基于诊断策略遗传算法的配电网络重构研究

论文摘要

配电网络重构作为配电管理系统重要的组成部分,是配电系统运行以及控制的重要手段。其目的是在正常运行情况下或发生故障状况下,通过开关的分、合状态来寻找一个最佳的网络结构。在这个结构下,使重构后的某一方面或许多方面的性能,如平衡负荷、降低网络损耗、供电电压质量等方面优于其他的网架结构。从而提高电力系统的可靠性、经济性以及安全性。配电网络重构的方法有多种,如最优流模式法、支路交换法、遗传算法等等。从许多学者多年来的研究应用来看,遗传算法在配网重构的应用中是一种优良算法。根据配电网络自身的特点,以及在计算过程中产生大量不可行解的难点。本文在基本遗传算法的基础上,结合人类诊治疾病,以使身体的健康状况得到恢复或加强的原理上,提出了基于诊断策略的遗传算法。本文分析了标准遗传算法的基本定义、原理以及数学理论基础等,以网损最小作为配电网络结构的目标。根据配电网重构的理论,拓扑分析以及潮流计算分析,再结合配网重构中的重点难点,将诊断策略遗传算法应用到配网重构之中。运用基于基本环路的编码方式,使有效候选解的比例很大地提高,还对基因库进行了更新,改进遗传操作,并且提出了诊断操作,即优质基因的插入操作及病态基因的诊断修复操作。通过打开“回路”和连通“孤岛”,将不可行解修复为可行解。从而有效地克服了标准算法的缺点,使遗传算法应用于配网重构中的难点问题得以解决。最终达了配网重构的目标。最后,通过标准算例进行仿真验证,其结果表明了基于诊断策略遗传算法在配网重构中的可行性以及有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 配电网络重构的研究现状
• 1.2.1 数学优化理论算法
• 1.2.2 最优流模式算法
• 1.2.3 支路交换算法
• 1.2.4 人工智能算法
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 遗传算法的理论分析
• 2.1 遗传算法简介
• 2.2 遗传算法的基本原理
• 2.3 编码
• 2.4 适应度值
• 2.5 遗传操作
• 2.6 遗传算法的终止条件
• 2.7 遗传算法的数学理论基础
• 2.8 遗传算法的约束处理
• 2.9 本章小结
• 第三章 诊断策略遗传算法
• 3.1 概述
• 3.2 诊断策略遗传算法
• 3.3 基因库的建立及更新
• 3.3.1 基因库的建立
• 3.3.2 基因库的更新
• 3.4 诊断策略遗传算子
• 3.4.1 交叉算子
• 3.4.2 变异算子
• 3.4.3 选择算子
• 3.5 诊断操作
• 3.6 与免疫遗传算法的对比仿真
• 3.7 本章小结
• 第四章 诊断策略遗传算法在配电网重构中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 配电网络拓扑结构
• 4.2.1 概述
• 4.2.2 配电网络的拓扑分析
• 4.3 配电网重构的数学模型
• 4.4 配电网重构的潮流计算
• 4.4.1 概述
• 4.4.2 拓扑结构存储
• 4.4.3 前推回代法
• 4.5 遗传算法在配网重构中的难点
• 4.5.1 难点分析
• 4.5.2 不可行解的产生及危害
• 4.6 基于诊断策略遗传算法在配网重构中的应用
• 4.6.1 概述
• 4.6.2 初始种群的选取和个体编码
• 4.6.3 适应度函数、遗传操作及基因库的更新
• 4.6.4 诊断操作
• 4.7 算例分析
• 4.8 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文
• 附录B 标准算例数据