基于PSO的配网重构与电容器投切综合优化算法

配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个重要内容,简单地迭加难以反映二者之间的联系和影响,不能到达整体最优的目的.将二者融为一体,提出了一种基于PSO的综合优化算法.算法借鉴了遗传算法的变异思想,对具有集聚倾向的粒子进行速度变异,避免了"早熟"现象;并结合配电网络综合优化问题的特点,适当地改进更新规则来同时处理不同类型的变量,引入"飞回"策略处理越限问题.算例结果表明所提算法不依赖于网络的初始状态,不易陷入局部最优,优化效果好.     

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.     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施,分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

虚拟负荷法及其在配电网络动态优化中的应用

本文提出考虑负荷变化的电力系统动态优化的有效算法──虚拟负荷法。该算法根据最优网损曲线的变化，将时空分布的动态优化问题按时间分段等值为几个空间分布的静态优化问题，大大简化了计算，提高了算法的灵活性。该算法已成功地用于配电网络重构和电容器投切的动态优化中。     

抗体克隆算法在配电网络重构中的应用

在人工免疫系统的克隆选择原理基础上,提出了一种抗体克隆算法。该算法先克隆亲和度高的抗体,然后利用小范围变异和大范围变异操作,从而寻找全局最优解。小范围变异能在较优解的基础上找到更优的解,增加找到全局最优解的机会。大范围变异能够防止抗体种群过早饱和,确保抗体种群的多样性。该算法应用于配电网络季节性产生的过负荷以及故障后恢复供电产生的过负荷,通过优化开关操作使得配电网络达到负荷均衡。算例表明本算法具有很高的搜索效率和寻优性能,可有效地应用于以负荷均衡为目标的配电网络重构。     

抗体克隆算法在配电网络重构中的应用

在人工免疫系统的克隆选择原理基础上,提出了一种抗体克隆算法.该算法先克隆亲和度高的抗体,然后利用小范围变异和大范围变异操作,从而寻找全局最优解.小范围变异能在较优解的基础上找到更优的解,增加找到全局最优解的机会.大范围变异能够防止抗体种群过早饱和,确保抗体种群的多样性.该算法应用于配电网络季节性产生的过负荷以及故障后恢复供电产生的过负荷,通过优化开关操作使得配电网络达到负荷均衡.算例表明本算法具有很高的搜索效率和寻优性能,可有效地应用于以负荷均衡为目标的配电网络重构.     

模糊遗传算法在配电网络综合优化中的应用

网络重构和电容器投切是配电自动化的两个重要内容,是配电网降低网损、安全经济运行的重要措施。两者的综合优化问题比较复杂,肝传统算法难以同时进行。提出用遗传算法从全局角度进行求解,将开关状态变量和电容器投切组数变量作为控制变量。为加快回收敛速度,根据种群进化情况对交叉率和变异率进行在线模糊控制。算例表明该方法不依赖于网络初始状态,易于处理整数约束问题,优化效果好。另外,对配电网络进行综合优化,能大幅度地降低网损,改善电压质量,提高供电的经济性和安全性。     

基于改进PSO算法在含风电场的电力系统无功优化控制

含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题.针对其存在易陷入局部最优解的缺点,提出了改进的PSO算法.该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,并在算法后期引入变异因子.在放射状配电网络系统的仿真计算中,改进PSO算法与遗传算法相比较,结果表明,改进PSO算法可在较短时间内取得更好的优化效果.     

配电网架结构和馈线截面同步优化模型与算法

针对配电网络中网架结构和馈线截面的分步优化难以获得全局最优解的问题,重点研究了以用电节点为基础的配电网络布置与馈线截面同步优化整数遗传算法编码方法,基于供用电节点矩阵转换的线路路径自动识别方法和配电网络系统中功率、电压等约束的自动计算方法,并引入退火罚因子设计动态罚函数处理约束条件,建立了基于整数遗传算法的配电网络规划同步优化的数学模型,实现了配电网络规划中网架结构和馈线截面的同步优化。算例表明,该方法克服了分步式优化方法不易得到全局最优解的缺陷,可以快速有效地得到配电网络的网架结构和馈线截面规划全局优化方案。同时该方法对其他领域最小生成树问题的求解也有一定借鉴作用。     

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。     

配电网电容器优化投切的改进模型及算法

配电网电容器优化投切的目的是在实时运行阶段有效降低电网的有功损耗,同时避免电容器过多投切造成损毁。文章研究了考虑投切次数限制的配电网电容器优化投切问题,针对现有静态模型的局限性和动态模型的复杂性,提出了目标函数中计及投切代价的优化模型,将全局动态优化问题解耦为分段静态优化问题,在有效控制电容器投切次数的基础上大大缩减了解空间的规模。针对此模型,采用改进粒子群优化算法进行求解。算例分析表明文中的模型和方法在实用性、可行性和计算速度等方面均有良好表现。     

一种混合智能算法在电网优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构,提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型.结合GA 中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能.在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度提高配电系统安全性和经济性.算例表明,该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势.     

改进二进制差分进化算法在配网综合优化中的应用

网络重构和电容器投切组合是配电网络综合优化的两个重要内容,区别以往综合优化时采用先重构后投切的交替迭代模式,将开关状态变量和电容器投切组数同时作为控制变量,采用统一同步求解模式,在此基础上针对二进制化改造的差分进化算法,对其控制参数进行了自适应优化改进,并将其应用到配电网综合优化中.算例结果表明了对配电网络进行综合优化的有效性,同时也反映了改进二进制差分进化算法的优越性.     

基于PSO和贝叶斯分类器的配电网高阻接地故障识别技术

提出了一种基于粒子群优化算法和贝叶斯的配电网高阻接地故障识别方法,该方法首先采用离散小波变换构造配电网电压和电流的时频矩阵,提取出反映高阻接地故障的特征量。采用粒子群算法对贝叶斯分类器进行特征空间优化,提高分类准确性和计算时效性。各类典型工况下的仿真和实验结果表明该识别方法的正确率大于95%,可有效处理绝缘子泄漏电流、电容器投切以及非线性负荷等干扰因素。     

基于改进二进制粒子群优化算法的负荷均衡化配电网重构

提出了基于改进的二进制粒子群优化算法、以均衡负荷为目标的配电网重构方法。将配电网重构问题表示为以负荷均衡指标最小为目标函数的非线性优化问题,针对配电网开环运行的结构特点对配电网拓扑结构模型进行了简化,并对二进制粒子群优化算法加以改进,以保证配电网的辐射状结构,同时大大减少迭代次数。算例分析结果表明,该方法能够有效解决负荷均衡化的配电网重构问题,计算速度快,收敛性好。     

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。     

Joint Optimization for Power Loss Reduction in Distribution Systems

In distribution systems, network reconfiguration and capacitor control, generally, are used to reduce real power losses and to improve voltage profiles. Since both capacitor control and network reconfiguration belong to the complicated combinatorial optimization problems, it is hard to combine them efficiently for better optimization results. In this paper, a joint optimization algorithm of combining network reconfiguration and capacitor control is proposed for loss reduction in distribution systems. To achieve high performance and high efficiency of the proposed algorithm, an improved adaptive genetic algorithm (IAGA) is developed to optimize capacitor switching, and a simplified branch exchange algorithm is developed to find the optimal network structure for each genetic instance at each iteration of capacitor optimization algorithm. The solution algorithm has been implemented into a software package and tested on a 119-bus distribution system with very promising results.     

基于适应性权重遗传算法的配电网多目标综合优化

针对配电网多目标综合优化问题的复杂性,以及网络重构、电容器投切的离散控制变量优化问题,基于遗传算法从全局角度来求解此优化问题,研究了网络重构、电容器投切的编码方案,以及两者的综合编码方案,并研究给出合理的选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对线损、电压质量以及线路负载多目标的各个目标权重难以确定问题,进一步引入适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化,算法自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了所提算法用于配电网多目标综合优化的合理性。     

Distribution Systems Reconfiguration using a modified particle swarm optimization algorithm

This paper presents the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the optimal distribution system reconfiguration problem for power loss minimization. The PSO is a relatively new and powerful intelligence evolution algorithm for solving optimization problems. It is a population-based approach. The PSO is originally inspired from the social behavior of bird flocks and fish schools. The proposed PSO algorithm in this paper is introduced with some modifications such as using an inertia weight that decreases linearly during the simulation. This setting allows the PSO to explore a large area at the start of the simulation. Also, a modification in the number of iterations and the population size is presented. Comparative studies are conducted on two test distribution systems to verify the effectiveness of the proposed PSO algorithm. The obtained results are compared with those obtained using other techniques in previous work to evaluate the performance.     

配电网络重构和电容器投切的综合优化算法

配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个主要措施。该文将这两个措施相结合， 实现配电网络的综合优化，可以获得比单一优化更大的安全经济效益，从而更有效地提高供 电质量。该算法快速有效，可以应用于实时运行环境。