目標(biāo)函數(shù)為

(2) 計(jì)及線路損耗的重構(gòu)

重構(gòu)研究中，線路損耗的目標(biāo)函數(shù)為

(3) 重構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

一般情況下，故障重構(gòu)優(yōu)先考慮以較少的開關(guān)操作次數(shù)恢復(fù)所有重要負(fù)荷供電。根據(jù)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)運(yùn)行工況，計(jì)及線路損耗的重構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)可表示為

1.2 船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)約束條件

鑒于現(xiàn)代艦船電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)多為閉環(huán)設(shè)計(jì)、開環(huán)運(yùn)行[14-15]及船舶電力系統(tǒng)作為典型孤立電網(wǎng)的特點(diǎn)，船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)過程中，需滿足以下約束條件：

(1) 輻射狀供電約束

(2) 發(fā)電機(jī)功率約束

(3) 支路功率約束

(4) 節(jié)點(diǎn)電壓約束

2 全智能體重構(gòu)方法及其粒子群優(yōu)化

2.1 全智能體重構(gòu)方法

全智能體重構(gòu)方法是為解決船舶區(qū)域配電系統(tǒng)拓?fù)渲貥?gòu)這一分布式重構(gòu)優(yōu)化問題，將分布式重構(gòu)問題完全由智能體實(shí)現(xiàn)，并引進(jìn)智能優(yōu)化算法，進(jìn)行全局尋優(yōu)求解的一種重構(gòu)方法。全智能體重構(gòu)方法的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在：①船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)完全由智能體進(jìn)行分布式控制實(shí)現(xiàn)；②重構(gòu)控制策略結(jié)合智能優(yōu)化算法進(jìn)行全局尋優(yōu)。

2.1.1全智能體的定義

本文在智能體和多智能體定義的基礎(chǔ)上，提出的全智能體是用于研究船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)問題的計(jì)算機(jī)控制軟件實(shí)體，它通過環(huán)境感知單元得到船舶電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中的電氣量和開關(guān)狀態(tài)量變量信息，感知船舶電力系統(tǒng)故障，根據(jù)船舶電力系統(tǒng)的故障信息，在滿足船舶電力系統(tǒng)約束的條件下，能夠在智能優(yōu)化算法的作用下，生成相應(yīng)的船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)策略。它除了具有智能體與多智能體具有的自主能力、智能性及分布式特征外，還具有優(yōu)化求解能力。所設(shè)計(jì)的全智能體抽象體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 全智能體抽象體系結(jié)構(gòu)

圖1所示的全智能體由環(huán)境感知、信念產(chǎn)生、目標(biāo)控制、規(guī)劃管理、粒子群最優(yōu)決策單元、效應(yīng)器、知識庫、策略庫、建模模塊及通信模塊等構(gòu)成。全智能體在傳感器的作用下通過環(huán)境感知模塊獲取船舶區(qū)域配電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息，并在建模模塊的作用下對其進(jìn)行抽象處理，將其送入信念產(chǎn)生單元生成反映船舶電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的信念；當(dāng)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)故障時(shí)，所產(chǎn)生的信念在目標(biāo)控制器的作用下，根據(jù)知識庫知識及目標(biāo)生成規(guī)則產(chǎn)生船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)目標(biāo)；所產(chǎn)生的重構(gòu)目標(biāo)在規(guī)劃管理及粒子群最優(yōu)決策單元的作用下，根據(jù)知識庫知識、決策庫的決策信息并在智能優(yōu)化模塊的作用下，通過智能優(yōu)化算法生成相應(yīng)的重構(gòu)策略；所生成的重構(gòu)策略作用于效應(yīng)器形成可執(zhí)行的重構(gòu)動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)。

2.1.2全智能體重構(gòu)

針對船舶電力系統(tǒng)的特點(diǎn)，根據(jù)圖1所示船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體工作原理，將船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)換為分布式約束優(yōu)化問題，船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)主要包括以下四個(gè)方面：

因此，重構(gòu)目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)可以表示為式(8)。

由式(8)可知，船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)優(yōu)化問題已轉(zhuǎn)化為分布式優(yōu)化問題，可利用優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

(3) 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)優(yōu)化實(shí)施。船舶區(qū)域配電系統(tǒng)各智能體根據(jù)智能體狀態(tài)信息，在滿足船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)約束條件下，應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法改變各斷路器開關(guān)智能體狀態(tài)變量，以式(8)所示的重構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為適應(yīng)函數(shù)，在全局優(yōu)化算法作用下進(jìn)行船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)優(yōu)化，生成相應(yīng)重構(gòu)策略。

(4) 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)實(shí)現(xiàn)。船舶區(qū)域配電系統(tǒng)根據(jù)步驟(3)，所生成的重構(gòu)策略通過數(shù)字控制器作用于空氣斷路器、自動(dòng)裝置分?jǐn)嚅_關(guān)及接觸器執(zhí)行器，實(shí)現(xiàn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)，保證船舶電力系統(tǒng)安全可靠供電。

2.2 二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法

二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法最早由Kennedy等[16]提出，本文結(jié)合Clerc等提出的收縮因子概念[17]進(jìn)行改進(jìn)粒子群算法重構(gòu)優(yōu)化研究。研究中采用二進(jìn)制編碼，、及采用連續(xù)編碼，速度更新公式如式(9)。

(10)

二進(jìn)制粒子群算法的位置更新，按式(11)進(jìn)行，先由Sigmoid函數(shù)將位置分量取值概率約束在區(qū)間[0,1]內(nèi)，再根據(jù)所產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)決定其取值為1或0。

2.3 全智能體重構(gòu)的粒子群優(yōu)化原理

研究中以某電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)為研究對象，該系統(tǒng)由四臺參數(shù)相同的船舶柴油發(fā)電機(jī)()構(gòu)成發(fā)電單元，依托配電單元縱橫連接構(gòu)成環(huán)形供電網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)對電力推進(jìn)機(jī)組單元(M1、M2)、母線直供負(fù)荷單元及區(qū)域負(fù)荷單元(、ZL1和ZL2) 供電，采用的全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法是通過智能體進(jìn)行船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)，相應(yīng)的智能體配置結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)智能體配置圖

圖2所示的船舶區(qū)域配電系統(tǒng)智能體配置圖中， B1~B11表示節(jié)點(diǎn)，智能體1~4分別表示發(fā)電機(jī)智能體，智能體7、11、13和18分別表示推進(jìn)電機(jī)智能體，智能體10和16表示區(qū)域負(fù)荷智能體，智能體8、12和17表示聯(lián)絡(luò)線智能體，其他表示母線單元智能體或母線直供負(fù)荷單元智能體，實(shí)現(xiàn)對船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體控制重構(gòu)。

根據(jù)圖2所示的船舶區(qū)域配電系統(tǒng)智能體配置，全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法研究中，將每個(gè)單智能體抽象為粒子群算法中的單個(gè)粒子。每個(gè)粒子不僅擁有粒子群算法中的追蹤個(gè)體極值和全局極值的能力，而且能不斷積累自身學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法流程如下：

(1) 船舶電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中，故障的發(fā)生會(huì)使相應(yīng)智能體狀態(tài)變量發(fā)生改變(由或由)觸發(fā)重構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)入重構(gòu)優(yōu)化。

(2) 初始化全智能體重構(gòu)的粒子群參數(shù)。根據(jù)全智能體重構(gòu)中智能體個(gè)數(shù)確定粒子群數(shù)目為18個(gè)，最大迭代次數(shù)為60次，慣性權(quán)重，加速常數(shù)，為屬于[0,1]的隨機(jī)數(shù)，重構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為。

(3) 根據(jù)粒子慣性權(quán)重更新公式(10)、速度更新公式(9)及位置更新公式(11)，分別更新全智能體重構(gòu)優(yōu)化的粒子權(quán)重及各智能體粒子速度和位置。

(4) 根據(jù)更新后的各智能體粒子位置，確定當(dāng)前位置狀態(tài)下船舶電力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，判斷船舶電力系統(tǒng)是否處于開環(huán)運(yùn)行狀態(tài)。若是開環(huán)運(yùn)行則進(jìn)入下一步；反之，返回步驟(3)。

(5) 若船舶電力系統(tǒng)處于開環(huán)運(yùn)行狀態(tài)，且滿足船舶電力系統(tǒng)約束，則采用牛頓拉夫遜潮流分析方法，分析當(dāng)前在全智能體重構(gòu)優(yōu)化的粒子群作用下船舶電力系統(tǒng)的性能，計(jì)算重構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)；反之，則更新粒子狀態(tài)。

(7) 檢查結(jié)束條件是否滿足，這里主要指是否達(dá)到最大迭代次數(shù)。如果達(dá)到最大迭代次數(shù)則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)至步驟(3)。

3 系統(tǒng)三相短路故障算例

結(jié)合圖2 所示船舶區(qū)域配電系統(tǒng)智能體配置結(jié)構(gòu)及全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化流程，研究全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化性能。

3.1 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)參數(shù)

船舶區(qū)域配電系統(tǒng)負(fù)荷參數(shù)、發(fā)電機(jī)參數(shù)及其節(jié)點(diǎn)類型分別如表1、表2所示。

表1 負(fù)荷參數(shù)

表2 發(fā)電機(jī)參數(shù)及節(jié)點(diǎn)類型

3.2 系統(tǒng)三相短路故障時(shí)全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化仿真分析

仿真基于Matlab 平臺，運(yùn)行于Intel Core i7、主頻為3.4 GHz的計(jì)算機(jī)上。電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)正常運(yùn)行工況下，節(jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4之間的線路突然發(fā)生三相短路故障，智能體BA9的工作狀態(tài)由1變?yōu)?，各聯(lián)絡(luò)線智能體狀態(tài)變量由0變?yōu)?進(jìn)行重合閘，但節(jié)點(diǎn)1至節(jié)點(diǎn)9的線路聯(lián)絡(luò)開關(guān)重合失敗。對該工況，仿真實(shí)驗(yàn)50次，可得在全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法以及粒子群算法和遺傳算法分別作用下的平均重構(gòu)結(jié)果，如表3所示。

表3 全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法性能比較

從表3所示的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法、傳統(tǒng)二進(jìn)制粒子群重構(gòu)優(yōu)化方法及遺傳算法重構(gòu)均能夠?qū)崿F(xiàn)對所有負(fù)荷的恢復(fù)供電，且開關(guān)次數(shù)最少均為4次。重構(gòu)前的網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高損耗網(wǎng)絡(luò)，在全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法作用下，線路損耗降低為1 729.82 kW，傳統(tǒng)粒子群算法作用下的線路損耗為1 747.94 kW，而遺傳算法作用下重構(gòu)后的線路損耗達(dá)2 108.01 kW。由于遺傳算法包含選擇、交叉和變異操作，其迭代的時(shí)間代價(jià)遠(yuǎn)高于全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法。仿真結(jié)果表明，全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法作用下重構(gòu)后的節(jié)點(diǎn)電壓質(zhì)量優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群作用下的重構(gòu)效果，遺傳算法作用下的重構(gòu)效果不及傳統(tǒng)粒子群作用下的效果，如圖3所示。

對比圖3船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)前后的節(jié)點(diǎn)電壓可知，在全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法的作用下，各節(jié)點(diǎn)電壓漂移得到了有效降低，各節(jié)點(diǎn)電壓供電質(zhì)量得到了提高。尤其是節(jié)點(diǎn)5和節(jié)點(diǎn)8的電壓有明顯改善，分別較重構(gòu)前的電壓質(zhì)量提高了2.1%和2.6%；而在傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法作用下的電壓質(zhì)量僅提高了1.5%。

圖3 船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)前后節(jié)點(diǎn)電壓

進(jìn)一步分析某電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)在基于全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法生成的重構(gòu)策略作用下，重構(gòu)前后的電力系統(tǒng)穩(wěn)定性。假設(shè)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)正常運(yùn)行工況下，在3.0 s節(jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4之間的線路突然發(fā)生故障，且節(jié)點(diǎn)1至節(jié)點(diǎn)9的線路聯(lián)絡(luò)重合失敗，考慮全智能體粒子群重構(gòu)優(yōu)化策略的生成時(shí)間，該系統(tǒng)在3.8 s按所生成的重構(gòu)策略進(jìn)行重構(gòu)，推進(jìn)電動(dòng)機(jī)及發(fā)電機(jī)組的轉(zhuǎn)速變化分別如圖4、圖5所示。

由圖4、圖5所示的船舶推進(jìn)電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)組重構(gòu)前后轉(zhuǎn)速仿真結(jié)果可知，在全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化算法作用下，推進(jìn)電動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)組分別經(jīng)過2.2 s和2.3 s的過渡，達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)；而未采用全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法的系統(tǒng)需經(jīng)過約長達(dá)8.6 s的調(diào)整，才能恢復(fù)穩(wěn)定運(yùn)行。但由于重構(gòu)過程中大負(fù)荷切換，會(huì)分別使船舶推進(jìn)電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速產(chǎn)生0.34%和0.13%的擾動(dòng)。

圖4 重構(gòu)前后推進(jìn)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速

圖5 重構(gòu)前后發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速

4 結(jié)論

針對船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)優(yōu)化問題，為提高船舶區(qū)域配電系統(tǒng)不間斷供電能力，在多智能體方法的基礎(chǔ)上結(jié)合粒子群優(yōu)化算法，提出全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法用于船舶區(qū)域配電系統(tǒng)重構(gòu)研究。該方法根據(jù)所建立的某電力推進(jìn)船舶區(qū)域配電系統(tǒng)全智能體重構(gòu)模型，將復(fù)雜的船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為分布式優(yōu)化問題進(jìn)行研究。研究過程中，分布式問題完全由智能體進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并基于粒子群算法進(jìn)行全局尋優(yōu)。通過對所生成的重構(gòu)策略進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，全智能體重構(gòu)粒子群優(yōu)化方法既保證了船舶電力系統(tǒng)連續(xù)供電，又提高了船舶電力系統(tǒng)的供電質(zhì)量，有效降低了船舶電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)損耗，使船舶電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行能力得到了提升。

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(編輯 魏小麗)

Research on agent based reconfiguration and its optimization for shipboard zonal power systems

ZHANG Wei, SHI Weifeng, HU Hongqian

(Department of Electrical Automation, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

In order to ensure that the main electric propulsion power system do not lose power for the shipboard power system under fault condition, the shipboard power system topology reconfiguration method is studied. Based on the intelligent agent theory, a kind of all agent based reconfiguration method is established. This method is composed of intelligent environment perception, belief generator, target control and the particle swarm optimal decision. Reconfiguration strategies are used to ensure the uninterrupted power supply, minimization of the shipboard power system loss and maximum of relay protection efficiency, etc. The simulation for a certain type power grid of electric propulsion shipboard distribution system under the three-phase short circuit conditions is conducted. Compared with the particle swarm particle algorithm and genetic algorithm from the simulation result, it shows that the proposed method can ensure the safety operation of the shipboard power system and also has the benefit of less power loss and higher switch efficient under power system fault condition. It can further improve the safety and reliability for shipboard power system.

This work is supported by Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China (No. 20123121110003).

shipboard power system; zonal power systems; power system reconfiguration; agent systems; binary particle swarm optimization

10.7667/PSPC150358

高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20123121110003)；上海海事大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(2014ycx056)

2015-03-09；

2015-12-11

張 威(1987-)，女，博士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)控制與優(yōu)化；E-mail: viweizhang@163.com

施偉鋒(1963-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化、電力傳動(dòng)控制系統(tǒng)、船舶控制工程等；E-mail: wfshi@shmtu.edu.cn

胡紅錢(1983-)，男，博士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)控制與優(yōu)化。