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...     

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。     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施,分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

基于改进粒子群算法的配电网故障自愈算法

首先根据配电故障自愈系统的基本功能及配电网的供电要求,建立了以计算最大自适应度值为计算目标的配电网故障自愈目标函数及其相关参数的约束条件;随后介绍了基于浓度的改进粒子群寻优算法的工作原理及其实现步骤;最后结合配电网故障自愈目标函数和改进粒子群算法,提出了基于改进粒子群算法的配电网故障自愈控制算法,并给出了算法的实现流程图和仿真结果。仿真结果表明,所提配电网故障自愈控制算法具有较好的收敛性。     

考虑弹性运行的含微电网配网系统重构优化

为提高含微电网配网系统的承载能力和弹性裕度，建立了含微电网配网系统拓扑弹性优化模型，通过对配电网拓扑的动态重构来实现含微网配电网的弹性优化目标。同时针对传统粒子群易陷入局部最优并且收敛速度较慢的缺点，采用具有全局搜索能力和良好搜索效率的量子粒子群算法进行求解。并将十进制编码技术应用于优化量子粒子群算法来减少粒子长度和不可行解的产生。最后将设计的策略在改进的IEEE 33节点辐射状配电系统上进行了测试，并将算法与其他传统智能算法进行比较，验证了设计的策略对含微电网的配电网系统具有良好的优化性能和有效性。     

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.     

基于改进MOBPSO算法的含分布式电源的多目标配电网重构

提出一种含多类分布式电源的多目标配电网重构模型。在重构时采用Pareto准则的多目标二进制粒子群优化(Multi-Objective Binary Particle Swarm Optimization, MOBPSO)算法,对算法进行了3点改进：基于环的编码方式用以降低不可行解的产生概率;动态变化的惯性因子和异步变化的学习因子用以提高算法的调节适应能力;在最优粒子的更新方式上提出小生境共享机制和比例选择算子相结合的策略。最后还给出了一种根据决策者偏好信息,从优化解集中选择相应重构方案的评价机制。算例结果表明：改进的MOBPSO算法在寻优效率和稳定性上均有提升;所提模型、改进算法以及评价机制互相配合,能够为决策者提供一种有效的配电网重构方案。     

基于方向矩阵的PSO算法在配网重构中的应用

针对配电网重构中,启发式方法难以寻找到全局最优解,智能优化算法搜索效率较低,需要耗费大量机时,且易陷入局部最优的问题,提出一种基于方向矩阵的PSO算法,并将其应用于配电网的重构。首先对基本环矩阵进行改进,使其形成有序环网矩阵;再利用每个环网中电压最低的节点,并结合有序环网矩阵形成方向矩阵;最后使用方向矩阵对粒子群算法中粒子运动的速度进行指导,使粒子向着最低电压节点移动,保证了全局收敛性。利用粒子群算法良好的局部搜寻能力,可以快速的搜寻到全局最优解。最后使用IEEE 33节点和Taipower84配电系统验证了该算法的有效性。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于免疫离散粒子群算法的主动配电网PMU测量位置优化

主动配电网的状态估计是配电管理系统必不可少的组成要素,其估计结果的准确性受量测位置的影响较大。为了提高系统状态估计的精度,优化实时数据库,本文结合一种基于并行置信传播算法的状态估计方法,建立了以主动配电网状态估计误差最小为目标的PMU量测位置优化模型,同时提出了利用优化粒子初始位置的改进免疫离散粒子群算法进行模型求解。最后通过算例仿真,得到了量测装置的优化配置方案,且在该方案下,状态估计的精度明显提高。     

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。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源（DG）规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度.对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性.     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

基于混合算法的多目标配电网重构

配电网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,若采用传统的遗传算法处理,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。提出一种混合算法来处理配电网重构问题,根据遗传算法和粒子群算法各自的原理特点,将遗传算法和粒子群算法相结合,充分地利用粒子群算法的快速性、随机性、全局收敛性,较好地解决了遗传算法用于配电网重构时的缺点和不足。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。     

基于改进粒子群算法的分布式电源接入规划

建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构

配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。