一种快速高效的配电网供电恢复算法

配电网故障后的供电恢复是一种带约束的多目标优化问题。文中采用一种快速高效的搜索策略,建立满足系统电流、电压约束的可行方案集,然后基于模糊集技术针对开关操作次数、未失电区负荷的转换量、系统紧急备用容量等指标对各候选方案进行评估,为运行人员从中选择并执行最为理想的恢复方案提供了根据。算例仿真证明了这一方法的效性。     

一种快速高效的配电网供电恢复算法

配电网故障后的供电恢复是一个带约束的多目标优化问题。文中采用一种快速高效的搜索策略,建立满足系统电流、电压约束的可行方案集,然后基于模糊集技术针对开关操作次数、未失电区负荷的转移量、系统紧急备用容量等指标对各候选方案进行评估,为运行人员从中选择并执行最为理想的恢复方案提供了根据。算例仿真证明了这一方法的有效性。     

配电网的供电优化恢复策略

配电网的故障恢复是一个多目标、非线性的复杂优化问题，不同情况要采用不同的策略。文中阐述了供电优化恢复目标的描述方法，并针对单区域供电优化恢复情况，提出了采用启发式搜索和邻域搜索法求解恢复策略的解决方案；针对关联区域供电优化恢复情况，提出了采用面向问题的遗传算法与邻域搜索法相结合的求解恢复策略，利用遗传算法选择供电路径，用邻域搜索法确定需要断开的分段开关，这样可使遗传算法染色体的长度大为减短，减少了遗传算法的搜索空间，加快了搜索速度。文中运用实例验证了所设计策略和算法的可行性。     

基于图论的配电网故障恢复供电算法

提出了基于图论最小生成树理论的配电网故障恢复供电算法，能准确可靠地解决故障恢复棋电问题，且优于目前的启发式算法和其它近似算法。本算法经过测试，证明了其优越性。     

遗传算法在配电网供电恢复中的应用综述

本文综合阐述了对于将遗传算法应用于供电恢复问题的一些文献中的大致思想,分类讨论了简单遗传算法、改进遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的混合智能算法在配电网供电恢复问题中的应用,并展望了今后遗传算法在供电恢复领域应用的发展方向。     

配电网故障后的供电恢复研究

提出一种基于网络拓扑分析,快速有效的启发式供电恢复新算法,并进行相应的软件开发作为配电管理系统（ＤＭＳ）中分析应用功能的重要组成部分。实际应用结果表明,提出的算法是有效可行的。     

基于分层供电树的配电网供电恢复算法

充分利用配电网辐射运行的特点,将问题转化为供电树分层问题。通过对供电树进行分层,减少了搜索空间,从而大大降低了问题复杂度。为提高供电恢复速度,将问题分为离线计算和在线计算两部分,通过离线计算所得到的数据可以减少在线计算时的搜索空间,提高了在线计算的搜索速度,有效满足了供电恢复的实时性。算例计算说明该算法是高效可行的。     

配电网供电恢复的混沌免疫算法

为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中采用人工免疫算法代替混沌优化算法中的"细搜索",同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化免疫算法中的初始抗体。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了供电恢复的速度和精度。     

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。     

配电网N-1算法研究应用

电网建设中,为了提升供电可靠性,通常要进行,N—1校验分析。在配电网中,N-1校验应用还不成熟,配电网N-1的定义及算法都有待研究。通过分析配电网特点,参照输电网N-1分析方法,提出了配电网N-1概念及其算法,并将其应用于配电网规划过程的可靠性评估分析。分析表明,配电网N-1指标能够准确反应配电网在负荷转带时的方案数目,与传统算法相比,具有更加广泛的适应性。     

基于分层思想的配电网故障恢复及恢复算法

配电自动化的发展，尤其是配网SCADA系统的建立和不断完善，为实现在主站对配电网故障进行自动定位、隔离和综合恢复提供了基础。本文提出了用子站和主站进行分层故障恢复的思想和一种考虑多目标优化的恢复算法。分层恢复的思想，有利于故障恢复的并行处理，减轻主站的工作量，提高故障恢复的速度；多目标优化的算法充分考虑了故障恢复后电网运行的安全性、经济性和合理性的协调问题。通过算例验证了其可行性和有效性。     

基于变结构耗散网络的特殊配电网接线故障恢复的改进算法

配电网中，在向专线用户或综合负荷供电的分支馈线与主干馈线交接处，常常装有特殊形式的隔离开关。对于这种实际情况，目前基于变结构耗散网络理论的故障恢复算法，存在着无法充分发挥上述特殊隔离设备操作的灵活性，从而不能取得更优解的问题。通过引入虚拟开关概念，对上述特殊形式的隔离开关进行建模，并在此基础上提出了基于变结构耗散网络理论的故障恢复改进算法。算例分析表明，此改进算法可以充分发挥此类特殊隔离开关的操作灵活性，从而能够选出最佳故障优化恢复方案。     

免疫遗传算法在舰船电力系统供电恢复中的应用研究

针对舰船电力系统供电恢复中的问题提出了一种新的免疫遗传算法，引入了新的免疫算子，通过计算基因座信息熵来快速、准确地判断、调整群体多样性，讨论了控制参数在进化过程中的作用以及利用系统信息提取疫苗及接种的方法，将舰船电力系统多目标故障恢复问题简化为单目标计算的免疫选择机制，给出了免疫算子的构造方法及参数选择方案。理论分析及实例表明，该算法改善了遗传算法的性能，提高了收敛速度，避免了不成熟收敛，能有效地提高供电恢复的速度及精度，较好地实现了舰船电力系统的多目标故障恢复。     

配电网故障恢复及负荷平衡的重构算法研究

配电网故障后的供电恢复是一带约束的多目标优化问题，文中描述了在配电网实时运行环境中2个用以恢复供电和平衡负荷的重构算法，但当可行方案不存在时，它们就无法提供一个能尽量减少负荷失电的最佳方案，为此，文中提出了将启发式规划和模糊逻辑相结合的算法，测试结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于改良策略的配电网重构遗传算法

该文提出了基于改良策略的配电网重构遗传算法，通过对与不可行解相对应的个体进行改良操作，打开回路，连通孤岛，使其变为可行解，并使得搜索仅在可行解范围内进行，从而提高搜索效率；文中还针对改良策略，提出了新的编码方案，并改进了遗传操作；最后还对2个算例进行了试算，其结果与最优解相吻合。算例表明本算法具有计算速度快、性能好的特点，可有效地应用于以降低网损为目的的配电网重构中。     

基于改进多种群遗传算法的配电网规划

提出了改进的多种群遗传算法并将其应用于配电网规划.根据优化目标数学模型确定统一目标函数和多个子目标函数,并将其作为父、子种群的适应度评价函数,用迁徙算子决定父子种群的联系程度.采用"0"和"1"逐线逐点方式对馈线和变电站进行编码,并构成网架的染色体.用变电站的容载比作为约束条件决定变电站的负荷规模.在此基础上提出了包括孤链、闭环、孤岛的修复方案,将遗传操作所产生的非辐射性网络修复成辐射性网络.该方法可以处理同时涉及变电站和馈线优化的多目标配电网规划问题.算例结果表明了该方法的有效性.     

基于遗传算法的地区电网停电恢复

提出将遗传算法应用于地区电网停电恢复,由遗传算法对停电区域进行网络重构,将 其划分成若干个子区域,分别由不同的供电路径供电,由此形成恢复方案。通过对实际电 网的测试分析表明,将遗传算法应用于地区电网停电恢复,不仅能得到最优解,而且能得到 若干次优解,可为运行人员提供更多的参考信息。     

配电网故障恢复重构算法研究

首先给出了一个综合考虑开关操作次数最少和网损最小的故障恢复重构的混合整数规划模型。Tabu搜索技术是一种高效的启发式搜索技术,适合于解决整数规划和混合整数规划问题。文中将Tabu搜索技术应用于所建立的故障模型,并较详细地介绍了其求解过程。最后运用算例验证了Tabu搜索法能有效地求解所给出的故障恢复问题。