基于整数规划的配电网重构算法

配电网重构是配电系统运行和控制的重要手段,具有非常重要的研究意义。在阐述了配电网重构的基本理论特征和各种流行算法及其优缺点后,建立了以网损最小为目标函数的配电网重构的整数规划数学模型。利用整数规划的方法,选取配电系统网损最小为目标函数来完成配电网络的重构。以IEEE3母线16节点系统为实例建模,采用LINGO软件编程,给出了该整数规划问题的解。结果表明基于整数规划的配电网重构方法可有效地降低配电系统的网损。     

配电网架结构和馈线截面同步优化模型与算法

针对配电网络中网架结构和馈线截面的分步优化难以获得全局最优解的问题,重点研究了以用电节点为基础的配电网络布置与馈线截面同步优化整数遗传算法编码方法,基于供用电节点矩阵转换的线路路径自动识别方法和配电网络系统中功率、电压等约束的自动计算方法,并引入退火罚因子设计动态罚函数处理约束条件,建立了基于整数遗传算法的配电网络规划同步优化的数学模型,实现了配电网络规划中网架结构和馈线截面的同步优化。算例表明,该方法克服了分步式优化方法不易得到全局最优解的缺陷,可以快速有效地得到配电网络的网架结构和馈线截面规划全局优化方案。同时该方法对其他领域最小生成树问题的求解也有一定借鉴作用。     

配电网补偿电容分组优化投切的一种实用算法

无功补偿电容器投切是一个带有整数约束的组合优化问题。“禁限”算法是近年来出现的求解整数规划、混合整数规划、组合优化问题的一种高效算法。本文对基本禁限算法进行了改进,并借助于“改进遗传算法”中的优化编码技术,处理配电网补偿电容分组优化投切问题,取得良好的效果。     

基于树形结构编码单亲遗传算法的配电网优化规划

在给出二叉树结构编码遗传算法在收敛性方面的结论可以推广到树形结构编码遗传算法中去的理由后,提出树形结构编码单亲遗传算法及移位、重分配等结构编码遗传操作算子,并将其应用于求解配电网规划问题.结合Prim算法产生初始种群,获得比完全随机产生的配电网络更优的初始方案.充分利用树形结构基因编码优点,优化过程中无需解码;充分利用单亲遗传算法的优点,优化过程中配电网络始终自然呈辐射状,无需辐射性及连通性检验.讨论了馈线线径确定、交叉点处理以及进行扩展规划等的方法.通过算例验证了该方法的快速性和有效性.并在结论部分对树形结构编码单亲遗传算法进行了完善,提出了该算法的变异算子.     

用于配电系统网络规划的生物智能算法

配电网络规划需要综合考虑多种因素,它的建模求解过程实质就是一个多目标、多约束、非线性、非连续、混合的整数规划最优化问题。而那些传统优化算法已经不能满足规划的需要了,所以人们陆续提出了几种的生物智能算法,并对它们进行了一些列的改进,他们也成为配电网规划的主流算法。本文主要介绍在配电网络规划中用到的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法三种生物智能算法及他们相应的一些改进。     

基于蚁群是优的配电网规划方法

详细探讨了现代启发式方法家族中新兴成员－蚁群最优（Ant Colony Optimization,ACO)在配电网络扩展规划中的应用，蚁群最优是一种通用的内启发式（meta-Heuristic)算法，能够有效地求解大规模组合优化问题。文中给出了同时考虑配电网络扩展的固定费用和与电能损失相关的可变费用的配电网络规划的非线性混合整数规划模型，探讨了基于ACO的配电网络规划方法，并用该方法对一具有6个变电所，102条馈线的配电网络进行了测试，结果表明，文中所提方法是可行的，有效的。     

基于改进蚁群算法的中压配电网络规划方法研究

研究基于改进蚁群算法的中压配电网络规划方法,设计合理的中压配电网络规划方案,降低中压配电网络的费用。构建以负荷要求、潮流限制为约束条件,投资和运行费用最低为目标函数的中压配电网络规划数学模型。通过变换状态转移准则改进蚁群算法,以数学模型为基础采用改进蚁群算法规划中压配电网络方案。实验表明该方法能使中压配电网络的负荷处于合理范围内,降低投资与运行费用。     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

配电网络电容器实时优化投切的逐次线性整数规划法

并联补偿电容器组是配电网络无功优化的重要设备。本文从实时控制的角度研究电容器优化投切的台数问题，推导了其逐次线性整数规划模型，并提出了适合配电网电容器投切特点的对偶松弛解法和逐次归整解法。所得模型简洁，求解过程无振荡现象，收敛快，计算量小，且所得优化整数解不易偏离最优整数解。     

基于混合粒子群智能遗传算法的配电网络重构优化研究

将二进制粒子群优化算法的惯性因子进行了动态化自适应改进,设计了区别于标准遗传操作的高频交叉算子和随机自回馈变异算子,基于此提出了一种新算法——混合粒子群智能遗传算法(PGA)应用与配网的重构。在新型编码方案下,PGA应用两个遗传算子使种群保持多样性,避免陷入局部最优,同时结合PSO的快速群体智能寻优指导染色体的进化方向,能够使种群信息共享的同时提高算法的收敛速度,算例结果验证了新算法的可行性。     

基于改进遗传算法的配电网网架规划

针对传统的遗传算法在求解过程中出现收敛速度慢、早熟现象等问题,引入单亲遗传算法;以网架线路年综合费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,运用改进的单亲遗传算法消除了常规遗传算法中对网络可行性破坏严重的双亲交叉算子,同时针对单亲遗传算法在染色体选择、基因操作、收敛准则等方面的不足,采用最优保留策略和两两竞争相结合的染色体选择方法,以及最优个体的最少保留代数为收敛准则,提高了算法的局部搜索效率和全局优化能力,求得模型优化解;仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于分布估计—单亲遗传算法的配电网规划

为了改善单亲遗传算法在某些方面存在的缺陷,提出一种分布估计算法与单亲遗传算法相结合的混合智能算法进行配电网的优化规划。并结合普里姆(Prim)算法产生初始种群,获得比完全随机产生的配电网络更优的初始方案。分布估计算法根据所得分布概率可为单亲遗传算法提供搜索方向,而后者则加速了前者精确分布概率模型的获得,二者的结合起到了优势互补的作用。实例计算的对比结果表明,混合算法更加稳定高效。     

PGA在电力系统电源规划中的应用

目前,遗传算法作为一种基于人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用。然而其遗传操作繁杂、计算量庞大、早熟收敛等问题使其应用受到局限。本文提出一种自然分段式编码成功地将单亲遗传算法PGA引入电源规划中,通过使用该方法可以大大简化电源规划的计算量、避免早熟收敛、提高计算效率。算例结果表明:该算法可以成功解决包含各种类型电源的规划问题,并且还有广阔的发展空间。     

New approximate optimization method for distribution systemplanning

An algorithm to obtain an approximate optimal solution to the problem of large-scale radial distribution system planning is proposed. The distribution planning problem is formulated as a MIP (mixed integer programming) problem. The set of constraints is reduced to a set of continuous variable linear equations by using the fact that the basis of the simplex tableau consists of the power flow variables of radial branch. This linear problem is solved by pivot operations which correspond to a branch-exchange of the radial network. Numerical examples are presented to demonstrate the validity and effectiveness of the algorithm     

基于双重编码免疫遗传算法城市中压配电网规划

针对配电网络规划中出现的中压配电站容量和位置不确定的情况,提出将中压配电站容量和位置连同网架结构、导线型号、线路回数等一起作为变量,采用整数编码与矩阵实数编码相结合的双重编码方式进行中压配电网络规划,其中整数编码用以确定网架结构、导线型号以及线路回数,而矩阵实数编码用以调整虚拟负荷点所带负荷量。设计了用于该规划的各项免疫遗传算法操作,并通过算例验证了该算法的有效性。     

树结构在配电网潮流分析及重构中的应用

配电网的接线普遍是“环形结构，开环运行”，常规的配电网潮流计算虽然利用了网络树状结构的特点，却没有采用树结构进行数据存储，使得运算中在确定排列支路步骤上花费较多时间，并占据了较多的存储空间。提出利用网络树状结构的特点，将数据结构中的树结构引入配电网的数据存储、潮流前推回代法和基于遗传算法的重构优化计算中。算例证明了所提方法的有效性。     

基于空间GIS的城市中压配电网络智能规划:(一) 辐射接线模式的自动布局

结合中压配电网空间数据结构的特点,开发了配电网地理信息系统(GIS)空间数据库,为配电网规划工作提供了可靠的辅助手段.在此基础上,考虑到启发式方法本身固有的优点和配电网规划的实际特点,借鉴了集成电路布线设计中采用的最短路径法产生中压配电网的辐射初始网架,并采用启发式方法中适合复杂系统全局优化搜索的遗传算法来优化初始网架.遗传算法的编码策略采用变长度符号编码,使配电网规划同地理环境真正结合起来.通过对算例的分析,以空间GIS为平台,将网络优化问题和图形问题无缝地结合,在配电网规划工作中取得了良好的效果.     

人工鱼群算法在配电网络重构中的应用研究

配电网络重构是在满足各种运行约束条件下,以网损最小或供电可靠性最高为目标,它是一个典型的非线性整数组合优化问题,常规的数学优化方法难以求解。提出了将基于"现代启发式"随机搜索寻优技术的人工鱼群优化算法应用于该问题。通过算例的分析,验证了该算法的正确性、可行性,显示了算法的优越性。     

Multiobjective planning of open-loop MV distribution networks using ComGIS network analysis and MOGA

An advanced method for optimal planning of open-loop medium voltage (MV) distribution network is proposed in this paper. The multiobjective planning model of open-loop MV distribution network is formulated, and an outage cost calculating method applicable for open-loop MV distribution networks is proposed. To solve the optimization problem, a special Multiobjective Genetic Algorithm (MOGA) is designed based on the network dataset built by Component Geographical Information Systems (ComGIS). The network analysis function of the ComGIS is embedded in the overall optimization process of the MOGA to find single-loop optimal paths. Crossover and mutation operator are designed according to characteristics of the coding. The evolutionary orientation is directed by the fitness function based on the Pareto order of individuals. The Pareto Optimal Set (POS) including several candidate planning schemes is obtained through the MOGA, from which the recommended scheme is selected. The practicability of the method is tested by its application to a real distribution system.