兼顾供电可靠性和经济性的多目标网络重构

提出了基于隐合并行寻优思想的兼顾供电可靠性提高和网损降低的配电系统多目标网络重构算法.该算法采用了大规模配电系统三相潮流计算和可靠性评估方法,实现了配电系统可靠性与经济性水平的综合最优化.该算法具有不依赖于网络开关的初始状态,也不受初始联络开关的操作次序的影响,可以高效地求解系统的有效解,实现多目标综合优化的特点.算例结果表明,该算法是灵活和高效的.     

基于多级B-C-N-M域子网络故障扩散的复杂配电系统可靠性评估

提出了一种基于多级B-C-N-M域子网络故障扩散的复杂配电系统可靠性评估的模型和算法.根据断路器和分段开关在配电网络中的位置,将整个网络划分为多级B-C-N-M域子网络.利用等值算法计算出各子网络的等效可靠性参数,并依据各子网络的等值故障扩散求得各负荷点及系统的可靠性指标.该模型和算法计及了备用电源、断路器、熔断器及分段开关的影响,计算量比较少,适用于复杂配电系统的可靠性评估.     

改进最小路法在配电系统可靠性评估中的应用

配电系统在电力系统中是连接发输电组合系统与用户的桥梁,配电系统的可靠性直接关系到用户的供电质量。以配电网络的可靠性为研究对象,对工程上常用的配电网络可靠性评估算法和评估指标进行了综述分析,提出了改进最小路算法。该算法将最小路与广度优先搜索方法相结合用于配电系统的可靠性评估中,针对城市配电网的特点,考虑了分支线保护、隔离开关、负荷开关、计划检修以及备用电源等影响。根据该算法编写的可靠性计算软件应用于实际配网规划的可靠性评估中,取得了满意效果。     

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。     

一种基于可靠性指标的复杂配电网络重构算法

以提高可靠性为目标,提出了一种简单、高效的复杂配电系统的网络重构算法。该算法将网络重构的优化过程分解成与动态变化的联络刀闸相对应的重构子问题。依次闭合每个联络开关,就可以得到具有不同网络拓扑结构的单环网,并分别对馈线内单环网和馈线间单环网提出了网络重构方法。通过一个实际的电力系统算例证实了本算法的有效性。     

一种基于可靠性指标的复杂配电网络重构算法

以提高可靠性为目标,提出了一种简单、高效的复杂配电系统的网络重构算法.该算法将网络重构的优化过程分解成与动态变化的联络刀闸相对应的重构子问题.依次闭合每个联络开关,就可以得到具有不同网络拓扑结构的单环网,并分别对馈线内单环网和馈线间单环网提出了网络重构方法.通过一个实际的电力系统算例证实了本算法的有效性.     

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。     

基于复杂辐射状配电系统简约模型的可靠性评估算法

建立了一种配电网简约模型,提出了开关节点和负荷区间等概念以及适用于复杂辐射状配电系统的可靠性评估算法。该算法只需考虑开关节点和负荷区间对故障的影响,不需具体到系统各个元件,通过遍历搜索分析故障事件的影响、评估其可靠性。对于分支馈线较多的配电系统,该算法在原理和编程上具有优势,且能计及开关故障、备用电源和计划检修等多种情况。利用C 语言计算RBTS母线6系统的可靠性指标,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于广度优先搜索算法和区域节点行向量法的复杂配电网络可靠性评估

基于广度优先搜索算法构造了复杂配电网络的等效模型,采用区域节点行向量法对复杂配电网络进行了可靠性评估。给出了区域节点的定义,采用广度优先搜索算法将复杂配电网络等效为由区域节点和开关元件组成的模型,采用区域节点行向量法得到了负荷节点和系统的可靠性评估指标。在该模型和算法中,区域节点的形成算法以支路为研究对象,操作简单,网络适应性强。采用区域节点行向量法对复杂配电网络进行可靠性评估时,便于考虑开关装置故障的影响,实用性较强。RBTS-bus6系统的评估结果及其与现有分区方法的比较结果表明了该模型和算法在简化网络和提高运算速度方面具有明显优势,在适应网络结构变化方面具有较好的鲁棒性。     

提高系统可靠性的配电网络多目标重构区间方法

提出了基于可能度概念的区间数大小比较通用数值计算方法。将区间分析应用于提高配电系统可靠性的措施中,提出并实现了以提高系统可靠性为目标的配电网络重构的区间方法。区间算法以特定的系统可靠性指标或系统停电损失费用与网损费用的加权和作为综合评价值,以综合评价值减少的可能度最大化为目标函数。算法考虑可靠性参数与网络动态变化的不确定因素,采用三相区间潮流和区间可靠性算法,进行隐含并行寻优,不仅求得了优化的网络结构,并且给出了网络结构的优化程度,最大可能地降低决策风险。算例分析表明该算法实用、有效。配套软件成为配电系统规划及运行的灵活、易用的工具。     

Optimal service restoration and reconfiguration of network using Genetic-Tabu algorithm

This paper represents an approach for service restoration and optimal reconfiguration of distribution network using Genetic algorithm (GA) and Tabu search (TS) method. Restoration and reconfiguration problems in distribution network are difficult to solve within feasible times, because the distribution network is so complicated with the combination of many tie-line switches and sectionalizing switches and also has to satisfy radial operation conditions and reliability indices. Therefore, this paper applied Genetic-Tabu algorithm (GTA) to find optimum value with reasonable computation time. The Genetic-Tabu algorithm is a Tabu search combined with Genetic algorithm to find a global solution. The case studies with 7-feeder model showed that not only the loss reduction but also the reliability should be considered at the same time to achieve the optimal service restoration and reconfiguration in the distribution network.     

Reconfiguration of distribution network for loss reduction and reliability improvement based on an enhanced genetic algorithm

Electrical distribution network reconfiguration is a complex combinatorial optimization process aimed at finding a radial operating structure that minimizes the system power loss or/and maximizes the system reliability while satisfying operating constraints. In this paper, a distribution network reconfiguration method is presented for both the indices of power loss reduction and reliability improvement. The enhanced genetic optimization algorithm is used to handle the reconfiguration problem so as to determine the switch operation schemes. Based on the information of a single loop caused by closing a normally open switch, we improve the algorithm on crossover and mutation operations of original Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on 33-bus, 69-bus, and 136-bus radial distribution systems.     

基于小生境技术的Pareto多目标配网重构

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。该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和( 2 +2 )选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度。最后用算例说明了该方法的应用。     

含微电网的配电网可靠性最优化

提出了一种含微电网的配电网可靠性最优化模型和算法。目的是在引入微电网后,在不增加投资的条件下,通过改变网络结构来达到可靠性提高的最大化,为规划运行人员提供决策参考。模型以系统平均停电频率指标、系统平均停电持续时间指标、系统平均供电不可用率指标以及系统平均供电量不足指标的加权组合的最小化为目标函数,以系统安全稳定极限以及微电网运行特点为约束条件。设计了基于可靠性的启发式的开关交换算法对模型进行求解。改进了传统的牛顿法,使之适用于含微电网的配电网的重构特点。算例分析表明所建模型在优化网络结构,改善负荷分布以及提高网络整体可靠性等方面具有积极作用。     

配电系统联络开关的优化配置

将联络开关优化配置的目标设为以提高系统可靠性原则为前提 ,寻求使网络重构得到的系统网损最小的配置方案。提出了两个启发式准则 ,即根据联络开关的分类和待联接联络开关的端点的电压差来指导联络开关的优化配置 ,并采用一种新的高效并行的可处理大规模三相不平衡配电系统的网络重构算法来保证获得网络重构的优化结果。算例表明该启发式算法对三相平衡和不平衡系统都是快捷和有效的     

基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构

在含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网重构中,综合考虑网络经济性、电能质量以及供电可靠性等因素,通过基于模糊满意度的多目标处理方法将多目标函数进行归一化处理,将精英策略思想引入到万有引力搜索算法中,并采用此改进引力搜索算法对问题进行求解。以IEEE 33标准节点系统为例进行网络重构,仿真结果表明,多目标重构后系统的网损有较大的降低,同时节点电压质量和供电可靠性也得到提高,从而验证了所提算法的有效性和可行性。对比其他算法,所提算法有效避免了结果陷入局部最优解,提高了算法的稳定性且具有较强的寻优性能。     

考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构

随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

量子粒子群算法在配电网重构中的改进和应用

针对传统算法容易早熟收敛、计算效率低下等缺点,文章提出一种改进量子粒子群算法,并将其应用于含分布式电源的配电网重构问题.文章综合考虑配电网的经济性和可靠性,以有功网损和电压稳定性指标作为目标函数建立配电网重构模型,并对传统算法在全局收敛性、收敛速度和编码策略等方面进行了改进.引入遗传算法中的锦标赛选择策略,扩大种群多样...     

模糊遗传算法和蚁群算法相结合的配电网络重构

通过开关的优化组合可以提高配电系统运行的可靠性、电能质量和经济性。为改善配电网络重构模糊遗传算法的优化速度,提出了一种模糊遗传算法和蚁群算法相结合的方法。该方法将总的种群分为两部分进行搜索,一方面通过选择算子寻找总的种群中较优个体作为模糊遗传算法的子种群进行交叉、变异操作;另一面通过设定适应度函数阈值筛选总的种群中优秀个体,并将其适应度函数值对网络信息矩阵进行全局更新,用蚁群搜索另一部分子种群。该方法设定适应度函数阈值改进了蚁群算法的信息素更新机制;把模糊遗传算法和蚁群算法的子种群融合构成总的新种群,并用