基于最优流法和遗传算法的配电网重构

提出了一种基于改进最优流和遗传算法的配电网重构算法.该算法先利用配电网的同胚图将重构问题的全局寻优空间划分为若干子空间,然后利用改进最优流法寻找子空间内的最优解,之后再利用遗传算法搜索全局最优解所在的子空间,从而实现在局部最优解中寻找全局最优解.该算法既通过压缩寻优空间提高了遗传算法的搜索效率,又利用改进最优流法改善了局部寻优能力.算例计算结果表明了文中所提算法的可行性和有效性.     

抗体克隆算法在配电网络重构中的应用

在人工免疫系统的克隆选择原理基础上,提出了一种抗体克隆算法。该算法先克隆亲和度高的抗体,然后利用小范围变异和大范围变异操作,从而寻找全局最优解。小范围变异能在较优解的基础上找到更优的解,增加找到全局最优解的机会。大范围变异能够防止抗体种群过早饱和,确保抗体种群的多样性。该算法应用于配电网络季节性产生的过负荷以及故障后恢复供电产生的过负荷,通过优化开关操作使得配电网络达到负荷均衡。算例表明本算法具有很高的搜索效率和寻优性能,可有效地应用于以负荷均衡为目标的配电网络重构。     

电力系统恢复控制的网络重构智能优化策略

作为现代电力系统恢复控制的核心研究内容之一,该文对恢复控制中的网络重构问题进行探讨,提出最优送电路径的通用模型和相应的智能优化算法解算模式。以寻找最短的加权送电路径为优化目标,将网络重构建模为一个寻找图的局部最小树问题,并计及各种约束。利用遗传算法易于处理离散变量且具有全局收敛性的特点,对该优化问题进行求解。求解过程中,对算法寻优性能进行研究以提高求解速度、算法稳定性和寻优效率。所提方法能较好地解决解算精度与速度的矛盾。最后以IEEE 30节点系统作为算例,验证所提模型和算法的有效性。     

抗体克隆算法在配电网络重构中的应用

在人工免疫系统的克隆选择原理基础上,提出了一种抗体克隆算法.该算法先克隆亲和度高的抗体,然后利用小范围变异和大范围变异操作,从而寻找全局最优解.小范围变异能在较优解的基础上找到更优的解,增加找到全局最优解的机会.大范围变异能够防止抗体种群过早饱和,确保抗体种群的多样性.该算法应用于配电网络季节性产生的过负荷以及故障后恢复供电产生的过负荷,通过优化开关操作使得配电网络达到负荷均衡.算例表明本算法具有很高的搜索效率和寻优性能,可有效地应用于以负荷均衡为目标的配电网络重构.     

基于负荷受电路径电气剖分信息的配电网重构算法

大规模配网重构问题的非线性组合优化特点对计算方法的效率造成了极大困难。该文应用交流支路电气剖分方法，由负荷受电剖分路径电气距离指标构造一种新的物理寻优方法。该方法在合环操作形成的闭环中根据电气距离为负荷分配供电路径，从而确定应断开的支路,使损耗降到最低。同时，根据定义的单位功耗以及物理规则确定需计算电气距离的负荷节点以减少运算量，并通过优化待处理分段开关的顺序以保证能寻找到更优良的解。由于算法属于物理寻优方式，避免了不收敛或者难收敛的情况。IEEE69系统分析表明，算法具有快速求得优良解的特性，能够应用到大型配电网络重构问题。     

基于可行域的智能配电网故障分级响应恢复策略

配电网重构作为故障恢复的重要手段,避免重构中生成不满足拓扑约束的解是实现快速恢复重构的关键,提出一种规避不可行解的寻优规则,避免了频繁的拓扑分析,并利用改进的二进制纵横交叉算法在此基础上进行故障恢复重构。为保证配电网故障恢复过程的快速性和恢复策略的最优化,提出配电网的运行状态划分并采取分级响应恢复策略。首先,通过启发式方法将专家经验转化为相应处理规则,并运用该规则在故障状态下进行局部重构,以较少的开关动作次数使网损和节点电压等运行参数变化较小;其次,在局部重构后节点电压或支路负载率仍有越限时进入警戒状态,在可行域内搜索满足运行约束的最优解,进行全局重构;最后,全局重构仍不能解除警戒状态时,按负荷重要性级别切除部分非关键负荷,直至运行点回到安全状态。仿真结果验证了该方法有效性。     

基于改进禁忌算法的配电网络重构

为了提高配电网络重构的优化质量和优化效率,提出了一种结合变异运算的最优邻域禁忌搜索算法.通过在禁忌算法中引入小概率变异扰动,增强禁忌算法跳出局部最优解的能力,提高了算法的全局寻优能力;利用配电网的结构特点,快速、简易地确定邻域最大降损开关交换,提高邻域候选解集的质量,提高了算法的搜索效率.3个算例的计算结果表明,本文算法计算速度快,寻优效果好,有效提高了网络重构的优化效率和优化质量.     

基于加权复杂网络模型的恢复路径优化方法

输电网络重构是电力系统大停电或部分停电后进行恢复的第2个阶段,如何确定恢复的目标骨架网络及其恢复路径序列是该阶段的主要任务。文中提出了一种新的基于加权复杂网络模型的输电网络重构优化算法,考虑了节点有功发电出力和有功负荷（特别是重要负荷）的大小以及各节点在网络中的分布情况和重要性程度,并利用了加权复杂网络模型中衡量网络枢纽性的介数指标来优化恢复路径。该算法可以得到最优的恢复路径序列和目标骨架网络,克服了现有方法在确定目标骨架网络和优化恢复路径序列这2个输电网络重构环节严重脱离的缺点,并在一定程度上解决了现有的恢复路径优化方法采用专家经验或分段寻优策略而无法得到最优解的问题。最后,以新英格兰10机39节点系统为例说明了所提出的方法的基本特征。     

节能发电调度机组组合算法的研究

根据节能发电调度的要求,设计了顺序投入法与动态规划法相结合的优化方法来确定机组的开机方式,对各时段机组的负荷分配采用等耗微增率法,并将发电机组污染物排放水平引入到机组排序中,顺序投入法与动态规划法的结合有效解决了动态规划法的维数问题,并可弥补优先顺序法可能丢失最优解的缺陷,可较快得到满意解;另外,对机组的功率响应速度约束进行了考虑,通过定义路径,对路径寻优解决了时段耦合问题,实例计算结果表明了该方法的有效性和正确性。     

基于DAPSO算法的含分布式电源的配电网重构

为了改善智能算法性能、提高寻优效率、满足网络辐射状和连通性约束,提出一种基于动态自适应粒子群优化(DAPSO)算法的含分布式电源的配电网络重构策略,用于求解重构的离散变量优化问题。动态自适应调整惯性权重和对速度进行变异,避免算法陷入局部最优,保持全局开拓和局部探索的动态平衡,加强算法的寻优性能。采用"解环"法,确保重构后网络为辐射型并保证网络的连通性。基于IEEE33和PGE69节点系统的仿真结果显示,DAPSO算法收敛速度快、全局寻优能力强、稳定性好,其寻优重构方案可有效降低网损,改善电压水平,优于其他方法的结果,具有很好的实用价值。     

基于鱼群遗传混合算法求解最佳抢修路径的研究

目前对于配电网最佳抢修路径技术的研究大多集中在最短路径算法的研究上。在解决最短路径问题中,现有的很多算法都存在不足。鱼群算法不易扩大搜索空间,易于陷入局部最优解;遗传算法具有较强的鲁棒性,但局部搜索能力很差。文中将鱼群算法和遗传算法相结合构建了1种混合算法,用以求解最佳抢修路经。实验证明该方法具有可行性。     

一种高效的配电网供电恢复算法

提出了一种新的配电网供电恢复算法。该算法分3个步骤：①使用着色算法将配电网络划分为故障区域、正常供电区域和非故障断电区域，生成计算网络：②首先随机捧列计算网络中的负荷，形成多条断电负荷串，然后使用最短路径法为每条断电负荷串中的负荷寻找最优的供电路径，同时使用核心模式算法(CSA)生成核心模式染色体，最后使用全局优化算法一遗传算法在可能的核心模式染色体中搜寻最优；③如果无法为所有断电负荷恢复供电，则调用邻域扩展算法扩大计算网络并重新进行计算，或者利用STOP基因实施甩负荷策略。所提算法可作为实现供电恢复的有效工具。     

基于改进遗传算法的配电网络重构

以配电网可靠性最高为目标函数和配电网的运行满足电力连续供应为约束条件,提出了基于排序选择、对违反约束个体进行直接比较的改进自适应遗传算法.这是一种对配电网的可靠性按照深度优先搜索最小路径进行计算的方法.通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验证,表明该算法是有效的.与禁忌搜索算法(TS)比较,该算法可获得最优方案,而禁忌搜索算法只能获得次优方案.     

基于Dijkstra算法改进的飞行器航迹快速规划算法

当飞行器在航行途中遇到突发情况需要临时更改路径时,这就对航迹规划算法的效率和可靠性提出了很高的要求。针对这一问题,本文提出了一种加入预搜索的Dijkstra算法改进方案。该算法使用归一化熵权法建立了较为客观的航迹评价函数,简化了多目标航迹优化模型。通过加入深度为一的预搜索过程实现D算法的回溯功能,解决了经典D算法因松弛性不足,在复杂约束条件下路径搜索失败率高的问题。此外,为了进一步减少运算时间,在预搜索遍历过程中加入跳出机制。算法仿真结果表明,本文所提算法的运行时间相较于普通回溯D算法减少了46%,且在复杂约束条件下的航迹搜索成功率与航迹质量均接近智能算法,能够满足复杂条件下快速航迹规划的需求。     

用于机组优化组合的改进单亲遗传算法

为了有效地解决火电厂机组优化组合问题,作提出了一种改进的单亲遗传算法。该算法使用实数编码,不使用在两条染色体之间操作的交叉算子,所有遗传操作全部在一条染色体上进行,简化了遗传操作过程,提高了计算效率,且不要求初始群体中的个体具有多样性,也不存在“早熟”收敛现象。与传统的机组优化组合方法相比,该方法能方便地处理机组优化组合问题的复杂约束条。计算实例验证了这种算法的有效性。     

多个海上风电场输电组网拓扑研究

多个海上风电场组网输电与陆地系统连接,可更好地实现海上风电场与大陆电网的协调对接。而输电组网的拓扑结构是其关键点之一。针对升压站和集控中心位置不确定,且升压站多条出线的情况,以最短交流海底电缆长度为优化目标,首先运用DFS(深度优先搜索法)和最短路径法形成初始方案,然后通过基于Dijkstra(迪杰斯特拉)算法的改进遗传算法进行拓扑优化。算例证明,该算法可自动生成多风电场输电组网的经济性最优拓扑方案,能够节省时间和人力,为未来多个风电场集群组网拓扑的自动生成提供有效的优化办法,对实际工程运用具有一定的指导意义。     

基于空间方向关系的配电网实用最佳抢修路径算法

以经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际交通网络特有的空间分布特性为基础,提出了一种求配电网最佳抢修路径算法,算法的复杂度和网络节点N成线性关系,验证了该算法是一种实用、高效的最短路径分析解决方案。     

配电网综合规划模型与算法的研究

该文建立了综合考虑变电站规划和配电网线路规划的数学模型，该模型以总体负荷矩最小为目标函数，以各种可能的电力约束为约束条件。针对模型，提出了两层改进的遗传算法与一层最短路算法相互嵌套的新算法。该算法可以灵活地用于配电网综合规划问题的求解，其子算法也可用于馈线路径规划问题及配电网网络重构问题的求解。经过实例应用，证明该算法能够有效地兼顾求解可接受的最优解与求解时间之间的要求。该文提出的规划模型及相应的求解方法，对实际的配电网规划项目以及配电网规划软件的编制都有一定的指导意义。