基于遗传算法的中、低压配电网优化

论文摘要

随着国民经济的高速发展及人民生活水平的日益提高，电力的供应和消耗已渗透到社会生产、人民生活的各个角落，社会对电力的需求量越来越大。同时，产业结构的调整，电力市场的逐步形成以及电价机制的完善，也对电网的经济性和可靠性提出了新的要求。我国配电网运行中存在的突出问题表现为资金投入不足，网损较高和可靠性较低。但是，这三者之间存在着一定的抵制关系，要想降低网络损耗和提高供电可靠性，就势必会增加资金投入，但过多的资金投入会给供电企业造成投资压力。所以论文将在资金投入，网络损耗和可靠性这三者之间寻求一条最优途径，以满足配电网改造的实际要求。首先，论文阐述了配网优化的基本思路、用户可靠性和线损的基本理论及计算方法，并分别讲述了牛顿类、母线类、支路类配电网潮流的基本理论，通过比较确定了配网优化潮流计算的方法。其次，论文在研究了分别以投资费用、线路损耗、可靠性为目标函数的单目标函数配电网优化的数学模型的基础上，建立了多目标配电网优化的一般模型。但由于在多目标配电网优化的一般模型中，每一单目标的数值在数量级上差别很大，在实际操作中，权重系数的取值就成为难点，本文应用建立多目标函数的方法——权重系数法，合理的解决了权重系数这一技术难点。通过对多目标配电网优化一般模型的转化，建立了以投资费用、线路损耗、可靠性的改进多目标配网优化的数学模型，并确定了相应的约束条件。然后，论文分析研究了最优流模式法、支路交换法、神经网络法、模拟退火法、遗传算法等配电网优化算法，通过对各种算法的比较，确定采用遗传算法作为论文研究的算法。在研究了基本遗传算法和改进遗传算法的基础上，建立了基于遗传算法的配电网优化理论。通过对遗传算法编码方法的改进和对辐射型网络的修复，合理的排除了大量的不可行解，解决了遗传算法计算时间长、搜索空间大的问题，提高了程序的计算速度。最后，以MATLAB遗传算法工具箱和MATPOWER3.0为软件基础编写了配电网优化计算程序，以某地区配电网为例，通过优化结果对比表明，本文所提出的相关理论算法切实可行，并取得了一定的实际意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究的目的和意义
• 1.1.1 配电网发展现状
• 1.1.2 当前配电网存在的问题
• 1.1.3 配电网优化的意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.2.1 配电网可靠性研究的现状
• 1.2.2 配电网优化研究的现状
• 1.3 本论文进行的研究
• 第二章 配电网优化的基本理论
• 2.1 配电网优化基本思路
• 2.1.1 配电网优化的总体原则
• 2.1.2 配电网优化的技术原则
• 2.2 用电系统用户供电可靠性的基本理论
• 2.2.1 用户统计单位
• 2.2.2 停电性质分类
• 2.2.3 可靠性主要指标及计算公式
• 2.2.4 可靠性统计时的说明
• 2.3 电力网线损计算的基本原理与方法
• 2.3.1 电力网线损的基本概念
• 2.3.2 电力网线损计算的基本原理
• 2.3.3 电力网线损计算的基本方法
• 2.4 等效负荷模型
• 2.5 配电网潮流计算的方法
• 2.5.1 牛顿类配电网潮流计算方法
• 2.5.2 母线类配电网潮流计算方法
• 2.5.3 支路类配电网潮流计算方法
• 2.5.4 配电网潮流计算方法性能比较
• 第三章 配电网优化模型的建立
• 3.1 单目标函数的配电网优化
• 3.1.1 以费用最小为目标函数
• 3.1.2 以线损最小为目标函数
• 3.1.3 以可靠性最优为目标函数
• 3.2 多目标规划目标函数的建立
• 3.2.1 多目标规划的基本理论
• 3.2.2 对单一目标最优的目标函数的处理
• 3.2.3 建立多目标函数的一般方法
• 3.2.3 多目标规划的目标函数
• 3.2.4 改进的多目标规划
• 3.3 约束条件
• 第四章 配电网优化的算法研究
• 4.1 配电网优化常用算法
• 4.1.1 最优流模式算法
• 4.1.2 支路交换算法
• 4.1.3 基于神经网络的配电网优化
• 4.1.4 基于模拟退火的配电网优化（SA）
• 4.1.5 遗传算法的特点
• 4.2 遗传算法的基本理论
• 4.2.1 基本遗传算法
• 4.2.2 改进的遗传算法
• 4.3 基于遗传算法的配电网优化（GA）
• 4.3.1 染色体编码
• 4.3.2 初始种群的生成
• 4.3.3 选择、交叉和变异
• 4.3.4 辐射型网络的修复
• 第五章 算例分析
• 5.1 算例介绍
• 5.2 程序介绍
• 5.3 网络优化前的计算结果分析
• 5.4 网络优化后的计算结果分析
• 5.5 结果对比
• 5.5.1 线路损耗对比
• 5.5.2 线路可靠性对比
• 5.5.3 优化结果对比
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间所发表的论文