基于层次分析法的配电网运行方式多目标优化

配电网运行方式在正常运行、检修和故障3种不同状态下需要重点解决各自不同的问题,分别需要不同的优化目标进行运行方式优化计算。基于层次分析方法综合评估配电网设备运行状态、技术性和经济性,建立层次分析模型,并通过方案属性决策向量表以及属性权重判断矩阵获得正常运行、故障、检修3种状态下的综合评价指标,将其应用于配电网3种不同状态下的运行方式优化目标。提出了一种多目标的配电网运行方式优化计算方法,以改进的IEEE 69节点配电网为算例,通过遗传算法进行优化计算验证了指标和算法的可行性。     

基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构研究

基于主动配电网的发展潮流,提出了一种基于改进遗传算法的主动配电网多目标重构模型。首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化。其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于"门当户对"原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强。最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,所提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

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。     

粗糙集和层次分析法在配电网规划中的决策研究

针对层次分析法在配电网规划中主观判断矩阵引起的评价结果低准确度的问题,笔者借助粗糙集理论属性间的依赖度,构造出准则层和方案层属性间相对依赖的客观判断矩阵,并以此为基础将客观矩阵和层次分析法中的主观判断矩阵结合,确定了准则层和方案层组合判断矩阵,计算各层组合判断矩阵的权重,得到方案层中的规划方案.算例分析表明,粗糙集和层次分析方法在配电网规划中能够提高决策的准确度,同时它还能为配电网的规划评价提供一种新的手段和途径.     

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。     

基于混合算法的多目标配电网重构

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。提出一种混合算法来处理配电网重构问题,根据遗传算法和粒子群算法各自的原理特点,将遗传算法和粒子群算法相结合,充分地利用粒子群算法的快速性、随机性、全局收敛性,较好地解决了遗传算法用于配电网重构时的缺点和不足。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...     

基于层次分析法的配电网能效指标体系

在配电网节能指标研究现状的基础上,依据相关标准规范,兼顾实际的可操作性,建立了一套配电网能效指标体系。构建的指标体系涵盖了配电网规划、设备参数及设备运行状态等评价指标,采用层次分析法确定各单项指标权重,结合单项指标状态值,获得被评估配电网综合能效分值,找出配电网能效薄弱环节。建立的指标体系有利于配电网节能潜力挖掘,协助节能技改资金配置优化,助推配电网能效水平的提升。运用该指标体系评估某省电力公司配电网,综合评估结果与实际配电网能效情况一致,验证了指标体系的有效性和实用性。     

基于改良策略的配电网重构遗传算法

该文提出了基于改良策略的配电网重构遗传算法，通过对与不可行解相对应的个体进行改良操作，打开回路，连通孤岛，使其变为可行解，并使得搜索仅在可行解范围内进行，从而提高搜索效率；文中还针对改良策略，提出了新的编码方案，并改进了遗传操作；最后还对2个算例进行了试算，其结果与最优解相吻合。算例表明本算法具有计算速度快、性能好的特点，可有效地应用于以降低网损为目的的配电网重构中。     

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。     

基于环路组搜索策略的多目标配电网重构研究

提出一种基于环路组搜索策略的多目标配电网重构算法,对含分布式电源(DG)的配电网进行重构.采用环路编码的方式将网络划分为若干个基本环路,以此减少搜索空间,同时考虑的目标函数包括系统的有功网损最小、电压幅值偏移量最小、开关的操作次数最少,并利用层次分析法(AHP)将以上目标函数进行归一化后整合为单目标函数,降低搜索维度的...     

基于遗传算法和启发式算法的多目标配电网重构

提出一种基于遗传算法和启发式算法的方法来解决多目标配电网重构问题。应用模糊数学中隶属函数对多目标分别进行建模，并评估重构效果。利用同胚图将重构求解空间分解为若干个子空间。所提方法结合了遗传算法全局搜索能力和启发式算法高效的子空间求解能力。一个典型的三馈线系统在不同负荷条件下重构结果，验证了所提方法是实用有效的。     

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。     

基于适应性权重遗传算法的配电网多目标综合优化

针对配电网多目标综合优化问题的复杂性,以及网络重构、电容器投切的离散控制变量优化问题,基于遗传算法从全局角度来求解此优化问题,研究了网络重构、电容器投切的编码方案,以及两者的综合编码方案,并研究给出合理的选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对线损、电压质量以及线路负载多目标的各个目标权重难以确定问题,进一步引入适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化,算法自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了所提算法用于配电网多目标综合优化的合理性。     

基于层次分析法的配电网风险评估指标体系研究

针对城市配电网发展过程中风险影响因素的不断增加,对城市配电网进行科学分析与评估,基于层次分析法建立了城市配电网运行风险评估指标体系,采用1-9标度法确定了各指标的综合权重,并结合专家经验与定性、定量得出评估结果,实现了对配电网现状的量化评估。     

基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,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.建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题.算法主要有以下几种特点:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况.另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证.理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点.     

基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,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。建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题。算法主要有以下几种特点：设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点。     

主动配电网多目标网络重构研究

本文提出了一种适用于主动配电网的多目标网络重构混合进化算法。选择目标函数为网损最小、供电可靠率最高,并在约束条件中考虑了分布式电源(DG)的出力约束,在可靠性计算中考虑了主动配电网中DG的计划孤岛作用;算法首先利用最优流模式算法(OFP)得到接近最优的局部最优解,再利用树形结构编码单亲遗传算法(TSE-PGA)搜索最优解;提出了适用配电网重构的TSE-PGA对应的移位、重分配操作算子;用改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序策略对迭代过程的个体进行排序,最终得到Pareto前端解集。选择改进TPC 84节点算例验证所提出的混合进化算法,与其他算法的结果进行比较,证明了该算法的优越性。     

基于模糊评估的多目标配电网重构

提出一种基于模糊评估的多目标配电网重构新方法。应用模糊数学中隶属函数对有功损耗、电压质量、支路过载分别建模,并对重构结果进行模糊评估。重构算法结合了遗传算法的全局搜索能力和启发式方法的高效局部最优求解能力。以一个典型算例,验证了该方法的实用性和有效性。     

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。