对配电网重构算法的分析

本文介绍了配电网重构的意义以及研究现状,总结了配电网重构各种目标函数、常规的配电网重构算法以及改进的配电网重构算法,可供工程技术人员参考!     

配电网重构及其优化算法设计研究

目前,我国的经济发展速度较快,群众的生活和企业的生产都需要大量的电力,这既给我国的电力事业提供了良好的发展环境,同时也为我国电力供应技术提出了严峻的挑战.电网重构是一种提升配电网络运行效率的最有效手段之一,同时还可以有效地提高供电安全性.该文即是对配电网重构及其优化算法设计进行的讨论,其中主要分析了数学优化法、最优流模式法、开关交换法以及智能优化算法等,并对其优缺点进行了阐述,以期能为相关工作提供参考.     

配电网网络重构算法的研究

针对配电网的特点,列出了配电网重构的目标及约束条件,并介绍了配电网重构的各种算法,分析了各种算法的优缺点及改进之处,较全面的反映了配电网重构算法的研究情况。     

基于改进黏菌算法的配电网重构研究

为更好地解决配电网重构时存在的搜索范围大、收敛速度慢等问题,建立以降低网络总有功损耗和均衡负荷为目标的配电网重构模型,提出一种基于改进黏菌算法的配电网重构策略。首先针对具有复杂拓扑结构的配电网络,将Prim算法与连续支路交换算法相结合消除不可行解,以此作为黏菌算法的初始种群;其次针对黏菌算法收敛速度差、容易陷入局部最优等问题,设置搜索阈值和高斯扰动以提高收敛速度,引入折射反向学习策略跳出局部最优解。仿真算例结果表明,所提出的配电网重构策略对复杂配电网可以有效减少线路有功损耗、提高电压水平以及均衡负载,同时具有较高的准确性和较短的迭代时间。     

基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法

提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法.推导基于负荷电流的网损计算近似公式以估计开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量置信区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于随机生成树的配电网重构模拟退火算法

提出了一种基于实数编码方式的配电网重构模拟退火算法,即按开关序号的实数编码方式产生随机序列,再利用图论方法产生对应的一棵生成树(一种树状网络结构)．该算法可保证解空间的可行性和完备性．对算法的邻域结构的确定进行了分析．给出的算例表明该算法求解快速,简单有效。     

基于改进单亲遗传算法的多目标配电网重构

全面考虑配电网的实际情况和运行要求,以网损最低和可靠性最高作为目标函数,利用加权系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过简化配电网的结构,减少了遗传算法(GA)染色体的长度,设计了基于环路的编码方法和遗传操作,避免了大量不可行解的产生,大幅度提高了计算效率.给出的算例验证了该算法的有效性.     

配电网重构方案Hopfield神经网络算法研究

针对配电网辐射状运行的特点,提出了以Hopfield神经网络为基础,以降低网损为目标函数的配电网重构方案算法:首先利用Hopfield神经网络来确定各个节点的入度,然后根据节点入度确定线路是否投入运行,并由此确定各联络开关的状态,最终确定配电网重构方案.给出了神经网络能量函数和求解方法,能量函数同时考虑到了辐射状运行、网损最低和某些线路可能无联络开关的问题.通过对IEEE一三电源电网进行计算,所得结果和遗传算法基本一致,而Hopfield神经网络通过解微分方程组确定最优解的计算时间相对较少.     

基于改进禁忌-粒子群算法的配电网重构

为解决配电网重构问题,提出一种改进的禁忌-粒子群算法。该方法结合禁忌搜索算法的短期记忆功能,克服了粒子群算法局部搜索能力较弱和容易陷入早熟收敛的缺陷。算法结合配电网络结构的特点,采用十进制编码策略,提高了迭代过程中解的有效性。最后通过典型的IEEE测试系统进行优化计算,并与文献其他方法优化比较。结果表明了算法的搜索效率更有效。     

基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation, DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出“单条支路安全系数”“最小安全系数”“平均安全系数”三个安全性评价指标,并建立以网损、“平均安全系数”“最小安全系数”为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解。针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出“映射规则”,最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出“最优个体微调策略”。采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性。     

用模糊优化方法进行配电网重构

网络重构是配电系统运行和控制的重要手段,它通过改变线路开关的状态来变换网络结构.为实现配电网安全、稳定运行, 采用模糊优化的方法实现网络重构.在供需平衡的前提下,满足容量和电压等约束,实现了减少网络的运行损耗.且通过一个32节点网络系统算例验证了可行性.     

基于蚁群算法的配电网重构

配电网络重构是一个非线性组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题,以达到线损最小。蚁群算法ACA（Ant colony Algorithm）是一种新型通用内启发式算法,研究表明该算法具有并行性、鲁棒性等优良性质。结合配电网的特点,本文应用蚁群系统算法来解决配电网重构问题,建立了相应的数学模型,并给出求解过程。最后通过一个IEEE33节点算例验证了本文所提出的算法的可行性和有效性。     

含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法

建立了含分布式电源的配电网重构问题数学模型,重点研究了求解该问题的混合型粒子群算法.针对该算法稳定性差以及收敛速度慢等缺点,提出了改进算法的3个解环启发式原则.并利用一个实际算例对算法的改进效果做了检验.结果表明:针对该问题,改进后的混合型粒子群算法的稳定性和计算效率均有明显提高.     

一种融合分布估计的离散粒子群优化算法的配电网重构

将基于分布估计的离散粒子群优化算法运用于配电网重构,以降低网损为目标函数,对于新的种群,随机从概率模型和至今全局最优信息项中获取解信息。仿真实验结果表明提出的关于配电网重构的新算法优于其他几种优化算法。     

基于模拟退火粒子群算法的含DG配电网重构研究

含分布式电源的配电网重构是配网优化的重要课题．二进制粒子群算法（BPSO）是解决优化问题的重要算法,首先根据配电网重构的拓扑约束条件,将轮盘赌操作引入到BPSO中,改进了BPSO算法中粒子位置状态更新策略．接着将模拟退火算法中的动态变异机制引入到改进的BP—So中,解决了BPSO容易陷入局部最优的缺点,最终能够快速有效地达到网路损耗最小的目的．选取IEEE69节点系统进行算例仿真,并与现有研究成果进行对比,结果表明该算法在继承了粒子群优化算法简单容易实现的特点同时,使其具有了摆脱局部极值点的能力,能够优化最优解,提高算法的收敛速度,适合解决含分布式电源的配电网重构问题．     

基于SA-CS算法的含分布式电源配电网优化重构

电力行业作为拯救国民经济、社会和人类生活的基础产业,将面临重大改善,而作为电力系统重要组成部分的电网结构调整也应得到优化。本文针对配电网优化重构问题,以系统有功网络损耗最小、节点电压偏移量最小作为优化目标建立配电网重构目标函数;对于含分布式电源配电网系统,系统环形拓扑结构变得更加复杂,布谷鸟搜索算法容易出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,后期收敛精度差的缺点,本文提出一种基于混合模拟退火布谷鸟搜索算法的配电网重构算法。通过引入模拟退火操作,提高算法收敛速度与精度。将该算法应该用于配电网重构问题,仿真结果表明相较于传统算法此算法有更快的收敛速度,同时有效的降低了配电网络的有功损耗,极大的提高了节点电压幅值;提高了配电网运行的稳定性与供电质量,对配电网安全经济稳定的运行提供了参考。     

一种适用于配电网重构的动态调整策略

提出了一种适用于配电网重构的动态调整策略,将其与整数粒子群优化算法相结合,实现了高效的配电网重构.动态调整策略分为问题变量解空间动态调整策略和粒子位置变量截断方式动态调整策略两部分:前者是指初始化时,粒子位置向量中的每一维变量根据已经更新的问题变量动态调整问题解空间,从而保证映射的问题解都是拓扑可行解;后者是指粒子更新过程中,位置向量的每一维变量通过动态调整截断方式来改变粒子位置向量空间到问题解空间的映射关系,潜在的拓扑不可行解被视为截断误差偏大而自动优化调整,这样不仅使更新过程不产生拓扑不可行解,而且更新过程的优化特性得以保留.动态调整策略可以结合粒子连续运动空间和问题离散解空间的映射关系,避免粒子搜索过程中产生网络拓扑不可行解,不仅达到了减少冗余搜索的目的,还提高了算法的优化性能.算例结果表明,提出的结合整数粒子群映射关系的动态调整策略不仅能够有效地求解配电网重构问题,而且具有良好的鲁棒性.     

基于MATLAB与VC++混合编程实现配电网重构算法

针对传统配电网重构算法前后显示不够直观的问题,论文采用MATLAB实现后台的配电网矩阵变换,VC++调用MATLAB的动态链接文件库文件的方法来实现界面图形显示,以负荷均衡化为目标的配电网重构算法为例进行了混合编程,通过这种方法可使配电网重构前后的联络开关位置变化以及潮流方向能够被清晰表现出来。结果表明使用该方法界面友好,代码执行速度快,实现高内聚、低耦合,在配电网重构算法研究中具有较高的实用价值。     

配电网重构组合优化的研究

首先，基于配电网潮流解的可行性提出了一种电压稳定性指标。用它可以方便地计算出各节点电压稳定性指标值。然后，对该电压稳定性指标进行分析，得出配电网降低线损与电压稳定性之间的关系，即当降低配电网的线损时，各节点的电压稳定水平提高，系统稳定运行。最后通过算例表明，实现了线损最低的重构后的配电网，其电压稳定性指标也得以最优化，提高了供电的经济性和安全性。     

基于免疫算法的配电网电容器优化配置

将免疫算法应用于辐射型配电网中电容器的合理配置。通过比较遗传算法,得到免疫算法在配电网电容器优化配置过程中具有寻优速度快,收敛性能好等优点。由于保持了群的多样性,所以避免了陷入局部最优。算例及分析表明免疫算法应用于配电网电容器优化配置的有效性和实用性。