基于量子人工鱼群算法的配电网网架优化研究

论文摘要

配电网是电力系统的重要组成部分。随着社会经济的快速发展,电力需求和配电网系统的规模也日益增大,配电网担负着更加艰巨的任务。合理的配电网络不仅可以提高供电可靠性,而且能够节约大量的投资费用。因此,对配电网网架进行优化规划是非常必要的。首先,基于可信性理论,本文建立了一种可以表征随机、模糊双重不确定因素的配电网规划数学模型。新模型综合考虑了新增节点的用地性质和负荷的随机模糊特性、已有节点的负荷和线路价格的模糊特性,更加全面和贴切地模拟配电网规划中的不确定因素,为配电网规划奠定了坚实的基础。其次,本文提出一种能够实现随机与模糊双重不确定性规划模型的量子人工鱼群算法(QAFSA)。针对人工鱼群算法的不足,量子人工鱼群算法将量子计算理论与人工鱼群算法相结合,采用量子旋转门、量子人工鱼追尾的更新策略实现优化。新算法能够以更小的鱼群规模在短时间里找到问题的最优解,同时兼有收敛速度快和全局寻优能力强的特点,以较好地实现随机与模糊双重不确定性规划模型的优化求解。最后,本文将量子人工鱼群算法应用到配电网优化规划中,结合随机模糊模拟技术,对基于可信性理论的配电网规划模型进行求解,并且通过实例证明了该方法的正确性和优越性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题目的和意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.2.1 配电网网架优化数学模型的研究动态
• 1.2.2 配电网网架优化算法的研究动态
• 1.3 本文主要工作
• 第2章 基于可信性理论的配电网网架规划模型
• 2.1 常规配电网网架规划数学模型
• 2.1.1 以投资和运行费用为目标的静态配电网网架优化模型
• 2.1.2 计入违反约束的惩罚费用为目标的静态优化模型
• 2.1.3 计及因可靠性造成经济损失的静态优化模型
• 2.1.4 常规配电网规划数学模型的缺点分析
• 2.2 可信性理论
• 2.2.1 可信性理论的四条公理
• 2.2.2 公理化模糊论的核心测度—可信性测度
• 2.2.3 随机模糊变量
• 2.2.4 随机模糊模拟技术
• 2.3 基于可信性理论的配电网网架规划模型
• 2.3.1 不确定因素的模拟
• 2.3.2 配电网潮流计算
• 2.3.3 数学模型
• 2.3.4 模型特点
• 2.4 本章小结
• 第3章 量子人工鱼群算法
• 3.1 人工鱼群算法
• 3.1.1 人工鱼群算法简介
• 3.1.2 人工鱼群算法的典型行为和行为策略
• 3.1.3 人工鱼群算法描述
• 3.1.4 各参数对算法收敛性能的影响
• 3.1.5 人工鱼群算法在配电网中存在的问题分析
• 3.2 量子人工鱼群算法
• 3.2.1 量子计算
• 3.2.2 量子位编码
• 3.2.3 量子旋转门
• 3.2.4 量子人工鱼追尾
• 3.2.5 量子人工鱼群算法的算法流程
• 3.2.6 量子人工鱼群算法的优点
• 3.3 量子人工鱼群算法测试
• 3.4 量子人工鱼群算法在常规配电网规划中的应用
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于量子人工鱼群算法的配电网网架优化
• 4.1 基于可信性理论的配电网网架规划数学模型
• 4.2 基于量子人工鱼群算法的配电网网架优化
• 4.2.1 编码方案
• 4.2.2 辐射网判断子程序
• 4.2.3 目标函数的计算
• 4.2.4 整体求解流程
• 4.3 算例分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢
• 详细摘要