基于蚂蚁算法的配电网无功优化

电力系统中无功功率的优化配置在电网经济运行中占有十分重要的地位,无功优化问题是一个复杂的组合优化问题,蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术。文中采用改进的蚁群算法来解决配电网络无功优化问题,建立了相应的数学模型。并以某城市配电网无功优化结果表明这种方法搜索效率高易于找到全局最优解的优点。     

基于蚂蚁算法的配电网无功优化

电力系统中无功功率的优化配置在电网经济运行中占有十分重要的地位,无功优化问题是一个复杂的组合优化问题,蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术。文中采用改进的蚁群算法来解决配电网络无功优化问题,建立了相应的数学模型。并以某城市配电网无功优化结果表明这种方法搜索效率高易于找到全局最优解的优点。     

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。     

蚁群算法在配电网规划中的应用

配电网规划是一个复杂的组合优化问题，传统的优化方法往往难以解决此类问题，但是近年出现的一些智能算法有效地解决了此类问题。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，研究表明该算法在求解组合优化问题时是有效的。算法中，蚂蚁之间通过信息素进行交流，相互协作，使得蚁群表现出智能行为，针对配电网络的辐射性特点，提出了基于蚁群算法的单期配电网优化规划方法，该方法避免了辐射性检查过程，提高了算法效率，算例表明该算法具有实用性和可行性。     

配电网络优化规划的基因算法

提出了一种适用于配电网辐射型结构特点的网络优化基因算法。此算法利用配电网辐射状的特点,选择与网络结构相关的特殊变量作为为量,使生成的网络自然呈辐射状,且算法中优化变量的个与负荷节点的个数相同,提高 搜索寻优的效率。     

基于改进遗传算法的配电网网架规划

针对传统的遗传算法在求解过程中出现收敛速度慢、早熟现象等问题,引入单亲遗传算法;以网架线路年综合费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,运用改进的单亲遗传算法消除了常规遗传算法中对网络可行性破坏严重的双亲交叉算子,同时针对单亲遗传算法在染色体选择、基因操作、收敛准则等方面的不足,采用最优保留策略和两两竞争相结合的染色体选择方法,以及最优个体的最少保留代数为收敛准则,提高了算法的局部搜索效率和全局优化能力,求得模型优化解;仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。     

用演化算法求解多阶段配电网规划问题

为了动态地考虑不同时间段的负荷变动情况,配电网规划常常要分成几个阶段进行。为此将演化算法应用于多阶段配电网规划问题的求解,提出一种能够自动保证方案可行的染色体编码策略。这种编码策略使得演化算法只搜索可行解区域,避免了辐射性检查过程,提高了寻优速度。算例证明了算法的有效性和优越性。     

网络规划算法的约束经济调度

本文介绍了常规经济调度网络模型,改进了约束经济调度网络模型,解决了用电阻网络与实际潮流分布不一致的问题;描述了对偶法和单纯形网络规划算法;计算了IEEE 5、11和30母线系统例题。本文给出的约束经济调度模型与算法可靠而快速,具有良好的实用前景。     

一种基于地理信息系统的配电网规划方法

配电网规划问题在数学上是一NP－hard问题，当问题规模增大时，寻求其全局优化解至今仍是一难题，提出应用地理信息系统（Geographical Informagtion System,GIS)技术改进配网规划的设想，基于中心地理论的应用模型，提出基于GIS的子系统模型及算法，使问题规模大为减小，研究结果表明，借助GIS无需复杂的算法便可使规划过程更具交互性，规划结果更直观.方案调整更灵活。     

基于免疫优势算法的配电网规划

根据配电网的特点,提出了一种新的免疫算法用于配电网规划,以减小网络需要的费用.在配电网络优化规划过程中,免疫优势算法和树形编码的采用,提高了算法的效率和大大减少了优化规划所需的的进化代数,同时能有效维持群体的多样性和避免算法早熟收敛,算例结果表明该算法的计算速度比常规遗传和免疫算法的计算速度有较大的提高.     

基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法，该方法的主要特点是正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索。配电网网架优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题。本文将蚁群算法用于配电网网架优化规划问题的研究，建立了网架规划的数学模型，该模型以线路的年综合费用和过负荷征罚费用之和最小为目标函数，并在此基础上设计了相应的算法。算例证明了该算法在配电网网架优化规划中应用的可行性和有效性。     

基于改进多种群遗传算法的配电网规划

提出了改进的多种群遗传算法并将其应用于配电网规划.根据优化目标数学模型确定统一目标函数和多个子目标函数,并将其作为父、子种群的适应度评价函数,用迁徙算子决定父子种群的联系程度.采用"0"和"1"逐线逐点方式对馈线和变电站进行编码,并构成网架的染色体.用变电站的容载比作为约束条件决定变电站的负荷规模.在此基础上提出了包括孤链、闭环、孤岛的修复方案,将遗传操作所产生的非辐射性网络修复成辐射性网络.该方法可以处理同时涉及变电站和馈线优化的多目标配电网规划问题.算例结果表明了该方法的有效性.     

配电网络重构的改进最优流模式算法

本提出了一个配电网络重构的改进最优流模式法（ＩＯＦＰ）。并用一个快速有效的单环网潮流算法求解最优流模式。本了网络重构的实际运动约束，如最大刀闸操作次数，支路过载等。经测试系统的验算表明，本算法快速有效，可以用于实时环境。     

基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划

禁忌搜索(TS)算法具有强大的全局优化性能,但其局部搜索性能易受分散性的影响;蚁群最优(ACO)算法的正反馈机制使其具有强大的局部搜索性能,但其全局优化性能的优劣在很大程度上与蒸发系数的选择有关,如选择得不合适易使算法陷于局部最优.文章将TS算法与ACO算法组合起来,提出了TS-ACO混合算法,用于求解配电网规划问题,在同时考虑扩展配电网所需的固定费用和与电能损失相关的变化费用的基础上,设计了非线性混合整数配电网规划数学模型,在一具有6个变电所、102条馈线段的配电网上进行的测试结果表明了TS-ACO混合算法的有效性.     

贪心算法结合Hopfield神经网络优化配电变电站规划

提出了一种城市电网规划中变电站规划优化的新算法.该算法先用贪心算法(greedyalgorithm)快速求解新建变电站的座数及各变电站的容量,再利用Hopfield神经网络校核新建变电站的位置和各变电站的供电范围,最后确定各变电站的真实容量.在求解过程中,该方法考虑了已有变电站的改造问题.从全局最优的原则出发,可求得具有实际价值的最优或近似最优解.该方法在求解变电站供电范围时无需对数据进行归一化处理,且易于编程.该方法可为变电站规划提供一种新的思路.     

一种基于改进最小生成树算法的配电网架优化规划

提出了一种用于配电网络规划的改进最小生成树算法：将配电网的电源点和负荷点当作顶点，将各个顶点间可能架设线路的走廊当作边，将线路的建设费用和运行费用(主要为线损)之和作为各条边的权，在采用基本最小生成树算法获得初步规划方案的基础上，采取动态调整各条边的权值并反复迭代的方法，获得总费用最小的优化规划结果，并采用随机初始权值的处理方法以提高获得全局最优解的机会。首先选中各个电源点间的最短路径、并以不再产生新的环路为约束条件，运用提出的改进最小生成树算法，实现了多供电途径的网格状配电网架规划，讨论了交叉点的处理方法以及在已建成网络的基础上进行扩展规划的方法。规划实例表明文中提出的方法是可行的。     

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.     

一种复杂配电网快速故障定位的算法

目前馈线故障定位算法不能满足配电网运行方式多样化和馈线保护快速性的要求,文章提出了能自动适应实时运行方式的配电网馈线描述方法,首先形成对整个网络结构的连通性描述,然后对网络描述进行分解,形成多条馈线的描述;并在此基础上提出了故障区段定位的快速算法。该算法也适用于多电源供电、多线路同时故障等复杂配电网情况。为实现馈线全线速动保护提供了理论基础。     

基于改进最小生成树算法并考虑负荷不确定性的配电网架最优规划

为在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种新的配电网规划优化方法.将不确定性负荷分为单条件负荷和多条件负荷两类.对于所有负荷都是单条件负荷的情形,根据流过各条边的电流的二阶原点矩确定各条边的权,在此基础上利用改进最小生成树算法获得最优规划方案.对于规划区域中存在多条件负荷的情形,将各个多条件负荷的各种可能性进行组合构成场景,对于每一个场景采用单条件负荷规划方法获得初步网架和初始费用,并分别计算该初步网架在各个场景下的补偿费用,选取初始费用与补偿费用之和的数学期望最小的方案为最优规划方案.算例分析表明了该配电网规划方法的可行性.