基于改进粒子群算法的配电网静态重构

针对配电网静态重构问题,结合配电网的辐射状特点,提出了适应于配电网静态重构的改进二进制粒子群算法,建立以系统网损最小为目标函数的静态重构模型。提出的算法运用破圈法生成和更新粒子群,提高搜索有效解的效率,在迭代过程中采取重新初始化粒子策略避免算法陷入局部最优解,提高粒子群算法得到全局最优解的概率。应用于33节点标准测试系统,验证了算法的可行性。     

基于鸡群粒子群混合算法的配电网重构研究

为使配电网接入分布式电源后能快速、准确地重构,针对配电网重构的算法进行改进。对于粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出与鸡群算法进行融合,以扩大搜索范围,避免搜索过程陷入局部极小,从而得到质量更好的解。最后在IEEE 33节点系统中,考虑分布式电源的接入,运用鸡群粒子群算法进行算例验证。     

基于模拟退火——二进制粒子群优化算法的配电网重构

提出了将模拟退火算法与二进制粒子群算法相结合的用于配电网重构的优化算法。该算法既发挥了粒子群算法收敛速度快的特点,又因为引入的模拟退火算法具有的较强的跳出局部最优解能力,因此有效地避免了粒子群算法易陷入局部极值点的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度,并应用IEEE16节点系统的算例,验证了模拟退火-二进制粒子群混合算法在配电网重构中的可行性和有效性。     

基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构

为缩减编码长度,提高计算效率,提出了基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构方法。将开关根据其在环路中的位置进行分类,建立了环路–开关关联矩阵。应用化整为零策略将整个解空间划分成若干个子解空间,应用改进二进制差分进化算法直接对各子解空间进行并行搜索,比较所有子解空间的搜索结果即可找到重构问题的最优解。该方法缩短了开关方案的编码长度,改进二进制差分进化算法通过调整变异、交叉操作规则,避免了不可行解的产生。接入分布式电源的配电网仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于双重混合粒子群算法的配电网重构

为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。     

考虑合环调电约束的配电网快速重构方法

为解决10 kV配电网合环调电过程针对合解环开关最优选择问题,提出了以网络损耗为目标,以合解环网络的线路功率限值、电压限值和保护限值为约束条件进行网络重构的方法。该方法采用快速改进遗传算法按开关状态进行二进制染色体编码,利用合环后网络的计算结果,构建针对基因染色体品质编码库,以校核下一代基因染色体编码,加速了算法过程。同时利用分布系数法计算解环后网络的潮流状态,避免了再次潮流计算。测试算例验证了算法的有效性,为合环调电安全实施提供了保证。     

配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成：第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。     

改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用

将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。     

基于量子编码的离散粒子群算法配电网重构

阐述了配电网重构数学模型、二进制粒子群算法、量子编码的基本理论,对量子粒子群算法配电网重构进行了研究,将量子编码应用到离散粒子群算法中,用量子比特概率表示离散粒子的状态,根据二进制粒子群速度更新公式更新粒子的状态,改变开关开合状态进行网络重构.量子比特概率能够表征丰富的信息量,保证粒子的多样性和全局搜索能力.通过2个算...     

Reconfiguration of distribution network for loss reduction and reliability improvement based on an enhanced genetic algorithm

Electrical distribution network reconfiguration is a complex combinatorial optimization process aimed at finding a radial operating structure that minimizes the system power loss or/and maximizes the system reliability while satisfying operating constraints. In this paper, a distribution network reconfiguration method is presented for both the indices of power loss reduction and reliability improvement. The enhanced genetic optimization algorithm is used to handle the reconfiguration problem so as to determine the switch operation schemes. Based on the information of a single loop caused by closing a normally open switch, we improve the algorithm on crossover and mutation operations of original Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on 33-bus, 69-bus, and 136-bus radial distribution systems.     

考虑合环约束的配电网重构方法

为避免用户停电,配电网合解环操作是电网调度部门通过重构调整运行方式的重要手段。文中建立了考虑合环约束的配电网重构模型,模型以线损最小为目标,同时考虑了正常运行方式和合环运行方式下的节点电压和线路功率限值约束。提出改进的贪婪自适应搜索算法求解所建模型,采用基于戴维南等值定理的配电网合环潮流算法验证合环安全性。该方法可求得配电网重构的具体合环操作步骤,确保重构过程中无新用户停电。两个系统算例的计算结果验证了所述方法的正确性和有效性。     

基于全有效解整数微分进化算法的含分布式发电配网重构

以降低网络损耗为目标函数,采用微分进化（DE）算法求解配网重构问题。根据配电网的特点,采用基于独立环路的整数编码方法以降低变量维数。此外,针对进化中存在的无效解问题,以图论代数连通度结论为基础,提出一个能完全去除无效解的判据,进一步缩小了解空间,该方法适用于复杂的实际配电网络计算。在重构网络中引入分布式电源（DG）,有效降低了网损,改善了电压质量。最后,对IEEE33节点配网测试系统进行了仿真计算,算例结果表明所提方法具有良好的收敛性和全局搜索能力。     

基于新型移相器的配电网重构双层优化

分布式电源的高渗透率接入,会导致重构过程中合解环安全形势更加严峻,合环电流有可能无法满足配电网要求。而新型移相器可以同时进行幅值和相位的调整,是有效解决合解环问题的重要手段。因此,提出一种在合环线路间装设新型移相器的方法,并设计了配电网重构的双层优化模型。该模型在上层进行配电网重构降低系统网络损耗,下层则以合环冲击电流加权和最小为目标优化合解环顺序。算例证明了所提的配电网重构策略,在降低电网损耗的同时,能够极大降低合环电流,提升合环操作的安全裕度。     

基于改进自适应遗传算法的配电网络重构

提出了一种用于配电系统网络重构的改进型自适应遗传算法。给出了网络重构问题的数学模型及改进的自适应遗传算法。在应用遗传算法时结合配电网自身的特点,提出以环路开关号为基因、系统环路数为染色体长度的编码方法,在优化过程中采用自适应调整的交叉率和变异率,结合一定的禁忌规则．较好地提高了算法在网络重构方面的效率。在IEEE16节点、33节点、69节点3个不同规模的算例系统上进行了测试,计算结果表明,所提出的方法缩短了染色体长度,较好地抑制了不可行解的产生．无论是在收敛性、稳定性还是在计算效率上都取得了比较满意的结果。     

基于十进制编码的差分进化算法在配电网重构中的应用

提出了一种基于差分进化的配电网重构方法。采用基于十进制环状编码方法解决了二进制编码产生大量不可行解的问题。给出了十进制环状编码的变异、交叉和选择策略;提出了一种在计算的同时调整支路节点顺序的算法,解决了配电网重构后部分支路电流流向颠倒的问题。应用差分进化算法对IEEE 33节点网络进行配电网重构仿真,结果表明该方法能有效降低配电网损耗。     

基于八种智能算法的配电网络重构计算平台及其性能

采用8种基于群体的智能算法构建了一个求解配电网重构问题的计算平台,以期寻求到一个适合于求解该问题的智能算法。平台中不同算法之间仅算法主体部分不同,配电网重构模型和基本环路搜索等模块完全一致,种群规模、精英数量等公共参数也完全相同。文中给出了各种算法的基本原理和求解步骤,以IEEE 33节点系统为例测试了算法参数的敏感性,对比了各种算法的性能差别,并使用IEEE 16节点和PG&E 69节点测试系统对算法的适应性做了进一步比较。测试得到的目标函数平均值、收敛到最优解的比例、计算时间以及对系统规模适应性等方面的结果表明：螺栓遗传算法（Stud GA）性能最优、生物地理学优化算法（BBO）次之、其他算法在不同的测试系统中表现的性能不一致。Stud GA具有操作简单、参数少、收敛到最优解的概率高、计算时间短等优点,适合用于求解配电网重构问题。     

基于改进禁忌算法的配电网络重构

为了提高配电网络重构的优化质量和优化效率,提出了一种结合变异运算的最优邻域禁忌搜索算法.通过在禁忌算法中引入小概率变异扰动,增强禁忌算法跳出局部最优解的能力,提高了算法的全局寻优能力;利用配电网的结构特点,快速、简易地确定邻域最大降损开关交换,提高邻域候选解集的质量,提高了算法的搜索效率.3个算例的计算结果表明,本文算法计算速度快,寻优效果好,有效提高了网络重构的优化效率和优化质量.     

蚁群算法在配电网重构的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。蚁群算法作为一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。对配电网络从图论拓扑结构上进行分析,将配网重构问题转化为求图的生成树问题,并以破圈法为基础得到快速而有效地求解图的生成树的方法。在应用蚁群算法求解配网重构问题时,通过首支路选择随机化和取消蚁群算法常用的启发值的方法,扩大算法搜索范围,使算法可以跳出局部最优化陷阱,改善算法的搜索效果。对IEEE 69网络的算例表明,该方法能以较少的计算量和较大的概率收敛于全局最优解。