基于粒子群算法的配电网恢复重构的研究论文

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有

2、关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要随着大规模、跨区域的配电网不断发展，对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高，在配电网发生大范围停电事故后，需要对配电网的拓扑结构进行重新组合，从而达到恢复供电的目的，这个重新组合配电网拓扑结构的过程即为配电网恢复重构。配电网恢复重构是一个多目标非线性组合优化问题，智能优化算法被认为是当前最有效的求解

3、方法。本文选用了粒子群算法作为求解配电网恢复重构问题的智能优化算法。首先通过分析配电网恢复重构和优化重构的不同之处，建立了以负荷恢复最大化为重构目标的配电网恢复重构数学模型，并将离散的二进制粒子群算法应用于配电网恢复重构。在配电网网络重构中，按照配电网拓扑结构的要求选择了深度优先搜索算法作为配电网辐射性检测的方法，在辐射性的检测中引入配电网重构减少网损的目标提出了“最小破圈法”修改存在环网的配电网拓扑结构。本论文还对粒子群算法中的多个参数进行了分析和调整，对算法的收敛性提出了改进方法，通过在目标函数中引入罚函数改善了算法的寻优效果

4、。最后在MATLAB中实现了基于粒子群算法的配电网网络恢复重构的分析。本文以16节点和69节点系统为算例进行了计算分析，结果证明粒子群算法能有效可靠地解决配电网恢复重构问题，且具有较快的收敛速度和较好的计算效率。关键词：配电网网络重构，恢复重构，最小破圈法，粒子群算法，罚函数I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththecontinuousscale-upandinter-regionalofdistributionnetwork,therequirementsforoperationeconomyandreliabil

5、itygethigher.Whenblackouthappensindistributionnetwork,weneedtochangethetopologicalstructureofthedistributionnetworktorestorepower.Theprocesscanbecalledrestoringreconfigurationofdistributionnetwork.Thiscombinatorialoptimizationproblemisnonlinearandmulti-objective.Intel

6、ligentoptimizationalgorithmisconsideredtobethemosteffectivewaytosolvetheproblem.ThispaperchooseParticleSwarmOptimization(PSO)tosolvetheproblem.First,byanalysingthedifferencebetweenrestoringreconfigurationandoptimizingreconfigurationofdistributionnetwork,thispaperestab

7、lishthemathematicsmodelofrestoringreconfigurationindistributionnetwork,aimedatmaximizetherestorationofloads.DiscreteParticleSwarmOptimization(DPSO)hasbeenusedtosolvetherestoringreconfigurationindistributionnetwork.Accordingtotherequirementsofthetopologicalstructureofd

8、istributionnetwork,thispaperchooseDeepFirstSearchtodetectifthestructureisradical.Basedonthese,"MinimizeCircleBreaking"hasbee