配电网供电恢复的多目标模型及遗传算法研究

配电网是直接和用户相连的系统,其运行方式直接影响着电力用户的用电可靠性和用电质量。配电网的供电恢复指的是在故障定位和故障隔离以后实现对非故障停电区的用户恢复供电的优化问题。如何更好的实现非故障停电区的供电恢复对降低停电损失、缩短停电时间和提高供电可靠性具有重要的现实意义。 在研究当前国内外配电网供电恢复方法的基础上,本文的主要研究工作如下: ①建立以削负荷级数最小、削负荷量最小、负荷均衡、开关操作次数最少和有功功率损耗最小为目标函数的配电网供电恢复的数学模型,该模型较为完善的考虑了配电网供电恢复的多个目标。 ②针对遗传算法在网络重构过程中容易产生不满足网络拓扑约束条件的无效解的问题,提出了简化配电网辐射状结构的充要条件,并用以指导染色体两阶段编码解码策略。以Prim算法寻找简化网络的连支作为要断开的支路组,再选择其中具体断开支路,算法的整个计算过程中没有无效解产生。 ③基于蜜蜂进化型遗传算法,以有功功率损耗最小为目标函数研究单目标配电网络重构问题,为实现多目标配电网重构打下基础。该算法具有很好的开采和勘测能力,降低了普通遗传算法容易过早收敛的可能性,能有效提高算法的搜索效率。 ④研究多目标配电网供电恢复问题。针对配电网供电恢复的多目标数学模型,采用两阶段恢复策略。第一阶段,以负荷均衡、开关操作次数最少和有功功率损耗最小为目标,进行多目标配电网络重构优化;第二阶段,如果系统存在电流越限或电压越限,执行削负荷操作,以削负荷级数最小、削负荷量最小和开关操作次数最少为目标。优化方法采用基于染色体两阶段编码策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。此方法兼顾了配电网供电恢复后的可靠性和经济性,并且优化结果为一组Pareto最优解,可以为运行人员提供多种决策方案。 最后对IEEE16、69节点配电系统和一个实际配电系统进行网络重构和供电恢复的仿真计算,计算结果验证了所提方法的正确性和有效性。