基于遗传算法的配电网络重构研究

基于遗传算法的配电网络重构研究

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时间:2019-02-25

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1、摘要配电网络重构是优化配电系统运行、降低损耗的重要手段。配电网络重构通过改变分段开关和联络开关的开/合状态改变网络的拓扑结构,达到降低网络损耗、隔离故障、转移负荷等目的。它是改善网络运行结构,提高网络运行的经济性、可靠性和安全性的有效手段。本文采用遗传算法和Alopex相结合的一种混合优化计算方法进行配电网络重构的求解。同时对遗传算法的杂交、变异及收敛判断依据等方面进行了改进。由于加入了Alopex扰动,因而克服了传统遗传算法忽视目标函数方向信息的缺点,提高了优化计算的全局寻优能力和爬坡能力。配电网络的负荷是不断变化的,若根据单负

2、荷方式重构的结果进行实时操作,负荷的频繁变化会导致开关频繁的操作,这样会降低开关的使用寿命,增加配网的投资;尤其是未实现实时操作的系统,一种负荷方式下的重构结果不可能在负荷变化时达到最优。因此,我们需要对配电网络进行一段时间内的重构,本文基于这种情况,提出了通过用最大负荷方式、一般负荷方式和最小负荷方式模拟负荷的变化,从而实现一段时间内的配电网络重构,达到该段时间内配电网络运行最优。求解方法仍采用遗传算法和Alopex相结合的混合优化计算方法。通过IEEEl6节点和IEEE33节点的配电线路算例进行计算,证明所提方法正确,效果较好

3、。关键词:配电网络;重构;遗传算法;Alopex;前推回代法ABSTRACTDistributionnetworkreconfigurationisanimportantmeasuretoimprovetheoperationfeatureaswellastoraisetheplanninglevelinadistributionsystem.Itisalsooneofthemostimportantproblemsindistributionsystemautomation.Distributionnetworkreconfig

4、urationaltersthetopologicalstructuresofdistributionnetworkbychangingtheopen/closedstatesofthesectionalizingandtieswitches.Inthewaytoreducenetworkloss,insulatefaults,displaceloadetc.Itisaneffectivewayofimprovingnetworkoperationstructure,andincreasingnetworkdependabilit

5、yandsecurity.BecausetheproblemofDistributionnetworkreconfigurationisverycomplex,ahybridalgorithmthatcombinesgeneticalgorithmandAlopexhasbeenemployedinthepaper.Andatthesametimetheinheritance,thevariabilityandtheconvergencecriterionsoftheGAhavealsobeenimproved.Itavoidst

6、hedisregardofobjectivefunctiondirectioninformationinthetraditionalGAbytheadditionofAlopex.perturbation,andimprovesthehuntingoptimacompetenceinwholefieldandclimbingcompetence.TheloadofdistributionnetworkiSSOvariablethatitcouldlcadtotwoproblems.First,thevariationofloadC

7、allresultinfrequentoperationonswitchforthesystemofbeingabletorealizerealtimereconfiguration.Thiswillreduceswitch’Susinglifeandwillincreaseinvestmentinnetwork.Second,theresultofsingleloadmoderecortfigurationcannotbeoptimizedwhen10adisvariable.SoweneedtOreconfigurenetwo

8、rkforcertaintime.Inthiscase,thispaperpresentthatreconfigurationofnetworkCanberealizedincertaintimebysimulatingthevariationof

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