【摘要】：文章总结了粒子群优化（PSO）算法的一些改进方法，分析了其收敛难题的关键原因，并提出了一种局部最优分支优化方法。该方法包括五个要素：局部最优的确定、局部最优区域的锁定、在局部最优区域内的分支搜索、主搜索过程中的粒子招募以及终止条件。此外，还根据输电网络规划的特点，提出了一种基于构造性启发式算法的反向深度优化方法。数值模拟结果表明，这两种方法克服了收敛难题，提高了搜索效率，并同时确保了局部和全局搜索能力。它们为其他优化方法提供了新的思路。
【关键词】：电力系统；输电网络规划；粒子群优化；收敛保证；局部最优；全局搜索
本文详细探讨了在电力系统输电网络规划中如何利用改进的粒子群优化算法来提高规划效率和优化效果。粒子群优化是一种基于群体智能的优化技术，模仿鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的解决方案。然而，原始的PSO算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。
为了改善这些问题，作者提出了局部最优分支优化方法。通过确定局部最优，算法能够更准确地捕捉到解空间中的优秀区域。接着，锁定局部最优区域，防止粒子过度集中在某个局部最优，从而增强了全局搜索能力。然后，在局部最优区域内进行分支搜索，以探索可能的更优解。同时，主搜索过程中不断有新的粒子被招募，增加了解的多样性，有助于跳出局部最优。通过设定合适的终止条件，保证了算法在一定时间内能够收敛到满意解。
此外，针对输电网络规划问题的特性，作者引入了基于构造性启发式算法的反向深度优化方法。这种反向策略是从已有的最优解出发，逆向搜索更优的解空间，有效地避免了盲目搜索，提高了搜索效率。数值模拟验证了这两种方法的有效性，不仅解决了PSO的收敛难题，而且提高了搜索效率，确保了在寻找全局最优解的同时，也能深入到局部解空间进行探索。
这篇文章对于电力系统输电网络规划的优化提供了重要的理论支持和实践指导，其提出的算法策略具有广泛的应用前景。对于优化算法的研究者和电力系统规划的工程师来说，这是一篇有价值的参考文献，可以借鉴其思想和方法，提升优化问题的解决能力。
