基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构

根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法.根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进.该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的.     

基于电压降的配电网故障恢复重构

研究了配电网故障后重构优化的方法.通过理论分析,得出了配电网线路电压降与网络优化的关系,进而提出了基于压降的配电网恢复重构算法.该算法计算简单,仅需潮流计算,根据各个节点电压就能得到最终优化模型.大大提高了重构效率,具有实用价值.实例验算的结果证明该算法的准确性和有效性.     

基于BPSO和育种算法的配电网重构

分析了配电网络运行时的特点,在满足运行和安全约束的前提下,将目标函数设定为以系统有功功率损耗最少,并针对二进制粒子群算法的缺点,加入了育种算法,采用育种算法和BPSO算法相结合的混合算法对配电网进行了重构.对IEEE33节点系统进行配电网重构求解的算例表明,提出的混合算法在降低迭代次数地同时,提高了计算效率和速度,对配电网重构是有效的.     

基于时间区间的配电网重构

提出了基于时间区间的静态重构算法和动态重构算法.算法以最优流法为基础,以一段时间内的能量损耗最小为目标函数.首先利用配电网负荷模式的特点对基于时间区间的最优流计算方法进行了改进,然后利用该计算方法求解配电网的静态重构问题.动态重构中需要考虑开关操作次数的约束,为此,动态重构算法中先利用降损估算公式对开关操作在整个时间区间内的降损效果进行评估和比较,然后提出了合理的启发式规则来确定开关的操作顺序,形成优化方案.69节点配电网的算例结果表明,提出的静态重构和动态重构算法是可行和有效的.     

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。     

基于大猩猩优化算法的配电网重构研究

为了能够更好地解决配电网重构的相关问题,构建了以最小有功网损为目标函数的有源配电网重构模型;为了提升模型的求解效率,引入大猩猩优化算法应用到模型的求解中,并使用IEEE 33节点算例对有源配电网重构模型进行了验证分析.通过多种算法的结果对比,表明该算法具备更好的寻优效率,更快的收敛速度,从而验证了其在配电网重构模型求解...     

计及故障重构的含分布式电源配电网可靠性评估

含分布式电源配电网具有灵活的故障重构能力,使传统的可靠性评估解析算法难以适用.为此,文中计及了负荷功率及风力发电和光伏发电出力的随机性,推导了负荷获得分布式能源供电的概率计算公式.在此基础上,提出了计及故障重构的含分布式电源配电网的可靠性评估快速算法.利用该算法,对不同故障重构策略下美国PG&E 69节点配电网的供电可靠性进行了计算分析.结果证明了文中理论分析的正确性,验证了所述方法能全面、定量地评估含分布式电源配电网的供电可靠性,表明其可为配电网故障快速恢复策略的制定和评价提供理论依据.     

基于蚁群算法的配电网故障后恢复重构

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,具有正反馈、并行计算和鲁棒性强等优点.将蚁群算法应用于配电网故障后恢复重构,提出了综合考虑切负荷最小和开关操作次数最少的恢复重构模型,并详细介绍了其求解过程.算例证明该算法在配电网故障后恢复重构中应用的可行性和有效性.     

考虑风力发电随机性的配电网重构

针对含风力发电的配电网系统建立风力发电机和负荷随机模型.采用提出的粒子群引导的最小生成树算法对配电网进行重构,引入随机潮流分析风力发电机随机出力对配电网的影响,并以有功损耗期望值和静态不安全概率评价重构方案的优劣,获得合理的重构方案.该重构算法综合了粒子群优化算法和最小生成树算法的优点,避开了粒子群优化算法在优化过程中产生的大量无效解,引导生成树向目标函数最优方向发展.算例仿真结果表明,文中采用的方法不仅可以降低系统有功损耗,而且有效地解决了风力发电随机性对系统稳定性的影响.     

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。