浅谈配电网重构算法

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!     

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!     

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。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标重构

配电网络重构是一个复杂的非线性组合优化问题。以降低配电网网损、提高系统供电可靠性为重构目标,采用基于环路的十进制编码粒子群算法进行配电网重构。选择配电网中开关全部闭合形成的网孔为环路,每个粒子由选为联络开关的开关在环路中的编号组成,粒子的长度为联络开关数,在有速度限定因子的粒子群算法中引入线性变化的惯性权重,并采用具有局部变异特性的粒子更新方式。算例结果表明改进后的粒子群算法求解配电网重构问题具有较高的效率和可行性,且综合考虑多目标的配电网重构能在不增加额外投资的情况下获得网损下降同时供电可靠性提高的综合效益。     

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。     

配电网故障恢复方法研究

随着人民生活水平的提高和国民经济的发展对供电可靠性提出了更高的要求。配电网故障恢复重构作为配电自动化的核心功能,是提高供电可靠性的有效途径。本文对现有的各种配电网故障恢复算法进行了深入的研究,比较了其优缺点,并给出了配电网故障恢复重构的发展方向。     

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。     

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。     

基于改进BCC算法的配电网综合运行优化

研究了配电网综合运行优化问题.将配电网无功优化与配电网络重构联络开关两者相结合,建立了配电网多目标综合优化数学模型.提出了基于改进的细菌群体趋药性算法的配电网综合优化计算新方法,针对算法易于陷入局部最优解的缺点,新算法在基本的细菌群体趋药性算法的基础上引入了动态调整策略、自适应变异算子和混沌搜索机制,改善了细菌寻优速度和寻优效率.利用改进的细菌群体趋药性算法对IEEE33系统进行综合优化,结果表明改进算法可以有效地降低系统有功网损,提高各节点电压,同时也验证了改进算法的可行性和有效性.     

基于分层模型的配电网拓扑辨识

传统的电网模型主要描述网络元件和网络元件联结，其网络模型最终要解决的问题是在某一输入下的输出响应情况。而配电网的网络拓扑描述不仅要表示出各顶点之间的联结关系，而且在描述出当开关状态改变时，其运行网络结构的变化及对应对数的变化。同时配电网中存在T接点、分支，使配电网的负荷分配、网络重构、恢复供电等功能采用图算法难以实现全局最优。基于分层的拓扑模型不仅可以有效地辨识处理区域与分支，而且采用分层拓扑模型可以方便地对配电网各顶点进行状态估计，从而为配电网图算法的解实现全局最优提供了强有力的拓扑分析方法。     

改进遗传算法在配电网重构中的应用

：配电网络重构是降低网损、提高电网运行经济性和供电可靠性的主要途径之一．在满足各种运行约束条件下,以网损最小或可靠性最高为目标的配电网重构问题是一个典型的非线性整数组合优化问题．根据配电网特点,提出了改进的遗传算法（ＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ－ＩＧＡ）,ＩＧＡ采用新型编码方案,在编码阶段即防止了环网和“孤岛”出现,提高了求解效率,并在此基础上改进了交叉和变异算子．此外ＩＧＡ引入了模拟退火算法以提高算法局部搜索能力．算例结果表明,ＩＧＡ在配电网重构中是可行、有效的．     

应用邻接多重表存储结构的配电网可靠性评估算法

结合复杂配电网的特点,提出基于邻接多重表的复杂配电网可靠性评估分块算法。首先给出适合于配电网数据存储的邻接多重表构造方法及存储结构,解决了网络搜索的空间、时间复杂度问题。基于此提出配电网前推回代潮流计算方法及配电网可靠性评估的分块形成算法。该算法可使配电网潮流计算与可靠性评估分块算法采用同种存储结构,简化了配电网可靠性计算程序的编制,并可节省计算时间。应用该算法对RBTS-BUS6及实际工程系统进行了可靠性评估,算例表明该算法可有效减少计算时间,具有较高的工程实用价值。     

基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

基于灵敏度阻抗矩阵修正法的分层前推回代潮流算法

分布式电源(DG)接入配电网对潮流产生重要影响.本文分析了潮流计算中各种分布式电源模型及处理方法,引入灵敏度阻抗矩阵修正法更新PV节点的注入无功功率,结合辐射型配电网的特点,提出一种基于灵敏度阻抗矩阵修正法的分层前推回代潮流算法.该算法解决了前推回代潮流算法处理PV节点失效的问题,同时适用于含各类分布式电源的潮流计算.最后对含各种类型分布式电源的IEEE 33节点配电网进行潮流计算仿真,仿真结果验证了提出算法的有效性和快速性,并通过不同算例验证了算法的稳定性.     

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。     

配电自动化动态重构研究综述

为了优化配电网的运行、降低损耗,需要进行网络重构,配电自动化系统的建设使网络动态重构的工程应用成为可能.分析智能配电网背景下网络重构的特点,基于负荷预测建立含分布式发电的配电网动态重构数学模型,探讨动态重构需要解决的问题,包括准确的功率预测、合理的重构方案、高效的算法和综合优化策略的研究.基于配网自动化系统,建立配电网动态重构管理系统,对节能减排,提高配电网可靠性和电能质量具有重要意义.     

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.     

优化的GA算法在大型配电网络重构中的应用

当前对配电网重构的研究多数针对于中小型网络,而对大型网络的研究较少,为此,提出了一种优化的GA(Genetic Algorithm)算法应用于大型配电网络重构中,对其基因操作过程进行优化。引入精英策略,最大程度保留父代最优个体的遗传信息,在变异的过程中再次引入“局部变异”,产生的子代种群更具多样性。对重构的目标函数引入关联系数,简化计算复杂度。将该算法应用于IEEE118节点算例,重构后线损及电压降落程度与蒙特卡洛模拟法所得结果相对比,实验结果表明,该算法明显更优,并证明了该算法在大型配电网重构的可行性和有效性。