基于改进差分灰狼算法的主动配电网优化重构

为提高主动配电网（Active Distribution Network,ADN）重构的经济性和稳定性，以主动配电网有功网络损耗最小和系统电压偏移指数最低作为目标函数，建立了主动配电网优化重构模型，利用目标规划法构建适应度函数，将多目标优化问题转化为单目标进行求解。采用差分进化算法和Tent混沌映射对灰狼优化算法进行改进，以提高算法的优化性能。运用改进差分灰狼优化算法（Improved Differential Grey Wolf Optimization,IDEGWO）对主动配电网优化重构模型进行求解，并与其他算法对比，算例分析结果表明，改进差分灰狼优化算法在迭代次数和收敛精度方面均优于其他算法，按照IDEGWO算法优化方案重构后的有功网络损耗和系统电压偏移指数分别为57.91 kW和0.785 6，主动配电网系统重构后的经济性和稳定性均得到了显著提升，验证了模型的正确性及求解方法的优越性。