基于BPSO和育种算法的配电网重构

分析了配电网络运行时的特点,在满足运行和安全约束的前提下,将目标函数设定为以系统有功功率损耗最少,并针对二进制粒子群算法的缺点,加入了育种算法,采用育种算法和BPSO算法相结合的混合算法对配电网进行了重构.对IEEE33节点系统进行配电网重构求解的算例表明,提出的混合算法在降低迭代次数地同时,提高了计算效率和速度,对配电网重构是有效的.     

考虑风力发电随机性的配电网重构

针对含风力发电的配电网系统建立风力发电机和负荷随机模型.采用提出的粒子群引导的最小生成树算法对配电网进行重构,引入随机潮流分析风力发电机随机出力对配电网的影响,并以有功损耗期望值和静态不安全概率评价重构方案的优劣,获得合理的重构方案.该重构算法综合了粒子群优化算法和最小生成树算法的优点,避开了粒子群优化算法在优化过程中产生的大量无效解,引导生成树向目标函数最优方向发展.算例仿真结果表明,文中采用的方法不仅可以降低系统有功损耗,而且有效地解决了风力发电随机性对系统稳定性的影响.     

基于隶属度时段划分的配电网动态重构

为更好地实现配电网优化运行,提出一种基于隶属度时段划分的配电网动态重构方法。以配电网整个时段内综合运行费用最小为目标函数,建立配电网动态重构数学模型。将系统各时段有功网损与电压偏差之比作为系统运行指标,计算指标峰谷隶属度及变化率对时段进行划分。为增强二进制粒子群算法(BPSO)摆脱局部最优解的能力,将模拟退火算法(SA)中基于Mertropolis准则的新粒子接收机制引入BPSO中,克服二进制粒子群算法易陷入早熟收敛的局限性。算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于一体化数据平台与改进粒子群算法的配电网重构

以配电SCADA系统的一体化数据库为平台并在离散粒子群算法中嵌入小生境操作,提出了一种改进的配电网重构算法。首先,综合考虑网损、电压损耗、负荷平衡和断路器动作成本等指标确定了适应值评估模型;然后,通过嵌入小生境操作过程对离散粒子群算法进行了改进;结合配电SCADA数据库平台研制了配电网重构系统。最后,对2个配电系统进行了算例研究。结果表明：改进配电网重构算法是可靠的;相对于现有粒子群算法,重构计算速度有一定程度的提高。     

基于马氏DTW时段划分和FCPSOGSA算法的配电网动态重构

针对配电网重构过程中由于用户侧负荷时变性导致难以划分重构时段的问题,选取马氏DTW距离作为度量指标,构建了减小线路总体损耗、减小电压偏移的多目标优化数学模型。从提高算法收敛效率的角度,对传统粒子群算法进行了改进,运用分数阶微积分的数学方法,提出了一种更快速求解配电网重构的改进粒子群算法（Fractional Calculus PSOGSA）,旨在提升算法的收敛特性和所有过去事件的记忆效应。在IEEE33节点系统的基础上构建了1天的负荷数据并进行重构求解,验证了所提方法的有效性。     

基于量子粒子群算法多目标优化的配电网动态重构

为保证配电网动态重构后系统安全稳定的运行,提出了以网损和节点电压稳定性为目标函数的量子粒子群算法的配电网动态重构。针对配电网动态重构过程中时段划分问题,提出以负荷曲线的单调性和幅值变化大小为依据初步划分时间段落。采用整数型量子粒子群算法进行动态重构,重构过程中以相邻时段的网损变化值的关系获取最佳重构段落,然后综合考虑配电网网损最小和节点电压值最大且波动最小为目标寻找最佳重构结构。以IEEE33配电系统为例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于CAPSO的含分布式电源的配电网动态重构

对含分布式电源的配电网重构进行了研究,考虑配电网系统中各节点上的不同种类型负荷的不同占比和分布式电源日出力波动引起的日负荷变化,使用KMeans聚类算法对总的变化的日负荷进行时段划分,更具客观性;使用"解环"的重构策略,在满足动态重构的约束条件下以综合运行总费用最低为目标,使用较标准粒子群优化算法寻优性能更强的自适应惯性粒子群优化算法(CAPSO)进行配电网动态重构,得到最优重构策略,并用IEEE33节点系统进行了仿真验证。     

基于改进二进制粒子群优化算法的负荷均衡化配电网重构

提出了基于改进的二进制粒子群优化算法、以均衡负荷为目标的配电网重构方法。将配电网重构问题表示为以负荷均衡指标最小为目标函数的非线性优化问题,针对配电网开环运行的结构特点对配电网拓扑结构模型进行了简化,并对二进制粒子群优化算法加以改进,以保证配电网的辐射状结构,同时大大减少迭代次数。算例分析结果表明,该方法能够有效解决负荷均衡化的配电网重构问题,计算速度快,收敛性好。     

基于混沌二进制粒子群算法的配电网重构研究

配电网络重构是现代配电网自动化的重要功能,同时也是配电系统安全经济运行的重要环节。因此,配电网重构正受到研究人员的极大关注。以网络损耗最小为目标函数,将混沌映射引入在二进制粒子群算法进行网络重构中,克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,得到了更精确的优化结果。将混沌粒子群算法应用于重构问题,利用IEEE经典算例进行验算。结果证明,该方法有效降低了网络损耗,且提升了最低节点电压。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。