基于环路矩阵分块重组策略的配电网重构

如何有效减少配电网重构中不可行解的产生是提高搜索速度的重要环节。为提高搜索效率,在对网络进行拓扑简化的基础上,提出一种基于环路矩阵分块重组策略的配电网重构预处理方法,实现了解空间压缩与分解。结合该策略,以布谷鸟搜索算法及其改进算法为例对IEEE33节点系统和119节点系统进行了算例仿真,结果表明结合环路矩阵分块重组策略后能够有效避免不可行解的产生,算法只在少数可行范围内进行搜索,搜索范围减少,计算速度与寻优成功率显著提高,验证了提出策略的有效性;最后将此策略运用于多种智能算法,对比结果表明该策略能使算法在性能上得到显著提升,验证了所提策略的适用性。     

用于配电网重构的改进单亲遗传算法

双亲遗传算法用于配电网重构计算时,使搜索陷入局部最优,有较多“不可行解”产生等问题。单亲遗传算法(PGA)可以缓解上述问题,对PGA的编码策略,交换、突变、倒位和移位算子进行了改进,并引入了“灾变”和“修正”算子,使其具有更高的搜索速度,并缓解了“不可行解”问题。算例表明,改进的PGA算法具有较好的性能,可以有效地用于解决配电网重构问题。     

基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构

为缩减编码长度,提高计算效率,提出了基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构方法。将开关根据其在环路中的位置进行分类,建立了环路–开关关联矩阵。应用化整为零策略将整个解空间划分成若干个子解空间,应用改进二进制差分进化算法直接对各子解空间进行并行搜索,比较所有子解空间的搜索结果即可找到重构问题的最优解。该方法缩短了开关方案的编码长度,改进二进制差分进化算法通过调整变异、交叉操作规则,避免了不可行解的产生。接入分布式电源的配电网仿真算例验证了该方法的有效性。     

配电网络重构的改进遗传算法

提出相邻开关在染色体中相邻及构成同一环路的开关在同一基因块内的编码方法，交叉操作只进行对应基因块的交换，而将变异和逆转操作限制在基因块内的遗传操作策略克服了现有遗传算法（GA）在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足，通过简化配电网结构，减少了GA染色体的长度，从而进一步提高其计算效率。以网损的倒数作为适应度函数，比较简洁、有效，给出的算例表明提出的方法具有较高的搜索效率。     

基于Petri网的配电网重构

提出一种基于Petri网的配电网重构算法。并引入了最佳优先搜索的思想方法。以电气和电子工程师协会（IEEE）的3馈线16节点系统为算例，应用所提出的算法进行了网络重构，比较了重构前后配电网系统的网损。结果表明该算法准确、可行、实用。     

基于渔夫捕鱼优化算法的配电网络重构

针对正常运行条件下配电网络重构问题,提出一种基于模拟渔夫捕鱼寻优算法(SFOA)的配电网络重构算法。以有功网络损耗最小为目标函数,建立配电网络重构的数学模型,并采用易于编码实现、寻优能力较强的渔夫捕鱼算法对重构模型进行求解。根据配电网络的特点,应用一种基于网孔开关的编码策略,在不背离算法本身搜索方法前提下,简化移动搜索和收缩搜索,以实现对解空间的全局搜寻。最后利用Visual C++对IEEE-33节点算例进行重构,结果表明,提出的方法是有效可行的。     

改进遗传算法的编码策略及其在配电网重构中的应用

提出了相邻开关在染色体中相邻以及构成同一环路的开关在同一基因块内的编码方法。交叉操作只进行对应基因块的交换,而将变异和逆转操作限制在基因块内。该遗传操作策略克服了现有遗传算法在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足,通过简化配电网结构,减少GA染色体的长度,从而进一步提高其计算效率。以网损的倒数作为适应度函数,比较简洁有效,给出的算例结果表明该文提出的方法具有较高的搜索效率。     

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。     

改进遗传算法的编码策略及其在配电网重构中的应用

提出了相邻开关在染色体中相邻以及构成同一环路的开关在同一基因块内的编码方法.交叉操作只进行对应基因块的交换,而将变异和逆转操作限制在基因块内.该遗传操作策略克服了现有遗传算法在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足,通过简化配电网结构,减少GA染色体的长度,从而进一步提高其计算效率.以网损的倒数作为适应度函数,比较简洁有效,给出的算例结果表明该文提出的方法具有较高的搜索效率.     

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。     

双层遗传算法应用于配电网重构的研究

为解决以网损最小为目标的配电网重构问题 ,构建了一个双层遗传算法计算体系 ,使同一代的个体适应度计算即配电网的潮流计算被分配在几台计算机上同时进行 ,明显提高了求解效率。同时采用一种简单的编码方式使底层遗传操作只在可行解范围内进行 ,利用改良的遗传操作 ,在高层遗传操作中避免形成不可行解。最后通过两机并行计算的仿真验证该算法的可行性     

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.     

基于SMES的D-STATCOM提升配电网电能质量的研究

配电网位于电力系统终端,直接面向电力用户,因此由电气设备产生的电能质量问题将直接影响配电网的安全运行。为了解决配电网中存在的电能质量问题,本文提出了基于SMES的D-STATCOM组合结构,并提出了相应的控制及优化策略。基于SMES的D-STATCOM能对配电网中的有功、无功功率进行快速补偿,从而有效地控制系统频率和母线电压。通过改进的粒子群算法对基于SMES的D-STATCOM进行参数优化,可以使负荷母线电压、功率波动以及设备成本最小化。仿真结果表明,采用SMES作为储能装置的D-STATCOM较传统的D-STATCOM在配电网中能获得更好的电能质量指标。     

基于遗传算法的地区电网停电恢复

提出将遗传算法应用于地区电网停电恢复,由遗传算法对停电区域进行网络重构,将 其划分成若干个子区域,分别由不同的供电路径供电,由此形成恢复方案。通过对实际电 网的测试分析表明,将遗传算法应用于地区电网停电恢复,不仅能得到最优解,而且能得到 若干次优解,可为运行人员提供更多的参考信息。     

基于最优系统能效的配电网规划方法

在当今的配电网规划中,提升能效是最重要的目标之一。现有的配电网规划模型大都以经济性为目标。文中从配电网系统能效入手,提出基于最优系统能效的配电网规划模型,选取节点煤耗作为入手点,综合考虑配网网损、分布式电源规划等能效因素,可以较为全面地反映配网系统能效。在模型求解中,文中使用改进的粒子群(PSO)算法,在算法中加入惯性权值,可以在提高算法收敛速度的同时保证寻优结果的准确性,并给出了辐射网形态修正策略,确保规划结果的合理性。选取IEEE 33节点算例进行模型和算法验证,计算结果表明,文中的模型求解算法收敛快,稳定性高,配电网规划结果合理,有效提升了配网系统的能效水平,验证了文中配电网规划方法的有效性。     

基于遗传-模拟退火算法的配电网电容器优化配置

随着配电网规模的不断扩大,传统的依照经验配置电容器的方法日显其局限性,具体表现在电容器容量配置得不足或过剩,更严重的情况是部分电容器需要投入时由于局部电压的限制而不能投入.将遗传-模拟退火算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装费用总和最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,并在初始方案种群产生和群体进化策略两方面对该算法作了改进,对一个30节点配电网的电容器优化配置结果表明了遗传-模拟退火算法的合理性和可行性.     

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。     

基于改进禁忌搜索的配电网重构

为解决配电网的重构问题,提出了一种改进的禁忌搜索(Tabu search)方法.该方法结合配电网络的闭环设计和开环运行的特点,将遗传算法中的优化编码技术引入到Tabu搜索算法中,并以有功网损最小为目标函数对配电网络进行优化.对3个典型IEEE测试系统进行了优化计算,将其结果与模拟退火算法和遗传算法的计算结果进行比较证实,改进的Tabu搜索算法比模拟退火算法和遗传算法具有更高的搜索效率.     

电力市场中含分布式电源的配电网重构模型

电力市场体制中,分布式电源(DG)一般由用户所有,具有削峰、紧急功率支持等诸多作用。在电力市场的背景下,为了使得配电网在正常运行条件下最大程度的得到优化,将DG视为可调度设备,将DG注入功率作为优化变量,加入配电网重构综合优化的过程。提出把DG注入功率、网络损耗、效益分配按电价转换成综合费用,以综合费用最小为目标函数,采用提出的改进量子进化算法(IQEA)进行求解。该改进算法采用改良策略,提高了搜索效率,结合基于环路的量子坍塌策略避免了不可行解的产生,提高了重构效率。采用IEEE33节点测试系统进行仿真计算,结果表明了所提方法的正确性和有效性。     

基于单亲遗传算法的配电网络规划

配电网络规划属于非线性混合整数规划问题，应用传统数学优化算法往往难以直接求解，文章针对目前应用广泛的常规遗传算法在求解该问题时存在的难以保证方案连通性和辐射性的缺陷，提出了基于单亲遗传算法的配电网络优化规划算法，于整数编码策略，给出了配电网络规划中变量编码的具体方法和迭代求解程序，该算法具有进化操作成功率高，求解配电网络优化规划问题的效率高等优点，同时可将简化网架结构和选取导线截面结合在一起，既可确保解的最优性，又可减少工作量，仿真算例验证了该方法的快速性和有效性，该算法还适用于辐射型配电网络的扩展规划和配电网络的重构。