基于蚁群算法的配电网网络重构

针对配电网网络重构问题,在考虑配电网电压稳定的前提下,提出了降低配电网网损的目标函数,利用蚁群算法正反馈的特性,将其应用于配电网重构中,并设置中心控制蚂蚁搜索当前最优解作为各条边信息素更新依据。为满足配电网辐射状结构要求,结合P rim算法,使蚂蚁一次遍历对应一个辐射网形,即一个有效的开关组合,大幅度缩小了问题的解空间。实例证明采用的蚁群算法可以得到较文献[1]网损更小的配电网重构方案,且重构后的系统在处理负荷增大问题上较重构前系统有更好的调控能力,系统稳定性得到提高。     

基于改进蚁群算法的配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统的建设和应用具有重要意义。以网络损耗最小为目标,提出了一种改进的蚁群算法来求解正常运行条件下配电网络的重构问题。针对基于蚁群算法在求解过程中存在搜索易陷入局部最优解和收敛到全局最优解的时间较长的缺点,从蚁群算法的转移概率和信息素动态更新2方面进行了改进,提高了蚁群算法全局搜索能力与收敛到最优解的速度。最后通过对69节点配电系统算例的仿真,取得了较好的效果,证明了该算法的有效性和可行性。     

分布式电源的配电网重构和电容器优化投切

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。     

含分布式发电的配电网重构蚁群算法研究

配电网重构是1个非常复杂的大规模组合优化问题.蚁群算法作为1种现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,其主要特点是正反馈、分布式计算、易与其它算法结合以及富于建设性贪婪启发式搜索.提出以提高节点电压为目标的含分布式发电的配电网重构方法,该方法将电压平衡指数作为目标函数,通过改进蚁群算法来寻求配网的最佳结构.同时提出基于基本环路的解的编码方式,减少了不可行解的产生,从而进一步提高其计算效率.计算结果表明,在含有分布式发电情况下,该方法不仅可以提高供电电压质量,还可以降低网损.文中最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性.     

含随机出力分布式电源配电网的序优化重构

针对随机出力的分布式电源,准确处理出力不确定影响导致的配电网重构问题,基于置信区间合理构造配电网故障恢复的多目标函数与约束条件,提出简化的拓扑结构模型。利用序优化理论合理缩减组合优化问题的解空间。基于蝙蝠算法对由序优化理论选取的满意解在配电网重构模型中进行全局寻优,避免对孤岛内外负荷分别进行处理,在较短时间内得到更理想的最优解。通过对IEEE33算例进行仿真计算可得,该理论能体现出良好的寻优性能,从而验证其应用在含随机出力分布式电源的配电网重构优化领域的合理性与有效性。     

基于人工免疫思想的蚁群算法（AIACS） 在配电网重构中的应用

针对多目标非线性整数规划的配电网重构问题,提出基于人工免疫思想的蚁群算法求解配电网重构问题。算法通过在原有蚁群模型上增加一个免疫记忆库,解对应于抗体,问题对应于抗原,并借鉴克隆选择和免疫记忆的思想进行解的构造和信息素更新。配电网编码采用基于环路的编码方式,算例结果表明,所提出算法在可以接受的计算迭代范围内可显著提高标准蚁群算法的性能。     

基于人工免疫思想的蚁群算法(AIACS)在配电网重构中的应用

针对多目标非线性整数规划的配电网重构问题,提出基于人工免疫思想的蚁群算法求解配电网重构问题.算法通过在原有蚁群模型上增加一个免疫记忆库,解对应于抗体,问题对应于抗原,并借鉴克隆选择和免疫记忆的思想进行解的构造和信息素更新.配电网编码采用基于环路的编码方式,算例结果表明,所提出算法在可以接受的计算迭代范围内可显著提高标准蚁群算法的性能.     

考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。仿真结果表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化。     

序优化理论在配电网重构中的应用

配电网重构是非线性组合优化问题,针对大规模配电网解空间过于庞大的特点,提出基于序优化理论的配电网重构算法。该算法从配电网运行和开关调整方式入手,借助开关支路交换法简化网络结构,得到解环生成原始可行解空间的方法。运用序优化理论制定一种按照评估值优先准则,进行解集的选择和排序,改进的粗糙函数不仅能够进行序曲线的确定,而且能去除大量的无效解,提高重构速度。通过实际24节点的算例测试,验证了方法的有效性。     

一种新型的配电网供电恢复重构寻优算法

将蚁群算法应用于非故障失电区域的供电恢复重构问题,在建立新型、可行供电恢复方案搜索策略的基础上,结合图论相关知识引入了可操作开关集的概念,缩小了寻优空间,提出了一种新型配电网供电恢复重构寻优算法。在随后的迭代求解过程中,蚁群算法具有的正反馈、分布式计算和富于贪婪启发式搜索等特点使该算法的计算效率得到了显著提高。某18节点配电网的寻优比较结果表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性。