基于改进禁忌搜索的配电网重构

为解决配电网的重构问题,提出了一种改进的禁忌搜索(Tabu search)方法.该方法结合配电网络的闭环设计和开环运行的特点,将遗传算法中的优化编码技术引入到Tabu搜索算法中,并以有功网损最小为目标函数对配电网络进行优化.对3个典型IEEE测试系统进行了优化计算,将其结果与模拟退火算法和遗传算法的计算结果进行比较证实,改进的Tabu搜索算法比模拟退火算法和遗传算法具有更高的搜索效率.     

基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构

根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法.根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进.该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的.     

基于混合算法的含分布式电源的配电网重构研究

为解决含有分布式电源的配电网重构问题,建立了以系统网损为最小目标的含分布式电源配电网优化模型。根据遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于含分布式电源的配电网重构的混合算法。将禁忌搜索算法和模拟退火算法的思想引入到遗传算法中,可以避开遗传算法中存在的早熟收敛问题,跳出局部最优解,逐渐收敛到全局最优解,同时减小了迭代次数,提高了算法的效率。该算法用于IEEE 33节点系统的计算结果表明,混合算法用于含分布式电源的配电网重构是可行的、有效的。     

基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构

根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法。根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进。该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的。     

考虑网络重构的配电网多目标运行方式优化

本文提出了一种基于分块思想的配电网重构方法,实现了配电网运行方式在经济性和可靠性上的双重优化。通过建立配电网综合信息数据库,利用拓扑分析得到备选方案,并提出了组合搜索算法筛选可行方案。利用量化的经济性和可靠性指标从多个角度对运行方式进行优化。对任意给定信息的配电网和优化目标,可以得到相应的优化方案和指标优化程度,也能对故障下的配电网进行故障重构。青浦实际算例验证了该算法的有效性和实用性。     

基于并行禁忌搜索算法的配电网重构

为更好地实现配电网重构,引入了分治法,进而提出了采用并行禁忌搜索算法实现重构的方法.将配电网简化为只含支路组的环网,并给出了配电网重构的必要条件.重构时,首先选择断开的支路组,采用深度优先搜索算法形成父子链表;然后引入可降低复杂度的分治思想,以可断开支路组为解空间进行分组,应用多处理器进行并行禁忌搜索.算例结果验证了该方法的有效性.     

配电网中辐射线路的最优分段处理

配电网中辐射线路的最优分段处理是一个需要同时考虑经济性和可靠性的非线性组合优化问题.采用结合了遗传算法的全局搜索特性和禁忌搜索算法的局部搜索特性的混合算法来求解该问题,所采用模型的目标函数同时考虑了分段开关的年投资与维护费用以及将可靠性效益转化为经济性指标的用户缺电成本.最后采用一个简单算例验证了文中方法的可行性,并在实际系统中得到了应用.     

配电网重构的自适应和声搜索算法

采用和声搜索算法（ＨＳＡ）搜索最优方案进行配电网重构时,会受初始参数值的影响。为此,提出自适应和声搜索算法（ＡＨＳＡ）。在和声搜索算法中加入局部搜索进行改进,增强了算法的寻优性能。建立以降低网络的有功和无功功率损耗为目标的配电网重构的数学模型,采用基于节点分层的前推回代法对网络结构进行潮流计算和分析。对IEEE69节点配电网进行仿真,与和声搜索算法,遗传算法（ＧＡ）的结果进行对比分析,表明该算法的迭代次数少,有较好的收敛效果。在配电网重构的算例应用中,证明了自适应和声搜索算法是可行的。     

免疫禁忌混合智能优化算法在配电网检修优化中的应用

从配电网设备检修计划编制的实际需要出发，建立了考虑多种约束条件、以配电网经济性最好为目标的检修计划优化模型。针对该模型的特点，提出了一种充分结合免疫算法与禁忌搜索算法优点的混和优化策略，该策略针对配电网检修计划优化问题的特点设计了3种疫苗，并且构造了2阶段变异，在优化前期使用禁忌搜索变异算子，而在优化后期恢复为一般变异算子，从而保证了算法的快速收敛。通过实际计算和分析，验证了文中所提出模型和算法的正确性和实用性，以及与遗传禁忌混合智能算法相比的优越性，实例计算结果表明本文所采用的方法是有效的，免疫禁忌混合智能算法在收敛速度，爬山能力，解的质量和稳定性上都要优于遗传禁忌组合算法，更适合求解配电网检修优化问题。     

复合禁忌搜索算法求解流水调度问题

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出一个复合禁忌搜索算法(Hybrid Tabu Algorithm,HTB).提出算法以启发式算法的结果作为初始解,然后采用禁忌搜索算法对其进行改进,并将提出算法与三个已有的启发式算法RZ、WY和FL进行比较.实验结果表明:在最好调度的获取能力和所得调度的平均质量方面,HTB算法均为最优.     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化，建立了相应的数学模型，并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上，对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论，并做出了一定的改进，使得更容易跳出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到最优解的可能性更大。文章应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化计算，与传统的Tabu算法进行了比较．结果袁明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于Tabu搜索算法的配电网电容器优化配置

应用Tabu搜索算法来解决配电网电容器优化配置问题，建立了相应的数学模型，目标函数为系统有功损耗费用和补偿电容器费用之和最小。文中在传统Tabu搜索法的基础上，利用灵敏度分析和嵌套Tabu搜索等方法对配电网电容器的安装位置和容量进行了优化配置。利用灵敏度分析可以产生较优的初始解，并在Tabu搜索中定义更好的邻域试验解，这样可以更快速地搜索到邻域内的最优解；嵌套Tabu搜索法对电容器安装位置和容量分别进行优化配置，保证可以搜索到整个可行域，从而能更有效地搜索全局最优解。用测试算例验证了文中算法的有效性和可行性。     

配网重构算法的改进和研究

本文提出了一种将改进的遗传算法和禁忌搜索法结合起来,用以解决配电网络运行时重构问题的新算法。不同于以往简单的组合(先遗传算法后禁忌搜索法),而是将禁忌搜索法的思想运用到遗传进化的每一步,不仅充分发挥遗传算法搜索范围广的优势,而且利用禁忌搜索的思想减少了很多不必要的搜索,提高了进化速度。算法中考虑到配网本身的特点,对网络结构做了适当的简化,并结合拓扑分析提出了一种校验网络连通的简单的方法,大大缩短了计算时间。最后采用IEEE一个3馈线配网算例验证了文中所提的方法的有效性。     

Optimal service restoration and reconfiguration of network using Genetic-Tabu algorithm

This paper represents an approach for service restoration and optimal reconfiguration of distribution network using Genetic algorithm (GA) and Tabu search (TS) method. Restoration and reconfiguration problems in distribution network are difficult to solve within feasible times, because the distribution network is so complicated with the combination of many tie-line switches and sectionalizing switches and also has to satisfy radial operation conditions and reliability indices. Therefore, this paper applied Genetic-Tabu algorithm (GTA) to find optimum value with reasonable computation time. The Genetic-Tabu algorithm is a Tabu search combined with Genetic algorithm to find a global solution. The case studies with 7-feeder model showed that not only the loss reduction but also the reliability should be considered at the same time to achieve the optimal service restoration and reconfiguration in the distribution network.     

基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化

本文将一种改进的Tabu搜索算法（MTSA）用于电力系统无功优化，建立了相应的数学模型，考虑了有功损耗费用和补偿费用，使得总费用最小。在一般Tabu搜索算法的基础上，对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论，并做了一些改进，使得更容易朱出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到全局最优解的可能性更。应用MTSA对IEEE6节点系统行了无功优化计算，与线性规划算法、Box算法进行了比较，结果表明MTSA与Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近，而较之浅性规划算法具有更强的全局寻优能力。     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法.该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起,通过改进的连续潮流法计算,可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度,并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足.应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了该方法可行且有效.     

基于禁忌克隆遗传算法的配电网故障恢复重构

将克隆遗传算法(clonal genetic algorithm,CGA)和禁忌搜索算法(tabu search,TS)相结合,提出用于配电网故障恢复重构的禁忌克隆遗传算法(tabu search clonal genetic algorithm,TSCGA)。针对配电网的结构特征和克隆遗传算子的特点采用基于环网的编码策略,避免遗传操作后产生表示环网或孤岛的无效解;在CGA中克隆遗传算子的基础上增加了修正算子,减小了搜索范围,提高了搜索效率;并把禁忌搜索算法中的禁忌表、禁忌表处理和藐视准则融入到克隆遗传算法中,显著提高了收敛速度。最后用IEEE33节点标准算例对TSCGA进行了仿真分析,并与其他智能算法进行了比较,结果表明TSCGA具有更快的收敛速度和更好的稳定性。     

配电网重构的逐级开关状态互换法

配电网重构是一个多目标、多约束、离散的非线性组合优化问题。根据配电网的特点,结合开关交换原理和网络构建算法,提出了开关状态互换的概念,并对其实现优化的原理进行了详细分析,表明可以收敛到最优解。利用启发信息简化寻优途径,在求解过程中运用禁忌思想,避免不必要的重复计算,大大加快收敛速度。将配电网供电恢复和优化重构统一考虑,并考虑了电容器的投切,为运行人员提供满足系统电压、容量和拓扑约束的配电网运行结构和开关操作列表,构建了配电网的优化运行方式。算例表明该算法是有效的。     

基于多代理技术的购电-输电计划优化方法

电力系统的经济决策和系统运行技术分析应分别进行，即将潮流分布和系统安全的计算作为经济决策的技术支持，在此前提下，提出一种电力市场下电压购买与配送计算优化的模型和基于多代理技术的模型求解算法，其基本思想是让城市，电厂和线路等代理自主运行，达到充分利用资源的目的，然后采用Tabu搜索算法对多种代理进行协调，最后根据节占煌电力来源确定各节点成本电价，将该方法用于实际电力系统取得了令人满意的结果。