基于改进教与学优化算法的配电网重构

正常运行工况下的配电网重构能降低配电网损耗。近年来新兴的教与学算法具有自有参数少、简单易懂、收敛迅速等优点,十分适合多目标、多约束的配电网重构优化问题求解。以网损最小和开关操作次数为目标,并考虑运行经济成本,将教与学算法引入到配电网优化重构中,对基本教与学算法中的教学因子进行了自适应改进,给出了算法的编码策略、迭代过程中“学生”信息的修改原则。PG&E 69节点系统以及一个实际城区配电网的优化重构仿真结果表明所提改进算法的有效性。     

基于改进遗传算法的配电网优化重构

介绍配电网重构的基本原理及其研究意义,研究了遗传算法的编码并对遗传算法染色体编码进行了改进。在优化过程中采用精英策略及改进的自适应算子,加快了算法的搜索速度,有效避免了不成熟收敛。结合配电网与自适应遗传算法特点采用可操作开关集的快速环分解策略,提高了算法的搜索能力和速度。PE＆G33节点系统算例表明改进的遗传算法在配电网优化重构应用的有效性。     

基于改进蝙蝠算法对含分布式电源配电网重构研究

针对多类型分布式电源接入配电网后造成配电网拓扑结果复杂,而传统的遗传算法寻优搜索范围大、局部寻优易收敛等问题,本文提出一种基于改进蝙蝠算法的配电网重构算法。该算法利用回支关联动态矩阵切割合并电网回路,在保证配电网辐射状拓扑结构的同时简化拓扑搜索;利用K-means聚类对种群数据进行初始化聚类,解决局部最优;利用Powell局部搜索,加快算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他标准蝙蝠算法和粒子优化算法相比,本文改进的算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在配电网重构中,本文改进算法与其他算法相比,不仅有效地降低了原配电网的有功耗损还提高了节点电压幅值,一定程度上改善了系统的电压质量。     

基于马氏DTW时段划分和FCPSOGSA算法的配电网动态重构

针对配电网重构过程中由于用户侧负荷时变性导致难以划分重构时段的问题,选取马氏DTW距离作为度量指标,构建了减小线路总体损耗、减小电压偏移的多目标优化数学模型。从提高算法收敛效率的角度,对传统粒子群算法进行了改进,运用分数阶微积分的数学方法,提出了一种更快速求解配电网重构的改进粒子群算法（Fractional Calculus PSOGSA）,旨在提升算法的收敛特性和所有过去事件的记忆效应。在IEEE33节点系统的基础上构建了1天的负荷数据并进行重构求解,验证了所提方法的有效性。     

基于改进小生境遗传算法的Pareto多目标配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束的复杂非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理此类问题,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果.建立了Pareto多目标重构数学模型并提出一种改进小生境遗传算法来处理配电网重构问题.算法主要有以下几种特点:设置个体之间的距离判别标准L为动态函数,保持了种群的多样性;采用最优保存策略,提高了算法的收敛速度;交叉、变异采用自适应规则,避免了算法陷入局部最优的情况.另外,Pareto多目标数学模型的引入也使算法更具实际工程意义,采用国外一个实际的配电网络对算法进行了验证.理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性、快实时性和强全局稳定性的优点.     

基于改进人工鱼群算法的配电网络重构

针对大规模分布式电源并网引起的配电网路拓扑结构及潮流分布变化,现有配电网重构算法不足以应对,提出一种改进的人工鱼群算(AFSA)对含分布式电源的配电网进行重构求解。针对AFSA收敛速度慢、觅食方向固定、灵活性低、陷入局部最优及搜索精度较低的缺陷,采用全方位觅食行为,并结合差分进化与AFSA,提高算法灵活性,增加种群多样性,使算法易于跳出局部极值,提高收敛精度。最后通过算例分析,验证所提算法有效。结果表明,与其它智能算法相比,改进的AFSA的收敛精度和收敛速度更佳,能够很好的应用于含分布式电源配电网的重构求解。     

基于融合熵时段划分的三相配电网动态重构

针对大规模电动汽车接入配电网带来的三相不平衡程度加剧问题,提出一种基于融合熵时段划分的三相配电网动态重构方法。在Fisher-最优分割的基础上,融合曲线的信息熵,对蒙特卡洛模拟得到的等效日负荷曲线进行更加精准合理的时段划分;将动态重构策略引入三相配电网中,以三相不平衡度最低为目标建立配电网重构模型;改进传统的帝国主义竞争算法,在殖民地革命环节中引入复合型微分进化思想,并提出自适应帝国合并机制以提高算法的收敛速度和精度。IEEE 33节点系统仿真结果表明,所提方法能对曲线进行合理的分段重构,并且有效解决了配电网中的三相不平衡问题。     

改进遗传模拟退火算法在配电网络重构中的应用

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以网损最小为目标函数,以配电网电压降的限制、线路电流量的限制等为约束条件,建立了配电网络重构优化模型.在考虑配电网自身特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

基于改进萤火虫算法的含DG配电网重构方法

为了更好地解决含DG的配电网重构问题,建立了以系统损耗、负荷均衡、电压偏差为目标的重构模型,并利用改进萤火虫算法进行寻优计算。针对传统萤火虫算法中存在的早熟收敛、过度依赖控制参数等缺陷,引入了惯性权重,利用混沌理论对算法参数进行调整,使算法兼顾全局搜索与局部搜索能力的均衡。同时将精英保留策略融入到萤火虫算法当中,加快了算法收敛的速度。为了减少网络重构中出现的大量不可行解,对网络拓扑进行了简化操作,缩短了编码维数,提高了寻优效率。最后通过算例分析,验证了该算法的有效性与实用性。     

基于改进社会蜘蛛算法的有源配电网重构

为更好地解决有源配电网重构问题，提出基于改进社会蜘蛛算法的重构优化方法。首先，计及不同类型分布式电源输出特性，建立以网损和电压偏移量最小为目标函数的配电网重构优化模型。然后，针对传统社会蜘蛛算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出在寻优过程中利用不同概率的振动强度跳出局部最优路径；采用动态调节步长进行迭代指导性寻优；引入曼哈顿距离优化更新越界策略。最后，对多分布式电源并网的IEEE-33节点网络进行重构，验证了所提方法的先进性和分时段动态重构的优越性。     

含分布式发电的配电网电压优化的研究

针对含分布式发电的配电网电压优化提出了改进的模拟退火优化算法,对算法中初始种群生成、适应度计算、变异操作等进行了改进,并在处理多目标函数的优化问题中采用了自适应权重和法。算例结果表明,该算法能够收敛于全局最优解,并提高了收敛速度和稳定性。采用改进的模拟退火算法对变压器分接头和SVC出力进行优化来进行综合调压,可改善配电网的电压质量和降低网络损耗。     

考虑风光的两阶段配电网动态重构方法

由于传统的控制手段已不能抵抗高渗透率分布式电源对电网的冲击，需要对含分布式电源的配电网动态重构问题展开研究。针对传统配网重构中考虑分布式电源不足、过程复杂耗时和实用性较低等问题，提出了基于生物地理学算法的含分布式电源配电网动态重构两阶段优化策略，建立了以全时段网损最小和开关操作总次数最少为目标的多目标优化模型。首先运用整数型环网编码方法以降低变量维数，对配电网进行时段初步划分，运用夹逼策略对优化区间进行“列举”操作，得到初步优化方案。在此基础上，考虑开关操作总次数约束，对其进行时段的二次优化，最终确定动态重构的开关动作时刻及组合。通过算例验证了该动态重构方法能够在保证操作次数较低的同时，达到减少配电网有功损耗、提高节点电压稳定性的目的。     

计及分布式电源输出特性的有源配电网重构方法

针对含分布式电源的配电网重构算法将分布式电源等效为恒功率因数输出模型,未考虑节点电压变化对分布式电源无功出力影响的问题,提出一种考虑分布式电源不同输出特性的配网重构方法。首先对分布式电源进行分类并建立等效模型,该模型充分考虑了节点电压对分布式电源无功出力的影响,能够根据节点电压确定不同属性的分布式电源无功出力。再使用自适应烟花算法对配网重构进行寻优求解,对重构后的系统网损和节点电压进行对比分析。含分布式电源的IEEE 33节点典型测试系统的仿真结果对比验证了所提模型的有效性和真实性。     

基于最优引导策略的分布式电源优化配置

针对分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中的优化配置问题,考虑投资综合成本衡量方案的经济性、用系统网损衡量方案的环保性、用电压偏差衡量方案的电压稳定性,建立了分布式电源多目标优化配置模型。运用改进的多目标粒子群算法对分布式电源配置模型进行求解,引入最优极值引导策略对多目标粒子群算法的全局最优值选取进行改进,将非支配排序和精英保留策略嵌入算法中,有效地提高了算法的全局寻优性能,使算法能够快速有效地收敛到Pareto最优前沿。并以IEEE33节点配电网标准测试系统为例,对分布式电源的安装位置和容量进行优化,将所得到的结果与NSGA II算法进行比较,结果表明算法具有更好的全局收敛效率和寻优能力。     

基于混合算法的含分布式电源配电网重构研究

随着新能源技术在配电网领域的发展,分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的研究成为热门。与传统配电网相比,含DG的配电网会出现弱环网和非PQ节点,而传统潮流计算方法只能解决PQ节点和辐射状网络。为解决配电网接入DG后重构的问题,采用叠加定理解决开关倒换过程中产生的弱环网,同时改进前推回代潮流计算方法,使得接入DG的节点可以正常参与潮流计算。同时结合纵横交叉算法（crisscross optimization,CSO）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）的优势,提出混合算法（crisscross particle swarm optimization, CPSO）优化含分布式电源的配电网重构问题。仿真部分是以典型的IEEE 33节点配电网为例,在考虑DG接入方式为PI节点、PV节点和PQ（V）节点的情况下进行仿真,结果证明了配电网合理的接入DG后,可以起到降低网损和提高电压质量的作用。     

基于引力搜索算法的含分布式电源配电网重构

分布式电源接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和缺供电量为目标,以可调度DG的有功输出和开关状态为优化变量,建立多目标协调优化的配电网络重构的数学模型。将引力搜索算法、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,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。通过对IEEE33节点测试系统的仿真结果,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,并且在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。     

基于改进的自适应遗传算法的智能配电网重构研究

配电网故障恢复重构是智能配电网实现自愈功能的控制手段。采用改进的自适应遗传算法进行配电网故障后的恢复重构：根据接入分布式电源的配电网的特点提出基于环路的编码策略,可以减少表示孤岛的不可行解;自适应的交叉率、变异率使算法可以根据种群进化情况改变,保护优秀个体;自适应的种群规模是基于个体寿命和规模控制,可以提高遗传算法的收敛性能。通过IEEE33节点配电网络中对算法进行仿真验证,表明分布式电源的接入可以有效地降低网络损耗;对比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的稳定性。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。