辐射型配电网重构的二次电流矩法

根据辐射型配电网开环运行的结构特点,定义了关于节点的逆流路径、阻抗距离和等效二次电流等概念,形成二次电流矩模型,提出和证明了二次电流矩定理。定理表明:辐射型配电网任何逆流路径的二次电流矩等于该路径的功率损失。二次电流矩杠杆平衡角度的分析结论是:辐射型配电网运行的优化程度取决于二次电流矩杠杆的均衡程度。由此形成了辐射型配电网重构二次电流矩的杠杆模型,并且以这个模型为基础形成了一种辐射型配电网重构的方法。方法的物理概念清楚、计算过程简捷可靠,具有实用价值。     

基于启发式算法与遗传算法的配电网重构

提出了一种基于遗传算法的配电网重构方法,此方法的目标函数中同时计及了网络的能量损耗和开关操作费用,因而它是针对时间区间的配电网重构而非通常的在某一固定时刻的配电网重构。在应用遗传算法时考虑了配电网自身的特点,即网络的联络开关仅占全部开关的极小一部分,并且结合了一些行之有效的启发式规则,从而用联络开关的开、合状态来编制染色体,可保证求出的解既有全局优化的性质,又实际可行,并且大大提高了求解的速度。中用一个358节点网络的重构算例,验证了中所提出的有效性,并在同时计及网络能量损耗和开关操作费用的情况下,研究了合同的网络重构间隔。     

辐射型配电网重构的功率矩法

研究了配电网的重构方法。根据配电网“闭环设计,开环运行”的特点,提出了阻抗距离、广义负荷、功率矩的概念,建立了配电网的功率矩模型。通过理论分析,得出了配电网功率矩均衡与优化的关系,即配电网运行的优化程度取决于功率矩的均衡程度,进而提出了基于功率矩均衡的配电网重构方法。该方法不需进行费时的潮流计算,不受网络初始结构的影响,充分利用了配电网的特点。只需根据网络和负荷参数经过少量简单计算即可得到重构结果,具有实用的潜力。典型配电系统算例的测试结果验证了该方法的正确性和有效性。     

辐射型配电网重构的功率矩法

研究了配电网的重构方法.根据配电网"闭环设计,开环运行"的特点,提出了阻抗距离、广义负荷、功率矩的概念,建立了配电网的功率矩模型.通过理论分析,得出了配电网功率矩均衡与优化的关系,即配电网运行的优化程度取决于功率矩的均衡程度,进而提出了基于功率矩均衡的配电网重构方法.该方法不需进行费时的潮流计算,不受网络初始结构的影响,充分利用了配电网的特点.只需根据网络和负荷参数经过少量简单计算即可得到重构结果,具有实用的潜力.典型配电系统算例的测试结果验证了该方法的正确性和有效性.     

配电网重构算法研究综述

随着供需矛盾的加深以及人们对供电质量要求的提高,配电网重构成为目前供电部门一个重视的研究课题。本文针对配电网的特点,给出了配电网重构的数学模型,并介绍了配电网重构的各种算法,分析了各种算法的优缺点及改进之处,较全面的反映了配电网重构算法的研究情况。     

基于改进启发式算法的配电网随机潮流重构研究

配电网重构(distribution network reconfiguration,DNR)是确定配电网最优拓扑及减少网络损耗的有效措施.由于分布式电源(distributed generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)的大量接入导致了配电网潮流具有随机性,传统的重构方法已不能快速准确地得到随机潮流的重构最优解.提出一种考虑分布式电源和电动汽车的随机性和不确定性,以减少网络损耗和提高电压质量为目标的配电网重构模型,并采用启发式算法中的最优模式法(optimal power flow,OPF)和支路交换法(branch exchange method,BEM)加快重构速度.通过IEEE136测试系统验证该算法的有效性和正确性,结果表明:该算法实现了深度优化,能有效地解决随机潮流动态重构问题.     

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。     

辐射型配电网无功补偿的精确矩法

针对配电网运行的辐射型结构 ,在配电网无功优化的无功近似矩模型基础上 ,提出了无功精确矩概念 ,根据无功二次精确矩选择最优补偿点 ,无功一次精确矩确定所应投放的优化容量。本方法在实验系统上进行验证 ,结果表明 :无功精确矩法无论对于降损还是改善电压水平 ,其效果比无功近似矩更为显著     

配电网故障恢复及负荷平衡的重构算法研究

配电网故障后的供电恢复是一带约束的多目标优化问题，文中描述了在配电网实时运行环境中2个用以恢复供电和平衡负荷的重构算法，但当可行方案不存在时，它们就无法提供一个能尽量减少负荷失电的最佳方案，为此，文中提出了将启发式规划和模糊逻辑相结合的算法，测试结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

用于降低网络损耗的配电网重构算法

提出了用于降低网络功率损耗的配电网重构算法。算法从原树状网潮流分布出发,将负荷转化为相应的注入恒电流,合上所有联络支路形成网络状网络并求得其经济电流分布。在经济电流分布的网络状纯电阻网络中叠加模拟断开相应支路的纯电阻环流网即可求得断开支路后网络的电流分布,且后一网络的功率损耗为前二网络损耗之和,从而将问题转化为求取网损最小的模拟断开支路的环流网的问题。计算求得相应的断开支路可得对应网损最小的树状网     

多电压级配电网络重构的实用算法

提出了多电压级配电网络重构的实用算法。通过把全国网络参数用标幺值表示,变压器用Ⅱ型等值电路,把接地支路看做负荷处理后,使得多电压级的网络在形式上与单一是压网络相似。在网络重构中考虑了电容补偿的投切和变比的选择。在具体求解方法上,把一个多环网的复杂网络重构问题分解为各个单环网的重构问题,通过递归算法协调,即在重构单环网的顺序选择上,使刚刚重构过的单环网也参加了选择,这就排除了各个单环网的开合顺序,保证整个网络重构的优化解。在单环网的重构中按电流经济分布时,将流过电流绝对值最小的且没有支路电流过载的开关作为断开开关。     

基于混合智能算法的配电网络重构

提出了一种基于最优流和模拟植物生长法的配电网络重构混合算法。该算法模拟植物生长算法,帮助最优流算法避开局部最优,减少搜索次数和开关变换次数,从根本上提高计算速度。算法将目标函数与约束条件分开处理,采用方向性的搜索机制,避免了一些参数难以确定或搜索方向无引导性而陷入局部最优的问题。根据配电网的特点,改进了以开关作为控制变量的表达方式,降低了变量维数,提高了计算效率。采用四种状态描述开关的运行方式,有效减小了寻优过程中的搜索范围。对IEEE69节点系统进行分析计算,并对比相关文献结果,所提方法具有快速的全局寻优能力。     

基于模拟退火免疫算法的配电网重构

网络的重构对电力系统的优化运行十分重要。基于模拟退火免疫的配电网重构算法以环路编码方式,预先存储各环路间的公共开关来进行解个体的处理,使得进化完全在可行解中进行。将进化过程中的历史最优个体与当前最优个体结合起来动态构造疫苗,提高了解个体质量与搜索速度。此外,基于Boltzmann退火的选择算子保证了种群的多样性,避免进化过早陷入早熟,同时高频变异与免疫补充也提高了对最优解的搜索能力。算例研究表明,所建议的算法收敛性较好。     

基于改进遗传算法的配电网优化重构

介绍配电网重构的基本原理及其研究意义,研究了遗传算法的编码并对遗传算法染色体编码进行了改进。在优化过程中采用精英策略及改进的自适应算子,加快了算法的搜索速度,有效避免了不成熟收敛。结合配电网与自适应遗传算法特点采用可操作开关集的快速环分解策略,提高了算法的搜索能力和速度。PE＆G33节点系统算例表明改进的遗传算法在配电网优化重构应用的有效性。     

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。     

配电网络重构中的智能优化算法

详细介绍了配网重构问题中的各种智能优化算法,分析了各种算法的优缺点：SA算法一般可以得到与初始解基本无关的全局最优解或次最优解,但收敛速度较慢,其收敛性依赖于退火方案的选取;GA不受目标函数连续性、可导性等约束条件的限制,在解的空间多点并行搜索,有较高的搜索效率,但收敛性能较差,容易出现早熟收敛;TS算法灵活的记忆功能,避免了搜索时陷入局部最优,但对初始值有较强的依赖性,搜索过程是单对单的串行操作,而非并行操作;ANN优化算法不需要复杂的潮流计算,大大节省了配网重构的时间,但优化结果依赖于提供的训练样本。     

改进的支路交换算法在配电网重构中的应用

提出了一种改进的配电网重构支路交换算法.该方法中用近似网损代替精确网损,对每个联络开关依次进行环网的重构优化;并通过最佳转移负荷与各支路负荷之间的距离确定打开的分段开关,且在重构过程中无需进行潮流计算,进一步提高了处理效率.算例结果验证了该方法是有效的     

基于环路的配电网络重构遗传算法及其改进

结合配电网络的运行特点,本文对传统的遗传算法（GA）从染色体编码、开关顺序的选择、不可行解的排除以及收敛判据等方面进行了改进,提出了一种基于环路的配电网络重构算法,在二进制阶段就有效排除了大量的不可行解。算例表明,该算法具有一定的有效性和实用性,具有在线运行的潜力。     

基于改进免疫遗传算法的配电网重构

提出一种改进的免疫遗传算法应用于配电网重构。针对十进制的染色体编码特点,对遗传算子进行了改进。种群中采用了基于矢量距的概率选择方法,同时采用非线性的自适应交叉变异算子,并加入了免疫算子。针对进化过程中的不可行解问题,提出一种基于支路-环路关联矩阵与T接点度数法的不可行解辨别方法,能适应复杂的环网情况,有效保留了反映进化的有利信息,提高了解的质量。算例结果表明所提方法可行有效,收敛性好。