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基于粒子群遗传混合算法的配电网重构研究

作　者: 朱春涛
导　师: 都洪基
学　校: 南京理工大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 配电网配电网重构网络重构粒子群优化算法遗传算法
分类号: TM732
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着国民经济的迅速发展和对电力需求的不断增长,用户对供电质量的要求也越来越高。通过配电网重构改善电网品质,不需要增加新的设备,即可带来电网运行安全性、可靠性和经济性等多方面的提升,所以对配电网重构进行研究具有重要的意义。随着智能优化技术的快速发展,利用智能算法进行配电网重构有着巨大的发展空间。论文结合粒子群优化算法和遗传算法的特点构建了粒子群遗传混合算法,该算法综合了粒子群优化算法收敛速度快和遗传算法全局搜索能力强的优势。对配电网的拓扑结构进行分析时,采用了一种改进的拓扑判断方法,从而判断出网络是否连通。配电网的潮流计算选择了基于支路电流的前推回代法,并结合网络的拓扑结构对前推回代法进行了改进,使它能自适应配电网重构过程中网络结构的不断变化。在用粒子群遗传混合算法进行配电网重构时,编码方法使用了基于环路的十进制编码方式,不仅降低了编码长度,而且避免了混合编码中各编码之间需要转换的麻烦。为了提高算法的寻优效率,利用了同胚图原理化简网络,得出可行解必须满足的两个条件,方便了不可行解的判断,减少了计算量。最后,以配电网的有功网损最小为目标,对IEEE33节点的单电源配电网和美国PG&E69节点的单电源配电网进行了网络重构,并与其它一些算法进行了比较,结果表明粒子群遗传混合算法在全局寻优和收敛速度上均有着较大的优越性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-9
1 绪论  9-15
  1.1 课题的背景及意义  9
  1.2 配电网重构的研究现状  9-13
    1.2.1 配电网重构的目标函数  10-11
    1.2.2 配电网重构的优化算法  11-13
  1.3 论文主要工作  13-15
2 配电网重构的潮流计算  15-31
  2.1 配电网的潮流计算  15-19
    2.1.1 牛顿类算法  15-16
    2.1.2 母线类算法  16-17
    2.1.3 支路类算法  17-19
  2.2 配电网的拓扑分析  19-25
    2.2.1 配电网的简化  19-20
    2.2.2 配电网的拓扑判据  20-25
  2.3 配电网重构中潮流计算的实现  25-29
    2.3.1 各节点计算顺序的确定  25-28
    2.3.2 配电网重构中前推回代法的实现  28-29
  2.4 本章小结  29-31
3 粒子群遗传混合算法  31-45
  3.1 粒子群优化算法  31-36
    3.1.1 粒子群优化算法的原理  31-32
    3.1.2 基本粒子群优化算法的数学描述  32-33
    3.1.3 二进制离散粒子群优化算法  33
    3.1.4 粒子群优化算法的算法流程  33-34
    3.1.5 粒子群优化算法的参数分析  34-35
    3.1.6 粒子群优化算法的特点  35-36
  3.2 遗传算法  36-41
    3.2.1 遗传算法的基本原理  36-37
    3.2.2 遗传算法的求解过程  37-41
    3.2.3 遗传算法的特点  41
  3.3 粒子群遗传混合算法  41-43
    3.3.1 算法形成的原因及出发点  41-42
    3.3.2 算法的思路与基本步骤  42-43
  3.4 本章小结  43-45
4 基于粒子群遗传混合算法的配电网重构  45-61
  4.1 编码  45-46
  4.2 不可行解  46-48
  4.3 适应度函数  48
  4.4 初始种群的生成  48-50
  4.5 个体的更新  50-53
  4.6 配电网重构的算法流程  53-54
  4.7 算例验证  54-59
    4.7.1 配电网重构结果  55-58
    4.7.2 粒子群遗传混合算法用于配电网重构的性能分析  58-59
  4.8 本章小结  59-61
5 总结与展望  61-63
致谢  63-65
参考文献  65-69
附录  69-72

基于粒子群遗传混合算法的配电网重构研究

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