基于遗传算法的配电网络重构研究

论文摘要

配电网络重构是优化配电系统运行、降低损耗的重要手段。配电网络重构通过改变分段开关和联络开关的开/合状态改变网络的拓扑结构,达到降低网络损耗、隔离故障、转移负荷等目的。它是改善网络运行结构,提高网络运行的经济性、可靠性和安全性的有效手段。本文采用遗传算法和Alopex相结合的一种混合优化计算方法进行配电网络重构的求解。同时对遗传算法的杂交、变异及收敛判断依据等方面进行了改进。由于加入了Alopex扰动,因而克服了传统遗传算法忽视目标函数方向信息的缺点,提高了优化计算的全局寻优能力和爬坡能力。配电网络的负荷是不断变化的,若根据单负荷方式重构的结果进行实时操作,负荷的频繁变化会导致开关频繁的操作,这样会降低开关的使用寿命,增加配网的投资;尤其是未实现实时操作的系统,一种负荷方式下的重构结果不可能在负荷变化时达到最优。因此,我们需要对配电网络进行一段时间内的重构,本文基于这种情况,提出了通过用最大负荷方式、一般负荷方式和最小负荷方式模拟负荷的变化,从而实现一段时间内的配电网络重构,达到该段时间内配电网络运行最优。求解方法仍采用遗传算法和Alopex相结合的混合优化计算方法。通过IEEE16节点和IEEE33节点的配电线路算例进行计算,证明所提方法正确,效果较好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 配电网络重构问题的研究背景
• 1.2 配电网络重构的意义
• 1.3 配电网络重构的研究现状
• 1.3.1 采用数学优化技术的配电网络重构算法
• 1.3.2 启发式方法
• 1.3.3 人工智能的配电网络重构方法
• 1.3.4 其它的配电网重构算法
• 第二章 配电网络重构的数学模型
• 2.1 配电网络重构的目标函数
• 2.2 配电网络重构的约束条件
• 2.3 配电网潮流计算的前推回代法
• 第三章 配电网络重构问题的求解方法
• 3.1 遗传算法
• 3.1.1 遗传与进化的基本概念
• 3.1.2 遗传算法的形成与发展
• 3.1.3 遗传算法的应用现状
• 3.1.4 遗传算法的仿生特点和基本算法
• 3.1.5 遗传算法同其它优化方法比较存在的优势
• 3.2 Alopex 方法
• 3.3 遗传算法与Alopex 算法的结合
• 3.4 对遗传算法求解过程中具体问题的处理及改进
• 3.4.1 基因的选择和约束条件的处理
• 3.4.2 遗传算法中的基因编码问题
• 3.4.3 适应值与生存竞争
• 3.4.4 遗传算法中的杂交运算与变异运算
• 3.4.5 灾变方法的使用
• 3.4.6 Alopex 方法中的参数
• 3.4.7 结束进化判断
• 3.5 算例及其分析
• 第四章 考虑多种负荷方式的配电网络重构
• 4.1 基本思想
• 4.2 考虑多种负荷方式的配网重构的数学模型及求解方法
• 4.3 网络重构时负荷的考虑
• 4.4 算例及其分析
• 第五章 结论及今后的研究方向
• 5.1 结论
• 5.2 今后的研究方向
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢