基于改进自适应遗传算法的含分布式电源的配电网重构

随着全球能源危机的日益加剧以及人类对清洁能源需求的不断增长,分布式发电（Distributed Generation, DG）以其清洁、环保、高效等优点而逐渐成为电力部门研究的热点。然而大量DG接入配电网不仅改变了其“闭环设计,开环运行”的拓扑结构,而且对其目标函数与约束条件提出了新的要求。因此,研究含DG的配电网络重构具有重要的意义。 本文首先探讨了配电网重构的现状,介绍了DG的种类以及数学模型,进而分析了其并网后对配电系统带来的影响。 其次,依据PV节点、PI节点、PQ（V）节点所具有的不同特点分别建立了相应的潮流计算模型。鉴于前推回代法不能处理弱环网及PV节点,本文在处理弱环网时,采用基于叠加定理的弱环配电网潮流计算方法,将环网分为纯辐射型网络与纯环型网络,利用前推回代求解纯辐射型网络,采用回路电流法求解纯环型网络,然后叠加；处理PV节点类型DG时,运用基于灵敏度阻抗矩阵的无功补偿量计算方法。提出了改进分层前推回代法,使纯辐射型网络与纯环型网络实现在同一层次的并行计算,提高了计算速度。通过IEEE33节点进行了测试,证明该算法对处理多种类型分布式电源是有效的。 最后,针对不同类型的DG接入配电网会对配电网的重构优化产生较大影响,提出了采用改进自适应遗传算法来解决含DG的配电网重构优化问题。 本文采用基于环路的二进制编码方式,使电源点和T节点处于合闸状态,缩短了编码长度,提高了可行解的比例。针对配电网络重构中不可行解的产生及其弊端,提出了基于邻接矩阵的判断方法,提高了搜索效率。针对以往的自适应遗传算法因其对Rc和Pm调整仅适用于进化后期这一局限性,提出了改进的自适应遗传算法。该算法的Rc和Pm是随遗传代数变化而自适应调整,不但保证算法的全局收敛性,而且有效减少了迭代次数,提高了收敛速度。 本文基于MATLAB R2009b编程,以网损最小为目标函数,并通过对IEEE33节点、美国PG&E69节点系仿真计算验证了本文算法的可行性。