基于协同进化算法的配电网重构研究

配电网重构是一个高维度、非线性的优化问题,绪论对配电网重构技术的基本内容、特点和研究现状作了详细综述,阐述了各种优化算法的优缺点,介绍了配电网重构的多种优化模型。 拓扑结构的连通性和放射性是配电网重构模型中最基本、最重要的约束条件,在重构的整个求解过程中解方案必须始终满足该要求。在分析了几种常见配电网接线模式的基础上,应用图论推导了配电网连通性和放射性判据及其程序实现思路,并运用基于支路电流的前推回代法求解配电网潮流。 以电压均衡指标和网损的加权均值最小为目标,建立了配电网优化重构的目标函数。针对配电网接线方式的特点,对粒子群的更新策略和退火操作进行了改进。 在粒子群优化算法和模拟退火算法的基础上,提出了基于正态分布的局优邻域闭锁方法,设计了自适应退火策略,对邻域内的粒子执行并行化退火操作,从而构造了协同进化方法(CPSOSA),弥补了粒子群算法爬山能力的不足,提高了算法的全局寻优能力。将该协同进化方法在不同规模的算例中测试比较了CPSOSA算法和其他几种算法的结果和性能,验证了CPSOSA算法的优越性和实用性。 采用家族树结构表征配电网的网络连接,建立了配电网故障恢复的数学模型,提高了故障恢复中网络拓扑分析的速度。将CPSOSA算法引入阶段式故障恢复策略中,根据配电网结构以及故障地点的不同,灵活调整恢复方案,给出最优恢复策略。算例分析验证了该故障恢复策略在配电网故障恢复应用方面的实用性和高效性。