基于Kruskal-遗传混合算法的主动配电网规划策略

随着分布式电源(DG)在配电网中的逐步渗透以及配电网网络规模的逐步增大,传统的数学规划和启发式配电网规划方法在计算效率、寻优特性方面均面临多重约束,规划结果往往不尽如人意。针对上述问题提出一种基于最小有向生成树(Kruskal)与遗传算法的混合算法,对主动配电网中的分布式电源以及网架结构进行协同优化,简化了算法的染色体结构,避免了传统基因算法的"维数灾"问题,同时,该算法规避了传统网架规划中出现的不可行解问题,精简了规划流程。结合多场景分析法对西北某城区10 kV主动配电网进行算例分析,结果表明该算法能够有效地寻找到全局最优解,并且具有良好的收敛特性。