基于启发式算法与遗传算法的配电网重构

提出了一种基于遗传算法的配电网重构方法,此方法的目标函数中同时计及了网络的能量损耗和开关操作费用,因而它是针对时间区间的配电网重构而非通常的在某一固定时刻的配电网重构。在应用遗传算法时考虑了配电网自身的特点,即网络的联络开关仅占全部开关的极小一部分,并且结合了一些行之有效的启发式规则,从而用联络开关的开、合状态来编制染色体,可保证求出的解既有全局优化的性质,又实际可行,并且大大提高了求解的速度。中用一个358节点网络的重构算例,验证了中所提出的有效性,并在同时计及网络能量损耗和开关操作费用的情况下,研究了合同的网络重构间隔。     

遗传算法在配电网重构中的应用

配电网重构是配电网络优化的主要措施,通常可以降低整个网络的网损。本文采用遗传算法来确定开关的开／合状态,以解决降低网损的问题,并给出了一个３３节点的算例以验证本算法的有效性。     

基于量子遗传算法的大规模配电网实时重构研究

针对大规模配电网的实时重构很难在很短时间内找到最优解的问题,在分析传统的解决方法存在计算时间长、结果精度不足等基础上,提出采用量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)来解决配电网的实时重构,并给出一种新的基于QGA的重构算法--QGA-PR.算例分析表明,该算法能有效进行配电网重构,在...     

配电网络重构的改进遗传算法

提出相邻开关在染色体中相邻及构成同一环路的开关在同一基因块内的编码方法，交叉操作只进行对应基因块的交换，而将变异和逆转操作限制在基因块内的遗传操作策略克服了现有遗传算法（GA）在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足，通过简化配电网结构，减少了GA染色体的长度，从而进一步提高其计算效率。以网损的倒数作为适应度函数，比较简洁、有效，给出的算例表明提出的方法具有较高的搜索效率。     

基于自适应多种群遗传算法的配电网重构

配电网重构是配电管理系统的重要内容,从本质上讲,它是一个非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,借助多种群进化和种群间个体移植的概念,通过自适应控制参数的调整,有效地避免了早熟,提高了算法的搜索范围和效率,较好地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。     

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。     

网络重构中基于配电网拓扑特征的改进遗传算法

网络重构是配电系统运行和控制的重要手段,利用遗传算法求解配电网络重构问题可以较好地利用其智能计算的特点,但也存在计算速度慢与收敛于非可行解等问题.结合配电网络拓扑结构特征和遗传算法特点具体探讨了如何实现遗传算法的网络重构,对遗传操作中的选择、交叉和变异提出了基于配电网络拓扑的改进方法,提高了算法的收敛速度和收敛性,算例验证了所提方法的可行性和正确性.     

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。     

基于最优流法和遗传算法的配电网重构

提出了一种基于改进最优流和遗传算法的配电网重构算法.该算法先利用配电网的同胚图将重构问题的全局寻优空间划分为若干子空间,然后利用改进最优流法寻找子空间内的最优解,之后再利用遗传算法搜索全局最优解所在的子空间,从而实现在局部最优解中寻找全局最优解.该算法既通过压缩寻优空间提高了遗传算法的搜索效率,又利用改进最优流法改善了局部寻优能力.算例计算结果表明了文中所提算法的可行性和有效性.     

双层遗传算法应用于配电网重构的研究

为解决以网损最小为目标的配电网重构问题 ,构建了一个双层遗传算法计算体系 ,使同一代的个体适应度计算即配电网的潮流计算被分配在几台计算机上同时进行 ,明显提高了求解效率。同时采用一种简单的编码方式使底层遗传操作只在可行解范围内进行 ,利用改良的遗传操作 ,在高层遗传操作中避免形成不可行解。最后通过两机并行计算的仿真验证该算法的可行性     

用于降低网络损耗的配电网重构算法

提出了用于降低网络功率损耗的配电网重构算法。算法从原树状网潮流分布出发,将负荷转化为相应的注入恒电流,合上所有联络支路形成网络状网络并求得其经济电流分布。在经济电流分布的网络状纯电阻网络中叠加模拟断开相应支路的纯电阻环流网即可求得断开支路后网络的电流分布,且后一网络的功率损耗为前二网络损耗之和,从而将问题转化为求取网损最小的模拟断开支路的环流网的问题。计算求得相应的断开支路可得对应网损最小的树状网     

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。     

基于遗传算法的地区电网停电恢复

提出将遗传算法应用于地区电网停电恢复,由遗传算法对停电区域进行网络重构,将 其划分成若干个子区域,分别由不同的供电路径供电,由此形成恢复方案。通过对实际电 网的测试分析表明,将遗传算法应用于地区电网停电恢复,不仅能得到最优解,而且能得到 若干次优解,可为运行人员提供更多的参考信息。     

配电网络重构的优化可信度度量的区间方法

提出了一种以能量损耗减小的可信度度量值最大化作为目标函数的配电网络重构区间算法。考虑每时段上负荷的不确定性,采用区间潮流算法,按照区间化的日负荷曲线得到一日之内系统能量损耗的变化区间,然后根据能量损耗减小的可信度度量值来决定一日的网络最优结构。该方法可用于实现以星期或月为周期的配电网络重构。33母线和69母线测试系统的计算实例表明了算法的应用价值。     

基于最短路算法和遗传算法的配电网络重构

提出了通过组合负荷实现寻优的重构方法。利用最短路径法按照某一顺序为每个负荷分别寻找供电路径,然后利用遗传算法选择最优的负荷排列顺序,从而实现在局部最优解中寻求全局最优解。通过将容量约束和电压约束转换成弧的权值,在网络形成的过程中就考虑这些约束,从而进一步保证了该算法高效地找到全局优化解。此方法很容易实现树状约束,并对多环的复杂结构网络也能高效地实现重构寻优。     

遗传算法在无功优化应用中的改进

将遗传算法应用于电力系统无功优化的同时,针对无功优化的实际,文章提出了在不同优化阶段,对目标函数各项罚因子采用不同权重,并且构造出分阶段适应性函数,以及提出了选择式杂交方式等改进措施。通过典型算例和实际系统的测试,证明了这些改进方法对遗传算法应用于无功优化计算的寻优速度和收敛特性都有明显提高。     

配电网络重构的快速支路交换算法

提出了一种配电网重构的快速支路交换算法.该方法中用近似网损替代精确网损,对每个联络开关依次进行对应环网的重构优化,根据最佳转移负荷的符号和大小确定环网的最大降损开关交换,避免了使用启发式规则,且在重构过程中无需进行潮流计算,从而显著提高了网络重构的计算速度.算例结果验证了该方法的正确性和快速性.