基于改进遗传算法的配电网络重构研究

配电网络重构不仅是配电系统运行和控制的重要手段,也是配电管理系统的重要组成部分,任何一个配电网络理论上都存在一个最佳网络结构,在这个最佳的网络结构下,各负荷点的运行电压、网络损耗和负荷平衡的协调都优于其他可行方案。配电网络多采用环状结构、开环运行,在配电线路上,通常沿馈线设有一定数量的常闭的分段开关,馈线之间装有常开的联络开关。配电网络重构的目的是在网络正常运行或故障恢复中通过改变分段开关和联络开关的状态来调整网络结构,从而提高系统的安全性、经济性和可靠性。 配电网络重构在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题。自上世纪80年代以来,人们对配电网络重构进行了广泛的研究,形成了比较成熟的网络重构方法和理论,但各种方法都存在着全局搜索能力差或收敛速度慢的缺点。遗传算法的全局搜索能力和在其他领域的应用证明,研究遗传算法进行配电网络重构具有巨大潜力,因此本文基于遗传算法进行配电网络重构的研究。 本文首先探讨了配电网络的拓扑分析方法。在分析了配电网各种潮流算法的基础上,针对配电网的特点,采用基于支路功率的前推回代法进行配电网潮流的计算。论文对配电网络优化重构模型进行了一定的研究和探讨,采用考虑负荷平衡约束的以网损最小为目标的配电网络重构数学模型。 深入分析了遗传算法的特性。针对遗传算法应用于配电网络重构存在的问题,提出以下改进策略:在标准遗传算法容易早熟、收敛速度慢的问题上,提出采用基于阶段进化的自适应遗传算法,着重从群体规模、选择方法、交叉算子、变异算子和收敛准则等方面进行了改进,并在遗传操作中加入倒位算子;针对遗传算法应用于配电网络重构会产生大量不可行解的问题,对编码方式、初始群体的生成、交叉操作、变异操作和倒位操作进行了改进,大大减少了不可行解的产生。对所提出的改进遗传算法进行编程,采用一个典型算例和一个实际系统算例进行了验算,算例的结果表明本文提出的改进遗传算法的全局搜索能力和收敛速度显著提高,可以有效地用于解决配电网络重构问题。 实际配电系统的负荷是动态地随时间变化的,导致网络的最优结构也随时发生变化。为了在负荷动态变化过程中更好地保证配电系统的安全、优质、经济运行,需要对配电网络进行动态重构。配电自动化技术和负荷预测技术的发展将使进行配电网络动态重构成为可能。论文的最后对配电网络动态重构的模型、特点和求解思路进行了初步探讨。