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。     

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。     

基于柔性多状态开关的主动配电网双层负荷均衡方法

分布式电源(DG)的大量接入使得配电网源荷不确定性与随机性增大,而柔性多状态开关(FMS)的应用使得供区间互联不再受制于电压等级和相位,主动配电网(ADN)多供区联合优化运行将成为新常态,也为改善负荷不均衡现象、提高供电水平提供了基础.利用FMS灵活互联的特点,以供区层和馈线层负荷均衡指数加权最小为目标函数,建立了ADN双层嵌套负荷均衡模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构拓扑方案与FMS出力.整体算法外部对合环配电网进行简化和等效,减小网络重构的粒子群算法的粒子规模,加快计算速度;内部采用最佳等距分段线性逼近法(OEPLAA)对目标函数进行线性化,将FMS出力优化问题进行二阶锥转化.最后,通过某实际配电网对所提出的负荷均衡方法进行了分析和验证.     

基于改进二进制粒子群算法的配电网多目标重构

配电网重构作为配电自动化系统的一个重要组成部分,能够有效提高配电网运行的经济性和可靠性。提出以网络有功网损和网络电压偏移构建配电网重构的多目标数学模型,根据系统初始状态将各指标归一化处理,利用权重系数法将多目标重构问题转化为单目标问题。为克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优而难以跳出的问题,将非线性动态调整的惯性权重系数引入到粒子速度更新公式之中,以提高二进制粒子群算法的全局搜索效率和收敛速度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于双重混合粒子群算法的配电网重构

为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。     

基于Spark和粒子群算法的分布式配电网重构方法

当前配电网结构日趋复杂且有分布式电源大量接入,现有人工智能算法进行配电网优化重构后会出现大量数据,导致算法搜索空间暴增、处理效率下降。为提高传统粒子群算法的处理效率,提出了一种粒子群优化算法,以配电网故障后重构的网损最小为目标函数,建立配电网故障后重构模型。充分利用分布式集群计算资源,通过Spark框架对优化粒子群算法并行化操作,以提升算法的处理效率。     

基于改进粒子群算法的配电网静态重构

针对配电网静态重构问题,结合配电网的辐射状特点,提出了适应于配电网静态重构的改进二进制粒子群算法,建立以系统网损最小为目标函数的静态重构模型。提出的算法运用破圈法生成和更新粒子群,提高搜索有效解的效率,在迭代过程中采取重新初始化粒子策略避免算法陷入局部最优解,提高粒子群算法得到全局最优解的概率。应用于33节点标准测试系统,验证了算法的可行性。     

基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构

配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。     

基于PAM时段划分的配电网动态重构

为保证配电网的安全稳定运行,提出一种基于PAM(Partitioning Around Medoid)时段划分的配电网动态重构方法。以配电网网络损耗、电压偏移和负荷均衡为目标函数,建立配电网动态重构模型。针对配电网动态重构过程中的时段划分问题,给出一种以相异度为分段指标的PAM时段划分方法。为提升协同粒子群算法(Cooperative particle swarm optimization,Co-pso)的寻优能力,对其速度更新公式进行修正,并引入正态分布随机调整因子对协同粒子群算法进行改进。选择IEEE33节点系统进行算例分析计算,算例结果验证了上述方法的有效性。     

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。     

基于量子编码的离散粒子群算法配电网重构

阐述了配电网重构数学模型、二进制粒子群算法、量子编码的基本理论,对量子粒子群算法配电网重构进行了研究,将量子编码应用到离散粒子群算法中,用量子比特概率表示离散粒子的状态,根据二进制粒子群速度更新公式更新粒子的状态,改变开关开合状态进行网络重构.量子比特概率能够表征丰富的信息量,保证粒子的多样性和全局搜索能力.通过2个算...     

改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100％的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。     

计及分布式电源的配电网重构研究

分布式电源因其独有的环保性和经济性,在电力系统中拥有广阔的发展前景,但同时对配电网络的运行控制等方面产生了重大影响。研究了计及分布式电源的配电网络重构,采用了一种适合于含分布式电源的配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并建立了计及分布式电源的配电网络辐射状运行判定依据。最后对IEEE33节点测试系统进行仿真,表明本文所用的方法是合理有效的。     

计及过程安全性的配电网重构开关顺序优化

配电网重构过程应采用合理、可靠的开关操作顺序以避免对配电网的稳定运行产生冲击。采用改进的二进制粒子群算法求取配电网重构解集,对迭代过程中的无效粒子进行随机性的坐标修正,提升搜索效率;提出配电网重构实施过程合环、解环应满足的安全性约束,并应用戴维南等效模型计算合环冲击电流;提出用于求解计及过程安全性的配电网重构开关顺序的递归算法,搜索过程遵循贪心策略;针对递归过程中的无效中间解,以二进制编码方式记录,避免重复计算。IEEE 33节点系统、PGE 69节点系统算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构

研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题，提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化（DPSO）算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题，在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。该算法在求解输电网重构问题时，编码容易且能方便地处理网络连通性问题，求解效率高、速度快。在IEEE 57节点系统和IEEE 118节点系统中的应用结果验证了文中方法的有效性。     

Simultaneous optimization of phase balancing and reconfiguration in distribution networks using BF–NM algorithm

Rephasing strategy is one of the main methods used for phase balancing and neutral current reduction in electrical distribution networks and the reconfiguration technique is an effective method for network loss reduction. In this paper, a new method for the simultaneous implementation of reconfiguration and phase balancing strategies is presented as a combinational strategy. In order to solve the proposed optimization problem, Nelder Mead algorithm combined with a bacterial foraging algorithm (BF–NM) is used based on a fuzzy multi-objective function. The proposed method allows for the simultaneous execution of reconfiguration and phase balancing while minimizing the interruption cost of rephasing in addition to eliminating network unbalancing and reducing neutral current and network losses. To demonstrate the efficiency of the BF–NM algorithm, its performance is compared with bacterial foraging (BF), particle swarm optimization (PSO), genetic and immune algorithms (GA and IA). The proposed method is applied to the IEEE 123-bus test network for evaluation. The simulation results confirm the efficiency of the method in reducing the system costs and network phase balancing.     

一种多目标配电网络重构新算法

配电网络重构是配电管理系统的重要内容，从本质上讲，它是一个非线性组合优化问题，采用传统方法处理十分复杂，难以得到理想结果。文中提出一种新的配电网重构算法，充分利用并综合负荷均衡法和支路交换法的优点，改进了负荷均衡过程；采用新的配电网络分块潮流计算方法，依据支路交换配电网损估算公式导出新的启发式规则，较好地解决了多目标配电网重构问题。理论分析和算例表明，该方法高效可行，适合配电网自动化的实际应用要求。