基于模糊多目标决策理论的城网改造方法研究

近几年随着国内经济快速的发展，电力需求持续增长，城市电力负荷的大幅增长成为了必然。因此，在当前大力发展发电水平的基础上，有必要对城网的供电能力进行提升，这就需要对城网进行规划改造，形成安全可靠先进的城市配电网络。 本文主要对城网改造的数学模型进行研究，提出一种模糊多目标模型。接着提出一种对城网进行拓扑识别的方法，通过运用改进的粒子群算法与模拟退火算法相结合的混合算法，对城市配电网络的改造进行了初步研究。最后，通过具体工程实例，验证了方法的可行性。 首先，叙述了一下城网改造中经常考虑的目标以及约束，介绍了模糊多目标决策理论，详细阐述了带模糊约束的多目标隶属函数调整方法。随后利用此方法，给出一种基于模糊多目标决策的城网规划模型，可以从经济性指标和可靠性指标两方面多目的的进行评估，并通过调整各目标的隶属函数的权重系数，精确地用数学关系式对各个目的函数进行表达进而选择最优。 其次，在进行规划改造的过程中，需要考虑改造后的网络必须是辐射状且连通的约束条件。通过对配电网拓扑结构的分析和简化，应用破圈法来生成粒子的位移，即问题的解，可以保证得到一个百分之百的辐射状且连通的拓扑结构来满足拓扑约束条件。在寻优的过程中，由于可行待建支路状态的频繁变化，导致拓扑结构也相应变化，本文采用了一种具有拓扑识别能力的基于支路电流的前推回代法进行潮流计算。 最后，分析和研究了模拟退火算法和粒子群优化算法的各自原理和特点，改进了粒子群优化算法，提出了SA-IPSO混合算法。该算法将模拟退火算法的概率突跳和改进粒子群算法的群体智能相结合，避免了计算时间长、陷入局部最优的缺点，可以有效的获得全局最优解。结合内蒙古鄂尔多斯某旗城网改造的实际工程，运用SA-IPSO混合算法对模糊多目标的数学模型进行求解，证明了该方法的正确性和优越性。