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。     

电力网的网架结构优化规划方法

电力网网架优化是一个多目标、多阶段、离散的、非线性、受约束的混合整数规划问题。传统的优化算法已不能满足规划需要,以人工智能技术为基础的各类优化算法逐渐成为规划的主流算法。该文综述了近年来电网网架优化规划领域的国内外研究成果。针对输电网和中低压配电网的不同特点,分析了相应数学模型的建立和基于智能技术的寻优算法研究中的成果和进展。重点探讨了中低压配电网网架优化问题建模和算法研究中存在的问题和不足,提出了未来网架优化规划研究中应关注的问题和研究方向。     

电力网的网架结构优化规划方法

电力网网架优化是一个多目标、多阶段、离散的、非线性、受约束的混合整数规划问题.传统的优化算法已不能满足规划需要,以人工智能技术为基础的各类优化算法逐渐成为规划的主流算法.该文综述了近年来电网网架优化规划领域的国内外研究成果.针对输电网和中低压配电网的不同特点,分析了相应数学模型的建立和基于智能技术的寻优算法研究中的成果和进展.重点探讨了中低压配电网网架优化问题建模和算法研究中存在的问题和不足,提出了未来网架优化规划研究中应关注的问题和研究方向.     

基因/禁忌组合算法在配电网网架优化规划中的应用

在比较了基因算法和禁忌算法各自优缺点的基础上,针对配电网网架优化规划中多约束、非线性和整数寻优的特点,提出采用基因／禁忌组合的算法的策略,并应用于配电网网架优化规划。算法计算证明了该组合算法在配电网网架优化规划中应用的可行性和优越性。     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析

当前在配电网网架规划中存在算法寻优能力差,二氧化碳削减量较低的问题,基于低碳化需求,将免疫萤火虫算法应用到配电网规划中,提出基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析方法。将低碳费用指标、电压安全指标和有功网损指标作为优化指标,在低碳目标的基础上构建配电网规划模型,采用免疫萤火虫算法,结合免疫克隆技术和萤火虫优化技术对配电网规划模型进行求解,实现配电网低碳目标的网架规划。实验结果显示,所提方法规划后的配电网二氧化碳削减量高,算法寻优能力强,符合低碳环保理念的同时能够获取最优规划方案,具有实用性。     

城市高中压电网无功功率优化规划

文章介绍了所开发的城市高中压配电网无功优化规划系统的基本构成及功能,提出了基于启发式算法和Ｂｅｎｄｅｒ’ｓ分解的目标年无功优化规划新算法,同时对多负荷水平和多阶段的无功优化规划问题进行了分析,提出了相应的解决方法。     

考虑网络抗毁性的配电网网架多目标规划

复杂网络理论中的网络结构抗毁性从自身连接性角度描述了网络抵御破坏的能力。文中将其引入配电网网架规划中,建立了以投资、维护、运行费用之和最小,以及网络抗毁度最大为目标的配电网网架多目标规划模型,并采用向量序优化方法优化该多目标模型。向量序优化理论包括排序比较和目标软化等核心思想,能确保以很高的概率求得足够好的解,计算量大大减少,可以满足配电网规划寻求最优或次优方案的工程需要。算例优化结果表明,采用向量序优化求解配电网网架规划可以找到较优的规划方案,且与现代启发式算法相比,计算时间更少,搜索效率更高。     

改进人工鱼群算法在配电网网架规划的应用

针对配电网网架规划组合优化复杂性的问题,在网架规划中以人工鱼群算法的寻优框架为基础进行优化。针对人工鱼群算法自身上的不足,对人工鱼群的行为中觅食、集群和追尾等行为进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型的优化解,并与遗传算法及粒子群算法等做对比。实验结果表明了该改进的可行性和有效性。     

具有可行域内Steiner点寻优能力的配电网网架规划方法

文章研究配电网规划中网架规划的问题,提出了一种基于Steiner最小树的配电网网架规划新方法,解决了以往研究中没有考虑到的在规划中引入中间节点,并在可行域内寻优的问题。首先用路径描述方法建立了配电网网架规划的数学模型,然后将该数学模型转换成欧式Steiner最小树问题,并采用模拟退火算法求解。通过在算法中对Steiner点进行启发式搜索,实现了在可行域中搜索中间节点的方法,扩大了中间节点的选取范围,增大了搜索到全局最优解的概率。最后,通过算例分析验证了算法的性能和有效性。     

基于启发式算法和Bender’s分解的无功优化规划

针对城市高中压配电网的长期无功优化规划问题,提出了基于启发式算法和Bender’s分解技术的两段式求解方法。该方法将启发式算法、Bender’s分解和线性规划等技术相结合,充分保证了系统的可求解性和解的合理性,将其应用于实际电力系统规划中取得了良好的效果。     

人工鱼群算法在配电网网架规划中的应用

为解决配电网规划的多约束复杂优化组合问题,在中压配电网网架规划中以基本的人工鱼群寻优框架为基础,根据配电网的辐射性约束特点,设计和应用了一种适合配网规划的新现代启发式算法—人工鱼群算法。该法以年费用最小为目标函数建立配网规划的数学模型,以可能建设的所有线路为优化变量,采用二进制编码和"根节点融合法"对人工鱼种群初始化,给出以保证"基本辐射性"的觅食、聚群和追尾行为算子为基础的寻优策略,保证了寻优过程中多数的解方案可进行配网潮流计算。对一个10节点的中压配电网规划算例计算的结果表明:该算法能快速获得规划问题的最优解,且具有很强的全局搜索能力,用于配电网规划是可行的、有效的。     

基于启发式算法和Bender‘s分银的无功优化规划

针对城市高中压配电网的长期无功优化规划问题,提出了基于启发式算法和Ｂｅｎｄｅｒ‘ｓ分解技术的两段式示解方法,该方法将启发式算法,Ｂｅｎｄｅｒ’ｓ分解和线性规划等技术相结合,充分保证了系统的可求解性和解的合理性,将其应用于实际电力系统规划取得了良好的效果。     

基于GIS平台的配电网规划优化方法综述

GIS平台以其多功能、高效和可视的优势在配电网规划中得到了广泛的应用。随着配电网尤其是城市配电网规模的扩大,充分利用GIS来完成配电网扩展规划成为配电网规划发展的方向。在配电网扩展规划中利用GIS平台,结合经典优化算法和现代启发式优化方法,既能取得优化效果,又能保证结果的可视性和科学性。总结了GIS平台结合优化方法所取得的成果,提出了未来GIS平台在配电网中应用的方向。     

一种基于改进最小生成树算法的GIS配电网架优化规划方法

配电网架优化规划方法是基于GIS的配电网规划工作的重要组成部分.图论是研究图的组合关系及结构的一个数学分支,可以方便地实现图形同计算机算法的结合.因此,采用图论中的重要理论--最小生成树算法作为GIS软件处理配电网架优化规划问题的基本方法.阐述了从配电网架优化规划论域转化到加权图的一些处理措施,提出了一种采用基于限定主干网架线路的改进最小生成树算法的配电网网架优化规划方法.     

基于启发式算法和Bender′s分解的无功优化规划

针对城市高中压配电网的长期无功优化规划问题,提出了基于启发式算法和Bender′s分解技术的两段式求解方 法。该方法将启发式算法、Bender′s分解和线性规划等技术相结合,充分保证了系统的可求解性和解的合理 性,将其应用于实际电力系统规划中取得了良好的效果。     

基于Kruskal-遗传混合算法的主动配电网规划策略

随着分布式电源(DG)在配电网中的逐步渗透以及配电网网络规模的逐步增大,传统的数学规划和启发式配电网规划方法在计算效率、寻优特性方面均面临多重约束,规划结果往往不尽如人意。针对上述问题提出一种基于最小有向生成树(Kruskal)与遗传算法的混合算法,对主动配电网中的分布式电源以及网架结构进行协同优化,简化了算法的染色体结构,避免了传统基因算法的"维数灾"问题,同时,该算法规避了传统网架规划中出现的不可行解问题,精简了规划流程。结合多场景分析法对西北某城区10 kV主动配电网进行算例分析,结果表明该算法能够有效地寻找到全局最优解,并且具有良好的收敛特性。     

基于蚁群最优的配电网网架优化规划

配电网规划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随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题。文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划中网架规划绕障碍问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法。算例计算结果表明了该方法是可行的、有效的。     

配电网优化规划研究综述

介绍了当前国内外配电网优化规划的研究现状,对配电网的规划模型、规划方法以及求解算法进行了分析总结。将配电网规划模型分为单阶段模型、多阶段模型和不确定规划模型。其优化方法包括经典数学优化方法、传统启发式方法以及现代启发式方法。最后介绍了配电网规划研究中已出现及可能会出现的新课题。