基于多智能体粒子群算法的配电网络重构

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的网络结构,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它可行方案。配电网络重构的目的是在网络正常运行状态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有利于提高系统的安全性、经济性和可靠性。本文提出了一种新的基于二进制多智能体粒子群的配电网络重构方法,主要的研究工作如下: (1)本论文对基于不同优化技术和不同目标函数的重构算法进行了概述,在研究了多种配电网潮流算法的基础上,以电压网损值最小为目标,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,对粒子群的初始化策略和粒子更新规则进行了改进。 (2)提出一种对节点支路关联矩阵搜索的方法来判别配电网是否呈辐射状,该方法对网络拓扑不敏感,能够快速有效的判别网络是否辐射状,解决了随机优化算法新生成解不能保证网络辐射状的问题。 (3)结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法,提出一种基于二进制多智能体粒子群优化的配电网络重构方法。该方法用粒子群优化算法的Von Neuman拓扑结构构建了多智能体的体系结构,制定了智能体间的协调策略,对邻域内的粒子执行竞争、合作操作,提高了算法的全局寻优能力。 (4)通过对IEEE 16节点、IEEE 33节点系统的测试,验证了方法在算法搜索精度得到提高的同时,能在较少代数内实现算法的收敛。