基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构

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1、第37卷第6期四川电力技术Vo1．37，No．62014年12月SiehuanElectricPowerTechnologyDec．，2014基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构谭守国(国网巴中供电公司，四川巴中636600)摘要：在含分布式电源(distributedgeneration，DG)的配电网重构中，综合考虑网络经济性、电能质量以及供电可靠性等因素，通过基于模糊满意度的多目标处理方法将多目标函数进行归一化处理，将精英策略思想引入到万有引力搜索算法中，并采用此改进引力搜索算法对问题进行求解。以IEEE33标准节点系统为例进行网络重构，仿真结果表明，多目标

2、重构后系统的网损有较大的降低，同时节点电压质量和供电可靠性也得到提高，从而验证了所提算法的有效性和可行性。对比其他算法，所提算法有效避免了结果陷入局部最优解，提高了算法的稳定性且具有较强的寻优性能。关键词：分布式电源(DG)；配电网重构；改进引力搜索算法；模糊满意度Abstract：Inthedistributionnetworkreconfigurationwithdistributedgeneration(DG)，thenetworkeconomy，powerqualityandreliabilityofelectricitysupplyalecomprehensi

3、velyconsidered．Themulti—objectivefunctionisnormalizedbasedonfuzzysatisfyingmethod，andtheelitestrategyisintroducedtotheideaofuniversalgravitationsearchalgorithm．Thisimprovedgrav—itationsearchalgorithmisusedtosolvetheissueseffectively，avoidingtheresultsintolocaloptimalsolutiontoimprovethes

4、tabilityofthealgorithm．InIEEE33standardbussystemfornetworkreconfiguration，thesimulationresultsshowthatthelossofsystemisgreatlyreducedafterthereconfigurationofmulti—objectivenetworksystem，whilethenodevoltagequalityandsupplyreliabilityarealsoimproved，whichverifiestheeffectivenessandfeasibi

5、lityoftheproposedalgorithm．Comparedwithotheralgorithms，theproposedalgorithmhasthestrongperformanceoptimization．Keywords：distributedgeneration(DG)；distributionnetworkreconfiguration；improvedgravitationsearchalgorithm；fuzzysatisfyingmethod中图分类号：TM732文献标志码：A文章编号：1003—6954(2014)06—0087—04发生变

6、化，其电压水平、可靠性、辐射状结构也会受0引言到一定程度的影响。但目前研究计及DG的配电网重构的文献相对配电网重构(distributionnetworkreconfigura-较少。文献[8]研究了故障条件下含DG的配电网tion，DNR)是配电网重要的优化手段之一，其研究重构，并分析了加入DG前后对配电网电压和网损的本质即通过改变网络的拓扑结构同时满足一定的的影响；文献[9]将DG作为可调度设备，以配电网约束条件确定开关的开闭状态，以使得系统的某一的网损和电压偏差最小作为目标函数，并采用简单指标或多个指标达到最优。加权求和法将多目标优化问题转化为单目标优化问目前，关

7、于配电网络重构问题的研究主要集中题求解；文献[10]采用Tabu搜索方法对含有可调在：①传统数学优化算法_】；②启发式方法，即最度DG的配电网进行重构从而实现降损；文献[11]优流模式法u3]、支路交换法；③人工智能算考虑多种DG的影响，以网损最小为优化目标，运用法]，包括和声搜索算法、遗传算法、粒子群算法邻域搜索免疫算法，有效克服了免疫算法在迭代末等。以上研究多以单目标作为配电网络重构优化目期局部搜索能力差的弊端；文献[12]以配电网网损标。此外，分布式电源(distributedgeneration，DG)最小为目标函数，将DG处理为