基于网络动态重构的配电系统优化调度方法研究

为解决配电系统中网络资源利用率低、网络损耗大的问题，设计了一套配电系统对配电网进行动态重构，构建出改进型混沌进化算法模型以优化网络配置。改进型混沌进化算法模型融合反向传播(back propagation, BP)神经网络算法模型，通过混沌进化算法模型对重构后的配电系统进行优化，通过BP神经网络算法模型提高优化的精度，结果提高了配电系统优化调度能力。试验结果表明，提高了优化能力和网络资源利用率，降低了网络能耗。     

模拟退火算法对配电网络的分析运用

本文应用模拟退火算法对配电网络重构问题进行了分析计算，就算法本身提出了越界惩罚模型，针对目标函数提出了损耗模型，负荷率中心矩模型以及混合模型，并引入概率负荷潮流概念，试图摸索解决负荷不确定的问题，以上均作了算例分析，对配电网络运行具有一定的实用意义。     

基于模糊多目标协调优化的配电网络重构研究

配电网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。建立以网损最小、馈线负载均衡指标最小、开关操作次数最少多个目标协调优化的配电网络重构的数学模型。引入模糊隶属度函数对各目标进行模糊化处理,根据模糊集理论的最大最小法则,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题。应用禁忌算法对该配电网络重构模型进行优化求解。对某个69节点配电网络系统,比较分析了四种不同的优化方案,仿真结果验证了所提出模型和求解方法的正确有效。     

以提高系统可靠性为目标的配电网络重构

配电网络重构是根据配电系统为环形设计、开环运行的特点,通过优化开环位置来提高配电系统的性能.本文提出一种通过网络优化重构来提高配电系统可靠性的概念,建立了以可靠性指标最优为目标函数的数学模型.根据配电网络的特点,首次将Tabu搜索方法应用于网络重构的寻优.基于所开发的数学模型及优化算法,对IEEE-RTBS例系统进行计算.结果表明,Tabu搜索方法非常适合于求解配网重构问题,配网重构也能有效提高系统可靠性.     

配电网线路分段开关的优化规划

以分段开关加入后配电系统的可靠性成本和可靠性效益为目标函数,计及分段开关的年投资、年维护费用、系统停电损失等综合费用和相关技术约束,建立了配电网线路分段开关的优化规划模型,提出用改进遗传模拟退火算法来求解的研究思路,把遗传算法全局搜索能力强与模拟退火算法局部搜索能力强的特点结合起来,提高了算法的局部寻优能力,有效地解决了早熟现象,具有很好的全局收敛性。通过对IEEE RBTS BUSS局部网络分段开关的优化规划证明了该思路的有效性和科学性。     

改进遗传模拟退火算法在配电网络重构中的应用

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以网损最小为目标函数,以配电网电压降的限制、线路电流量的限制等为约束条件,建立了配电网络重构优化模型.在考虑配电网自身特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

提高供电可靠性的配电网重构

本文从提高配电系统可靠性出发，研究满足运行约束条件下的配电网重构问题，并首次利用遗传算法进行供电可靠性最优的网络重构。算例结果表明，用该文提出的重构方法，不仅可提高配电系统供电可靠性，而且也降低了网损。     

配电自动化条件下配电系统供电可靠性评估

针对配电自动化新技术的应用提供了提高供电可靠性的情况,建立了面向供电可靠性分析的配电系统简化模型。该模型将复杂配电网分解为许多最小配电区域,分别计算出其等效故障率和等效平均故障修复时间,再以最小配电区域为单位设置故障并分析其后果,还计及了母线、开关故障和检修的影响,并且在分析故障和检修影响时考虑了系统的电气极限容量,在确保系统安全的条件下借助配电自动化,采取以甩负荷最小为目标的网络重构,最终得出各个负荷点以及系统的供电可靠性指标。实例分析表明,提出的方法可行并显著提高了分析效率,且能够反映配电自动化对配电系统供电可靠性的影响。     

大规模配电系统可靠性评估的区间算法

该文建立了配电系统区间可靠性分析模型，首次提出大规模配电系统区间可靠性分析方法，用于解决配电系统可靠性参数和负荷参数存在不确知因素时的可靠性评估。详细描述了系统区间可靠性指标及其区间算法。开发了基于数据库的配电系统区间可靠性评估软件DSIR2002，通过50节点典型配电系统和大规模实际系统计算验证了算法和软件的正确性和高效性。区间可靠性评估算法同时亦为一种更迅捷、优越的灵敏度分析工具。     

配电网络重构算法比较

介绍了配电网络重构的目的及意义，重点论述了配电网络重构的几种常用算法：支路交换法、最优流法、专家系统法、人工神经网络法、模拟退火法、遗传算法及进化规划法，详细介绍了它们的特点，提出了目前配电网络重构面临的问题。     

配电网动态重构算法及时段划分研究综述

配电网重构是配电系统降损最基本、最有效的方法之一,动态重构更是贴近工程实际应用。文章阐述配电网动态重构模型及约束条件,着重描述配电网动态重构算法,对各类算法优缺点进行综述,并得出混合算法可作为配网重构的研究方向;总结了配电网动态重构时段的划分方法,将重构时段按照负荷特性和电价特性两种方式进行划分;指出当前配电网动态重构文献所存在的缺点并对此进行展望。     

序优化理论在配电网重构中的应用

配电网重构是非线性组合优化问题,针对大规模配电网解空间过于庞大的特点,提出基于序优化理论的配电网重构算法。该算法从配电网运行和开关调整方式入手,借助开关支路交换法简化网络结构,得到解环生成原始可行解空间的方法。运用序优化理论制定一种按照评估值优先准则,进行解集的选择和排序,改进的粗糙函数不仅能够进行序曲线的确定,而且能去除大量的无效解,提高重构速度。通过实际24节点和美国PGE69节点系统的算例测试,验证了方法的有效性。     

基于Petri网和多种群遗传算法的海洋核动力平台电力系统网络重构

针对现有海洋核动力平台电力系统网络重构方法中功率流分析复杂,且重构模型求解算法难以稳定收敛到全局最优解的问题,提出一种基于Petri网和多种群遗传算法的核动力平台电力系统网络重构方法。综合故障后负荷恢复量、开关操作代价和发电机运行效率指标建立系统网络重构目标函数;基于Petri网对系统进行拓扑建模,将储能装置等效为负值"负荷",通过动态更新机制确定功率流分布;采用多种群遗传算法求解网络重构问题,获取满足系统约束的最佳开关状态组合方案。典型核动力平台电力系统算例表明,所提方法能有效防止算法局部收敛以及减少迭代次数,快速提供完备的系统重构方案。     

考虑电网运行特性含风、光发电的配电网动态重构

为了使配电网在线实时网络重构工作更加实际有效,提出了兼顾安全性和经济性的实时网络重构新方法。选取网络损耗、负荷均衡度和电压偏差3个指标,建立系统运行性能指标;利用层次分析法对多指标进行融合,形成综合性能指标,并对传统的网络重构编码方式进行改进,提高算法的寻优效率;通过对含分布式电源的IEEE33节点系统进行仿真分析,得到了不同时段配电网的最优重构方案,验证了该方法的可行性及正确性。     

基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构

配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。     

含DG的基于改进遗传算法的配电网重构

以IEEE 3母线16节点系统为实例,选取运行时网损最小为目标建立含分布式电源(DG)的配电网重构的数学模型,采用考虑种群约束的编码规则改进遗传算法(GA),不仅有效的实现了全局最优搜索而且显著的改善了GA的收敛性能。     

基于简化网络模型的复杂中压配电网分析可靠性评估算法

提出一种基于简化网络模型的复杂中压配电网可靠性评估算法。为使网络简化,首先根据复杂配网特点将网络分块,块具有整体性,且块内元件故障后果一致,然后将块等效为简单的支路,形成简化网络模型。在简化网络模型基础上可灵活、高效地用最小割集法搜索故障、进行网络重构和潮流计算。应用该算法对RBTS-BUS6系统进行可靠性评估,算例表明该算法灵活、高效、实用、信息丰富。     

计及可靠性因素的配电网多目标重构算法

在配电网重构中,综合考虑系统平均停电频率、平均供电不可靠率两个可靠性因素和传统有功网损因素,建立多目标评价函数模型。运用层次分析法对3个因素进行层次分析,根据定义比较尺度形成判断矩阵,计算得出各自目标权重,获取归一目标模型,形成综合满意评估函数。运用智能PSO算法,在重构前考虑有功网损,后期加入可靠性因素。IEEE69节点系统仿真结果验证了算法的稳定性和优越性。     

克隆遗传算法与模拟退火算法相结合的配电网络重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义。将克隆遗传算法(CGA)与退火算法(SA)结合起来,把退火算法中的Metropolis抽样准则融入到克隆遗传算法中,形成克隆遗传退火算法(CGSA)。以网损最小为目标函数,以配电网电压降的限制、线路电流量的限制等为约束条件,在考虑配电网自身特点的基础上,以IEEE33节点为算例,利用克隆遗传退火算法求解。结果证明该优化算法具有较好的全局收敛性和收敛速度。     

考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构

传统确定性潮流和静态重构方法无法计及电网中不确定性因素的影响,为此文中提出了一种基于概率潮流考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构方法。建立了分布式电源(DG)出力与负荷的概率模型,并采用半不变量与Gram-Charlier级数进行概率潮流计算。提出了一种模拟退火-中心聚类(SA-PAM)算法,将退火机制引入PAM算中进行负荷聚类实现重构时段划分。随后,建立了以网损期望、电压越限概率、电压偏移为目标的配电网重构模型。为提升模型求解速度和效率,提出了一种多种群并行免疫算法,其中优势子种群采用高斯变异算子进行局部搜索实现快速收敛,普通子种群采取抗体交叉、超变异保证种群多样性实现全局搜索。通过IEEE33节点系统进行仿真验证了所提方法的有效性。