基于矩阵环和操作的Mayeda生成树实用算法

无向图 G 的生成树问题,在电气工程和计算机科学领域应用广泛;针对Mayeda生成树不易编码实现问题,提出易于编码实现的Mayeda生成树实用算法及基于矩阵环和操作的实现方法。提出Mayeda生成树实用算法,并证明该实用算法生成树的不重复性和完备性;进而提出基于矩阵环和操作的实用算法的实现方法,以命题的形式证明了该实现方法的有效性;相对于遍历方法,该实现方法具有更高的计算效率。算法复杂性分析及算例均证明了所提方法的有效性。Mayeda生成树实用算法的完备性、不重复性(即不同的树支交换必定生成不同的树)以及基于矩阵环和操作实现方法的快速性,为基于它编码的电力系统配网重构随机进化优化快速获得其最优解奠定了理论基础。因此具有很好的工程应用前景。     

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。     

一种减少生成树数量的配电网最优重构算法

配电网络重构的结果必定是一放射状网络,可以通过生成树的方法来确定。在这一思想下,该文提出一种通过生成树并追求最优重构结果的方法。基于最优流模式确定可行的参考网络结构,并给出理想网络及确定方法,在此基础上导出开关必闭合且不影响解最优性的规则,由此借助Minty算法使生成树的数量显著减少,使寻求配网重构最优解的代价能够满足实际需要,IEEE 33节点系统和67节点实际系统的算例分析与比较说明了这一点。     

一种实用的配电网络重构算法研究

配电网重构是配电系统优化运行的主要措施之一,也是配电管理系统(DMS)中的一项主要功能。针对不同配电网的实际水平,提出一种新的、实用的重构算法。该算法结合了改进支路交换算法和递归虚拟流理论的思想,同时还考虑了配网重构的实际操作中各种约束因素,如配网自动化水平、最大开关操作次数等。由此算法开发的配网重构分析程序采用面向对象的编程技术编写,通过对典型的几个算例进行分析,验证了该算法的有效实用性,可以用于实际配电网重构。     

基于支路交换法的配网重构方法分析

根据配电系统特点,建立配网重构数学模型,详细介绍了启发式方法中的支路交换算法,提出对该算法的改进思路,对当前研究较多的解析类、启发式、随机优化及智能优化方法进行分析,就部分算法提出相应改进措施,并提出结合四类方法中的两种或多种方法的思路以求解连续变化的大规模复杂配电网络重构问题。     

配电网络重构的快速支路交换算法

提出了一种配电网重构的快速支路交换算法.该方法中用近似网损替代精确网损,对每个联络开关依次进行对应环网的重构优化,根据最佳转移负荷的符号和大小确定环网的最大降损开关交换,避免了使用启发式规则,且在重构过程中无需进行潮流计算,从而显著提高了网络重构的计算速度.算例结果验证了该方法的正确性和快速性.     

一种考虑DG出力优化分配的配电网重构方法

分布式电源接入(DG)电网将变为常态,提出了一种考虑DG出力优化分配的以降低系统网损为优化目标的重构算法。首先基于DG的发电成本,采用复制动态算法(Replicator Dynamics, RD)离散化求解,经过进化博弈之后获得DG出力的优化分配。然后,分三个优化过程实现配电网的优化重构求解。初始优化利用最小生成树算法寻找一个较优的初始解,二次优化基于改进的启发式规则对候选开关进行评价得到最优开关及二次优化解。经过第三个优化过程的修正,一般可以得到最优重构方案。算法不依赖网络的初始拓扑;改进的启发式规则可以减少待评价候选开关的数量,提高算法的计算效率;而通过修正可克服环路对进化规则的影响,得到(近似)最优解。两个典型算例结果检验了算法的有效性和可行性。     

基于协同进化算法的配电网络重构方案

提出了一种基于协同进化算法的配电网络重构方案,将配电网络重构分解为各个回路优化的子问题,采用分开进化、定期协同的思想来处理各个子问题,即生成与回路数目相等的种群,在确保全局最优解为优化方向的前提下,各种群独立进化对应各回路的优化过程。特殊的基因操作减少了不可行解的数量,提高了优化效率;使用"确定树"方法进行不可行解的修复,降低了陷入局部最优解的概率。算例结果表明所提算法具有较好的计算结果和较高的计算效率。     

基于改进灰狼算法的含分布式电源配电网重构研究

使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中,通常使用无序的解空间,解空间中局部峰值较多,使得智能优化算法难以发挥自身优势,耗时严重且难以寻找到最优解。针对以上问题,提出一种有序环网编码方式,并基于改进灰狼算法求解含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的重构方法。首先,将基本环矩阵的元素按支路顺序排列,再利用启发式规则初步寻找较优解,并将其与初始狼群中的Alpha狼比较,取其较优解作为新的Alpha狼;然后,引入Gamma狼,用于环绕Alpha狼寻优,使狼群保证种群多样性的同时,提高其局部搜索能力;最后,使用改进灰狼算法求解修改后IEEE 33配电网和Taipower 84配电系统,有效地降低系统网损并且提高了系统内的最低电压。经验证,该方法有效可行、算法简单、快速性高,得到的结果更优。     

基于自适应负荷调整网络矩阵的配电网重构

避免重构中生成不可行解是解决配电网快速重构问题的关键。现有方法往往只考虑拓扑结构而未考虑节点负荷的波动,没有规避重构中生成大量劣解,即满足拓扑约束但适应度值很高的解,重构计算耗时依然较长且存在搜索不到最优解或次优解的可能。针对上述缺陷,提出一种基于自适应负荷调整网络矩阵的配电网重构方法。在基本环矩阵的基础上,根据各节点实时负荷的大小,通过计算功率矩并进行支路组校验生成自适应负荷调整网络矩阵,排除了大量劣解,缩小了可行解范围,提升了可行解空间的质量,不仅加快了重构速度,而且更容易搜索到最优解。针对重构模型对烟花算法的爆炸算子、变异算子、选择策略进行改进,使之能快速收敛,并采用改进烟花算法进行求解。通过对33节点系统和119节点系统分别进行降损重构和故障后重构的算例仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于无向生成树的并行遗传算法在配电网重构中的应用

随着以风电、光伏为代表的不可控型分布式电源在配电网中的渗透率日益提高,分布式电源出力的不确定性成为配电网重构中必须考量的重要因素。因此建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程、节点电压、支路潮流和配电网开环运行约束的配电网重构随机优化模型。模型以机会约束描述节点电压和支路潮流约束,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛法随机潮流进行检验。提出了基于无向生成树的并行遗传算法以实现配电网重构模型的并行求解。IEEE 33节点系统的测试结果验证了模型的合理性,并将所提出的算法与基于无向生成树的遗传算法、粒子群优化算法、蚁群搜索算法和改进和声搜索算法进行比较,验证了其高效性。     

An improved distribution network reconfiguration method based on minimum spanning tree algorithm and heuristic rules

This paper presents an improved distribution network reconfiguration method with the goal to minimize active power loss. The proposed method combines the minimum spanning tree (MST) algorithm and improved heuristic rules. It consists of three procedures. The first procedure calculates the branch (edge) weights with bus (vertex) voltages, and then carries out preliminary optimization with MST algorithm to get a local optimal solution. The second procedure gets alternative optimal solution based on the improved heuristic rules. Then during the third procedure, the optimal solution can generally be obtained through correcting the results. The algorithm does not rely on the initial network topology. The local optimal solution, solved by MST algorithm, provides a favorable initial condition for the subsequent optimization procedures. Further with the improved heuristic rules, the amount of the candidate switches can be significantly reduced. Two typical test systems, 33-bus system and 69-bus system, and a real 210-bus MV utility distribution system verified the feasibility and effectiveness of the proposed method. The method has higher efficiency and can be used to the large distribution systems.     

一种大规模配电网实时重构新方法

提出了一种利用最小树算法和开关交换方法进行大规模配电网重构的新方法。该方法首先利用最小树算法对配电网进行初步重构,重构的结果基本接近最优解,然后利用开关交换方法在最小树初步重构的基础上进行精确重构,最终得到最优解或近似最优解。在最小树初步重构过程中,采用了简化潮流计算方法、近似网损计算方法和只对受影响电路进行潮流计算的方法,使得初步重构的耗用时间大大减少。在开关交换重构中采用了精确潮流计算,保证了最终得到最优解或近似最优解。此外,为了建立适于配电网重构的拓扑关系,文中介绍了配电网图的形成方法。实际系统的算例测试结果表明,该方法效率高,重构效果明显,能够适用于大规模配电网的实时网络重构。     

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。     

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。     

改进的支路交换算法在配电网重构中的应用

提出了一种改进的配电网重构支路交换算法.该方法中用近似网损代替精确网损,对每个联络开关依次进行环网的重构优化;并通过最佳转移负荷与各支路负荷之间的距离确定打开的分段开关,且在重构过程中无需进行潮流计算,进一步提高了处理效率.算例结果验证了该方法是有效的     

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.