基于免疫算法以负荷均衡为目标函数的配电网络重构方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.comNo3电力科学与工程2006ELECTRICPOWERSCIENCEANDENGINEERING文章编号:1672—0792(2006)03—0013—04基于舅疫算法以负荷均衡为目标函数昀配电网络重构方法雷绍兰,周林,邓群。,方重秋(1.重庆通信学院,重庆400035;2.重庆移动通信公司,重庆400041;3.重庆市电力公司,重庆401147;4.攀枝花学院,四川攀枝花617000)DistributionNetworkRec0nfigurati0nAimingatEquilibriumofLoadbyImmuneAlgorithmLEI

2、Shao—lan,ZHOULin2DENGQun3,FANGChong—qiu4,(1.Cl~ngqingCxrnmunicationCollege,Chorgcling400035,China;2.ChongqingMobileComrnunicationCompany,Ct~ngqing400041,China;3.ChongqingElectricPowerCompany,Chongqh~g401147,China;4.PanzhihuaColege,Panzhihua617000,China)Abstract:Immunealgorithmappliedtodistribution

3、networkre—configurationispresentedbyanalyzingmathematicalmodelofdis—0引言tributionreconfigurationandimmunealgorithmtheoryinthispa—per.Inthealgorithmtheequilibriumofloadisconsidereda8tar—配电网络重构是优化配电系统运行的重要手段,getfunction.Theoptimalproblembasedontargetfunctionand是配电网自动化研究的重要内容。有效的配电网络constrainedconditi

4、onisdeemedtheantigen.Thesolutionsarere—重构不仅可以提高供电可靠性、降低网损、均衡负gardedasantibodies.whcharedeterminedthroughthecalcula—荷,而且能改善供电电压质量【1J。tionofaffinity.Theantibodyhavingthehighestaffinityistheoptimumsolution,namelytheoptimalstateofcouplingswitch配电网络重构是一个非线性混合优化问题。为andsubsectionswitch.Ithasbeenexampledt

5、hatthispro]ectisof了提高计算速度,人们尝试了采用不同方法解决配hherconstrictionspeedandstrongerglobalsearchability.Sothe网重构的问题,如传统数学优化算法lJ和人工智defectoftraditionalgeneticalgorithmisovercome.能算法[5-12]等。但现有算法大多都是以线损最小为Keywords:distributionnetworkreconfiguration;immunealgo—目标函数。在我国,配电馈线一般不具备精细分段,rithm;equilibriumofload馈线间的负荷

6、转移一般成组进行;同时由于我国配摘要:在分析配电网重构的数学模型和免疫算法原理的基础电自动化的普及程度不够,馈线沿线只有柱上开关上,提出了一种应用于配电网络重构的免疫算法(Immune和重要的配电变压器才有量测数据,要得到准确的Algorithm,IA)。将满足基于负荷均衡的目标函数和约束条线路损耗参数很难。实际研究结果表明,配电网负件的优化问题对应于免疫算法的抗原,优化问题的解作为免荷均衡化具有降低线损的潜在能力,因此本文作者疫算法的抗体,解的优劣则通过亲和力的计算来评价,具有采用免疫算法以负荷均衡为目标进行配电网络重构最大亲和力的抗体就是问题的最优解,即网络中联络开关和分段开关的最佳状

7、态。实例分析表明,该算法具有较快的收的研究。敛速度和较强的全局搜索能力,克服了传统遗传算法易陷于近年来,免疫算法作为进化算法的一种,越来局部极小和收敛速度慢的缺点。越多地应用于非线性混合优化问题,如将免疫算法关键词:配电网重构;免疫算法;负荷均衡应用于电力系统的无功优化[13]、配电网开关优化模中图分类号:TM72文献标识码:A型[14]、电网规划[15]等。本文则将免疫算法应用于配电网络重构。通过实例分析结果表明,将免

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