基于蚁群是优的配电网规划方法

详细探讨了现代启发式方法家族中新兴成员－蚁群最优（Ant Colony Optimization,ACO)在配电网络扩展规划中的应用，蚁群最优是一种通用的内启发式（meta-Heuristic)算法，能够有效地求解大规模组合优化问题。文中给出了同时考虑配电网络扩展的固定费用和与电能损失相关的可变费用的配电网络规划的非线性混合整数规划模型，探讨了基于ACO的配电网络规划方法，并用该方法对一具有6个变电所，102条馈线的配电网络进行了测试，结果表明，文中所提方法是可行的，有效的。     

基于蚁群最优的输电网络扩展规划

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。章提出了一种基于蚁群最优的输电网络扩展规划法（ACO）。ACO法来自对蚁群收集行为的研究,是一种求解组合最优问题的新型通用型发式方法。这种方法的主要特征是正反馈、分布式计算以及富于建设性的贪婪启发式搜索的运用。作初步研究了ACO法在单阶段输电网扩展规划中的应用。建立了相应的数学模型,设计了相应的算法,并在IEEE Garver-6系统上进行了测算。结果表明所提方法是有效的。     

基于蚁群最优的配电网络重构算法

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。本文提出了一种新颖的基于蚁群最优的算法来求解正常运行条件下的配电网络重构问题,以达到损失最小,蚁群最优算法法（Ant Colony Optimization,简称ACO算法）是一种新型通用内启发式算法。在求解组合最优问题上,ACO算法已被证明是非常有效的。ACO算法本质上是一个多代理系统,在这个系统中单个代理之间的交互导致了整个蚁群的复杂行为。这种方法的主要特征是正反馈,分布式计算以及富有建设性的贪婪启发式搜索的运用,为了证明本文提出的算法的可行性和有效笥,我们研究了两个算例系统,并给出了计算结果,结论表明,本文提出的算法是相当有希望的。     

基于Tabu搜索的配电网络规划

详细探讨了现代启发式方法家族中的一个新兴成员——Tabu搜索在配电 网络规划中的应用。首先,在同时考虑配电系统扩展的固定费用和与电能损失相关的变化费 用的基础上对配电网络规划问题进行了描述,并建立了相应的数学模型。其次,详细探讨了 基于Tabu搜索的配电网络规划问题。最后,将文中提出的方法在一具有6个变电站、98条馈 线段的试验网络上进行了测试。结果表明,所提出的方法是有效、可行的。     

基于改进蚁群算法的中压配电网络规划方法研究

研究基于改进蚁群算法的中压配电网络规划方法,设计合理的中压配电网络规划方案,降低中压配电网络的费用。构建以负荷要求、潮流限制为约束条件,投资和运行费用最低为目标函数的中压配电网络规划数学模型。通过变换状态转移准则改进蚁群算法,以数学模型为基础采用改进蚁群算法规划中压配电网络方案。实验表明该方法能使中压配电网络的负荷处于合理范围内,降低投资与运行费用。     

基于改进蚁群算法的输电网络扩展规划

输电网络扩展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的随机化内启发式全局搜索技术。文中结合单阶段输电网络扩展规划问题的特点，应用改进的蚁群算法来解决输电网络扩展规划问题，建立了相应的数学模型，并给出求解算法。2个算例系统的计算结果表明了这种方法可有效减小搜索空间，并具有计算速度快和收敛性好等优点。     

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.     

基于改进蚁群算法的"N-1"安全输电网优化规划

满足N-1安全准则的输电网络扩展规划是一个复杂的非线性组合优化问题。蚁群算法是一种解决组合最优化问题的高效的启发式方法,但容易出现停滞和陷入局部最优。为此,结合满足N-1安全准则的输电网络规划问题的特点,用罚函数方法建立了网络扩展规划性能指标。通过改变蚁群算法中信息增量的选择方法,有效地减小了算法的全局搜索能力和计算效率之间的矛盾。该方法不需初始可行解,在提高计算效率的同时加大了找到全局最优解的概率。通过对IEEE-6节点和IEEE-24节点两个算例的测试,验证了这种方法能有效地解决直接求解满足N-1安全检验的输电网最优扩展规划问题。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题,难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术,但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式;详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因;提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解,能很好地协调局部搜索与全局搜索,在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明,该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

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。     

含分布式电源的交直流配网双层规划研究

随着分布式电源的日益增多,交直流配网的发展势不可挡,文中针对其规划问题提出一种双层规划模型。第一层模型以系统建设成本和运行成本为目标函数,第二层模型使用经济调度细化第一层模型中运行成本的计算,使规划结果更加精确。针对不同的母线类型、支路类型和网络拓扑,提出一种交直流配网的网络编码方式,并嵌套智能算法,求解双层模型。算例采用13节点待规划网络,规划结果表明交直流配网在运行成本、线路建设费用、电压源型换流器(voltage source converter,VSC)安装费用和电源安装成本等方面都优于传统交流配网。     

Active Distribution Network Expansion Planning Integrating Practical Operation Constraints

This paper proposes a mathematics model of active distribution network expansion planning (DNEP) integrating the practical operation constraints, which are the OLTC (On-Load Tap Changer) tap adjusting frequency and substation voltage variation. Distributed Generation (DG) curtailment, load curtailment, OLTC tap adjustment, and reactive power compensation are considered as the active management schemes. The expansion model allows alternatives to be considered for new wiring, DG installation, new substation, and substation expansion. The DNEP problem is a mixed integer non-linear programming problem, active management, and uncertainties, especially with the DG integration make the DNEP problem much complex. In order to find the suitable algorithm, this paper converts the DNEP problem to a Second-Order Cone Programming (SOCP) model through distflow equations and constraints relaxation. A modified 33-bus application example is used to verify the proposed model with different active management scenarios.     

基于混合整数二阶锥的配电-气网联合规划

提出了一种考虑配电网重构及小时级潮流变化的配电-气网(EGDN)联合规划模型。一方面,融入配电网重构来优化系统的运行状态,两网协同规划能发挥不同能源间的互补共济作用,提升系统的可靠性和运行效率;另一方面,所提模型考虑小时级配电网和配气网的潮流方程,以精细化描述系统的运行状态。为了求解该非线性非凸模型,适当松弛原问题,将其转换为可直接求解的混合整数二阶锥规划(MISOCP)问题。仿真结果表明所提规划模型显著提升了系统的可靠性,降低了相关设备的配置容量,减少了能量传输损耗,降低了总体规划与运行费用,证明了MISOCP模型与简单的混合整数线性规划模型相比,更能获得满足实际工程需求的规划方案。     

基于序优化理论的配电网规划

配电网规划模型具有非线性、高维数的特点,属于复杂组合优化问题.结合配电网的特点,从工程实际的角度出发,将序优化理论引入到配电网规划中,能够在规划模型的目标函数复杂、求解计算量大且解空间的结构信息复杂的情况下,确保以足够高的概率得到足够好的优化解.文中综合考虑变电站及馈线的年投资费用、折旧费用、运行费用并将其总费用作为目标函数,利用序优化理论求得足够好的网架规划方案,并通过IEEE经典算例证明了算法的可行性和有效性.     

基于配电自动化故障管理的配电网扩展规划方法

针对现阶段配电网规划过程中面临的可靠性问题,提出一种基于配电自动化故障管理的配电网扩展规划方法。首先对配电自动化的故障管理功能进行介绍;其次根据配网公司的盈利性,以其自身利益最大化建立目标函数,决定线路建设、变电站位置和容量,从而提出一种基于配电自动化的配电网扩展规划模型;然后针对所提模型和所研究的规划问题,采用遗传算法对其进行求解,并对配电系统可靠性进行评估;最后,基于仿真算例验证了所提规划模型的有效性。     

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Dijkstra算法的配电网网架扩展规划

电气工程领域中配电网网架扩展规划的目的是确定最优的配电网网架接线方案。配电网网架扩展规划的本质与最短路径问题有相同之处。作为典型的最短路径求解算法之一的Dijkstra算法,在进行配电网网架扩展规划时,需要建立邻接矩阵,并反复对无序排列的初始数据进行遍历搜索,反复遍历搜索影响了算法的计算速度。针对Dijkstra算法对无序排列的初始数据反复遍历搜索对计算速度造成的影响,基于排序思想,提出了改进Dijkstra算法,以提高Dijkstra算法在进行配电网网架扩展规划时的计算速度,然后根据某10 kV中压配电网网架扩展规划算例,基于全寿命周期概念建立了中压配电网网架扩展规划的数学模型,经算例分析验证了所提方法的有效性。     

考虑多种主动管理策略的配电网扩展规划

提出了主动配电网扩展规划的混合整数二阶锥规划模型,该模型以总的投资与运行费用最小为目标函数。文中考虑了4种主动管理措施降低规划方案成本及未来的运行风险,包括有载调压变压器调节、切机、切负荷及无功补偿。规划措施包括主动管理、新建线路、新建变电站、扩建变电站、新建分布式电源。配电网规划是一个混合整数非线性规划问题,再加对各种主动管理措施及未来不确定性的考虑,配电网规划问题求解变得相当复杂。基于配电网潮流方程及约束松弛技术,建立了配电网规划的二阶锥规划模型,并利用改进的IEEE 33节点系统及Miranda 54节点系统进行了算例验证。     

网源协调驱动下考虑网络转供能力的配电系统多目标双层近期规划

提高供电能力和对分布式电源(DG)的接纳是未来环网状配电网扩展规划的新目标。为此,通过引入安全距离这一配电网N-1安全评价指标,提出了一种考虑N-1安全和DG与网架协调的配电网多目标双层优化规划模型。该模型以改造线路、新增负荷接入位置和DG安装位置及容量为决策变量,计及了系统故障负荷的转供和不可控DG出力及负荷波动带来的不确定性。根据模型的特点,利用多场景技术将随机性问题转化为确定性问题,并采用正态边界交点和动态小生境差分进化算法组成的混合策略对模型加以求解。通过算例对比分析了是否考虑N-1安全和网源协调对规划结果的影响,仿真结果表明,所提规划模型能够在提高DG渗透率的同时,挖掘配电网的供电潜力和推迟线路改造;所得规划方案实现了配电网经济效益和安全水平的综合优化,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期扩展规划。     

基于自适应多种群遗传算法的配电网重构

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。提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,借助多种群进化和种群间个体移植的概念,通过自适应控制参数的调整,有效地避免了早熟,提高了算法的搜索范围和效率,较好地解决了配电网重构问题。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。