基于降低网络损耗的配电网重构

在传统遗传算法的基础上,充分利用配电网的特点,将配电网分解为一系列的“环路”,提出了一种基于环路的快速遗传算法,有效提高了收敛速度,避免了不成熟收敛,同时避免了“维数灾”问题;提出用支路的开关状态（0或1）作为控制参数,在染色体编码时仅仅涉及环路上的电源点和T节点之外的点,因此大大缩短了染色体的长度,同时在种群生成、交叉和变异过程中,采用孤岛和闭环消除手法使得正常环数总等于配电网的环路个数,因此得到的均是种群中的可行解,从而大大减少了搜索空间,有利于提高计算速度.最后将此法用于网络重构中,通过24节点算例验证,此方法是可行的、高效的,极大提高了计算效率.     

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。     

基于模糊遗传算法的配电网络重构

提出了一种模糊遗传算法（ＦＧＡ）,对交叉率和变异率进行模糊控制,有效地提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。将ＦＧＡ用到配电网络重构中,取得了较好效果。另外本文提出用支路的开关状态（０或１）作为控制参数,避开了繁琐的编码方法,缩短了染色体长度,同时对交叉位置的选取、变异的进行等提出了独特的方案,所有这些都极大地提高了计算效率。     

基于环路和改进遗传算法的配电网络重构优化

为了提高电网可靠性,在同时考虑网损和开关动作次数的基础上,以配电网电压降的限制、线路电流值的限制等为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将问题转化为无约束问题,并采用改进遗传算法进行求解。根据配电网的特点,在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于环路的方法,避免了不可行解的产生,提高了算法的计算效率。针对遗传算法的局限性,改进操作过程,调整适应函数,改进交叉率和变异率的计算方法,结合模拟退火算法,给出了初温确定方法,改进了选择复制操作。该算法能有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,并证明了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的多目标配电网络重构

以配电网可靠性最高、网络损耗最低为目标函数 ,以配电网的运行满足电力连续供应为约束 ,提出了基于排序选择、对违反约束个体进行直接比较的改进自适应遗传算法 ,对配电网的可靠性按照深度优先搜索最小路进行计算 ,对系统的网络损耗按照牛顿 拉夫逊法进行计算。通过IEEE典型算例RBTSBus4系统的验算 ,结果表明所提算法的有效性。     

基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型.根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生.针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能.重构算例说明,该优化方法有效,实用. ,     

基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生。针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能。重构算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于遗传算法的配电网络重构改进模型研究

重点研究了基于简化策略简化策略的二进制编码的遗传算法编码规则,引入退火的罚因子设计动态罚函数处理约束条件,由此建立了基于改进遗传算法的配电网络重构优化的数学模型。算例研究表明,可以快速有效地得到配电网络重构的全局优化方案,降低网损,提高运算效率。同时本文方法对其它领域最小生成树问题的求解也有一定借鉴作用。     

基于改进遗传算法的配电网络重构

以配电网可靠性最高为目标函数和配电网的运行满足电力连续供应为约束条件,提出了基于排序选择、对违反约束个体进行直接比较的改进自适应遗传算法.这是一种对配电网的可靠性按照深度优先搜索最小路径进行计算的方法.通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验证,表明该算法是有效的.与禁忌搜索算法(TS)比较,该算法可获得最优方案,而禁忌搜索算法只能获得次优方案.     

基于改进遗传算法的配电网络重构

以未来一段时间内配电网网损最小为目标函数,提出了利用3次样条插值对负荷预测数据进行处理,用改进混合潮流算法快速计算网损的方法。并且提出了基于度的拓扑方法,用来判定不可行解以及为潮流计算提供数学模型,在此基础上对遗传算法的编码进行改进,并采用较差个体单独成群策略,使算法结果避免陷入局部最优。实例结果证明了该算法的有效性。     

基于潮流计算的配电网重构方法

为减小配电网的能量损失,提出了一种基于潮流计算的配电网重构方法。在单环网潮流计算的基础上,通过计算环网中电压最低的节点两侧开关分别断开后产生的网损增加量得到了最优解环开关。在配电网所有开关闭合的情况下,逐次求得各个环中的最优断开开关,然后使网络恢复成辐射状,然后逐次闭合各断开开关形成单环网,求得各单环网中的最优打开开关,直至得到整个网络的最优结果为止。采用该方法对2个测试系统进行重构,结果表明采用该方法可以较快地得到重构结果,与其它方法的比较结果也验证了该方法的正确性和优越性。     

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。     

基于改进遗传算法的多目标配电网重构

提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,采用实数编码,减小了染色体长度和生成不可行解的概率,同时遗传父代优良基因的可能性大大增加。针对适应度函数计算中潮流收敛速度慢的缺点,采用前推回代的方法,大大减少了潮流计算的时间,较好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。     

配电网络重构算法综述

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。介绍了配电网重构的优化目标和约束条件,分析了计算的复杂性,对配电网重构的各种算法作了综述,包括启发式方法、随机优化方法、智能化方法,指出了值得关注的研究方向。     

基于二进制粒子群算法的配电网重构

分析了配电网运行的特点,将配电网中分段开关和联络开关作为基变量,将网络闭合环路作为分组限制条件,用粒子的变量表示开关的闭合状态,以降低系统的有功损耗为目的,采用二进制粒子群算法进行了配电网的重构,经过算例分析,表明该算法是有效的。     

基于改进遗传算法的配电网络重构研究

为了减少在配电网络重构过程中产生的不可行解的数量,减少配电网络重构迭代次数,提高其计算效率,对遗传算法进行了改进:以某段染色体编码中的1的数量作为该段染色体的等效长度,在进行交叉时,以相同等效长度的染色体段进行交叉;在变异过程中以随机分配断开开关点的方法进行变异,不再是盲目的变异。同时采用广度优先搜索算法判断不可行解,最后以IEEE33母线测试系统作为算例进行验证,发现结果合理,迭代次数少,收敛速度快,证明提出的经过改进的遗传算法是行之有效的。