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.     

基于Tabu搜索的配电网络重构算法

配电网络重构是一个非常复杂的、大规模的组合优化问题。该文提出了一种非常有效的、鲁棒性很好的算法来求解正常运行条件下配电网络的重构问题,以减少网络中的能量损失费用。该算法基于Tabu搜索方法(TS)。作为现代启发式方法家族中的重要一员,Tabu搜索方法是近几年来发展起来的用于求解组合最优问题的一种通用算法。文中详细阐述了用于配电网络重构问题时Tabu搜索方法中各成员的设计。为了证明该文方法的可行性和有效性,还研究了3个不同规模的IEEE测试网络的重构问题。结果表明,该文提出的方法是一种非常有效的方法。     

一种混合智能算法在电网优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构,提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型.结合GA 中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能.在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度提高配电系统安全性和经济性.算例表明,该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势.     

基于支路交换法的配网重构方法分析

根据配电系统特点,建立配网重构数学模型,详细介绍了启发式方法中的支路交换算法,提出对该算法的改进思路,对当前研究较多的解析类、启发式、随机优化及智能优化方法进行分析,就部分算法提出相应改进措施,并提出结合四类方法中的两种或多种方法的思路以求解连续变化的大规模复杂配电网络重构问题。     

基于启发式搜索降低配电网网损的配网重构算法

配电网网络重构是配电网自动化系统的一个重要组成部分,给电力的供应提供了可靠性,给电力操作提供了灵活性.配电网网络重构的解是一组开关的组合,网络重构的目标多种多样,在实际应用中如何选取适合不同的配电网络重构方法是研究的目的.重点在启发式搜索和前推回代的配电网潮流计算方法的基础上以系统网损最小为目标函数来优化配网结构.首先生成一个1×N阶描述配电网开关通断的矩阵,然后以网损不能再减少为目的对所有的联络开关进行搜索,而寻找全局最优解.     

配电系统联络开关的优化配置

将联络开关优化配置的目标设为以提高系统可靠性原则为前提,寻求使网络重构得到的系统网损最小的配置方案.提出了两个启发式准则,即根据联络开关的分类和待联接联络开关的端点的电压差来指导联络开关的优化配置,并采用一种新的高效并行的可处理大规模三相不平衡配电系统的网络重构算法来保证获得网络重构的优化结果.算例表明该启发式算法对三相平衡和不平衡系统都是快捷和有效的.     

基于Tabu算法的配电馈线相间故障定位

随着配电自动化技术的发展,快速实现故障定位与恢复供电,是提高供电可靠性的重要依据,综述了目前配电网故障区间定位的方法和研究现状,针对配电网放射状的特点,分析配网馈线相间故障特征,根据故障端口的序分量边界条件提出了馈线故障测距的数学模型,根据FTU上传的故障信息构造了故障线段定位的数学模型。应用Tabu搜索方法实现故障测距与定位,实例证明该算法全局搜索能力强,测距精度高,搜索时间短、收敛快。     

改进Tabu搜索方法在无功优化中的应用

根据短期负荷预测的负荷曲线,将一天的负荷分成T个负荷水平时段,提取各时段内的典型负荷点,建立分时段无功优化数学模型.该模型以一天总的有功网损最小为目标,以潮流方程作为等式约束,以负荷电压、电容器容量以及投切次数等作为不等式约束.根据配电电容器投切的特点,对Tabu搜索方法做了具体的改进和实现.并对补偿电容器组分组投切的二进制编码和初值的选取进行了研究.算例表明改进的Tabu搜索方法是一种高效、快速的启发式搜索方法,很好地解决了配电网无功优化问题.     

基于改进模拟植物生长法的配电网络重构

提出使用改进模拟植物生长法求解配电网络重构问题.该算法充分考虑植物生长过程中的智能化因素,避免了搜索过程中的随机机制,缩小了搜索空间,减少了迭代次数.以未来一段时间内网损最小为目标函数,建立配电网重构的数学模型.根据配电网的结构特点,以基本环路为单位形成可断开关集,避免了一些不可行解的产生,降低了变量的维数,提高了搜索效率.通过对IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能.     

蚁群算法在配电网重构的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。蚁群算法作为一种现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,其主要特点是正反馈、分布式计算、易与其它算法结合以及富于建设性贪婪启发式搜索。对配电网络从图论拓扑结构上进行分析,将配网重构问题转化为求图的生成树问题,并以破圈法为基础得到快速而有效地求解图的生成树的方法。在应用蚁群算法求解配网重构问题时,通过首支路选择随机化和取消蚁群算法常用的启发值的方法,扩大算法搜索范围,使算法可以跳出局部最优化陷阱,改善算法的搜索效果。对IEEE 69网络的算例表明,该方法能以较少的计算量和较大的概率收敛于全局最优解。