基于双策略蚁群算法的配电网络重构研究

电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,现有的蚁群算法仍存在计算速度慢,易于陷入局部最优等缺点。为解决上述问题,提出了一种削减-累加双策略的蚁群算法并将其应用于电力系统的网络重构计算中。一方面,定义削减因子,使迭代过程中的蚂蚁数量随算法收敛的稳定程度而不断减少,实现动态自适应的蚂蚁数量选择机制以加快计算速度;另一方面,定义积累因子,增加了信息素的积累阶段,引导算法跳出局部最优,提高找到最优拓扑结构的概率。实验结果表明,在信息素更新次数和初始蚂蚁数量都相同的情况下,与已有工作相比,提出的算法能够将计算速度提升约25%;同时,将最小网损降低约9%。