集成初等树变换的粒子群优化配网重构算法研究及应用

【摘要】随着电力用户对于供电可靠性和电能质量要求的提高,国家电网公司向全社会承诺,今年将采取措施继续缩小城乡年均停电时间,降低电网线损率,解决农村低电压问题。配电网作为电力系统的末端与用户直接相连,且多以架空线为主,分支线路较多,其线损率、故障率较高,电压质量较差。配电网重构能改善上述问题,且无需对现有的配电网进行一次系统升级改造,经济社会效益显著,但是,配电网“闭环设计,开环运行”的特点,加之大量的开关组合使得配电网重构过程中产生大量不满足辐射状网络要求的解,需要加以判断并舍去。随着智能优化技术的发展,利用智能优化算法进行配电网重构有着较大的发展空间。本文采用了粒子群优化(PSo)算法,对惯性权重和学习因子进行动态调整,提高算法的全局收敛能力。通过对初始配电网进行拓扑简化处理,可以简化计算过程；引入初等树变换的生成树策略,首先从简化网络中寻找基本树,通过树支与连支的交换而生成不同的树,对应不同的辐射状网络结构,与粒子群算法相结合,作为初始种群参与迭代,使得重构解的搜索空间限定在拓扑可行解空间中,而无需校验,提高收敛效率。通过编码初始化种群的位置和速度,通过解码确定树支和连支交换后不同的开闭支路组合,进而得到不同的网络运行状态,更新个体极值和全局极值,最终得到全局最优解。以有功网损最小为目标函数,对标准节点配电系统进行网络优化重构,仿真结果表明,动态惯性权重和学习因子的PSO算法相对于传统的PSO算法具有更加稳定的收敛特性；与其它算法相比,集成初等树变换的粒子群优化算法进行配电网重构能有效降低有功损耗,提高节点电压水平,具有更加稳定的全局收敛特性,更高的计算效率。最后,将本文算法用于解决智能电网研究院配电网网络优化重构和故障恢复重构问题。计算结果表明,网络优化重构能明显降低有功损耗,减小负荷均衡系数,提高节点电压水平；故障恢复重构能正确定位、隔离故障,有效恢复失电负荷,具有工程应用价值。
【作者】凌行龙；
【导师】王文；
【作者基本信息】中国电力科学研究院，电力系统及其自动化，2014，硕士
【关键词】配电网；配电网重构；拓扑放射性约束；初等树变换；粒子算优化算法；

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