配电网络重构模型中ts算法的应用浅析论文

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1、配电网络重构模型中TS算法的应用浅析论文.freelS）的重要内容。从数学上来讲，配网重构属于非线性组合优化问题，随着系统规模的增大，采用传统的数学规划方法将产生“组合爆炸”问题。目前，求解配网重构的方法主要有支路交换算法、最优流模式算法以及SA、GA等智能化算法。支路交换算法和最优流模式算法的计算精度较差，无法保证全局最优性。SA和GA算法具有很好的全局寻优能力，但计算量很大。TS（TabuSearch）算法，即禁忌搜索算法，是一种扩展邻域的启发式搜索方法，也是人工智能在组合优化算法中的一个成功应用。它采取了有效的措施能以较大的概率跳出局部最优点，因此具有很强的全局寻

2、优性能。2配电网络重构的数学模型从数学的角度来看，配电网络重构属于大规模非线性组合优化问题。以网损最小为目标的配网重构一般可表示为下面的最小优化问题：①潮流方程约束；②网络结构约束，包括辐射状和无网络孤岛；③线路容量约束。3TS算法在配电网络重构中的应用TS（TabuSearch）算法是近年来受到普遍关注的一种高效率的现代启发式优化算法，该算法由F.Glover于20世纪70年代末首先提出，并随着计算机技术的发展而成功的应用于各个领域，解决了大量复杂的优化问题。近几年，该算法被引入电力系统分析领域，如水火电联合经济调度、电力系统无功优化以及输电系统最优规划等，并取得了一

3、定研究成果。TS算法的基本思想是利用一种灵活的“记忆技术”，对已经进行的优化过程进行记录，用以指导下一步的搜索方向。为了避免搜索陷入局部最优，TS允许将搜索朝着使目标函数退化最小的一个方向移动，重新开始搜索。该算法有三个最基本的要素：移动，Tabu表和释放水平。3.1移动TS算法的搜索过程是通过移动来实现的，因此移动是TS算法的基础。移动的方式有许多种，例如单步移动、交换移动和多点移动等，具体采用哪种移动因研究的问题而异。在搜索寻优的过程中，TS选择在约束条件下能使目标函数改进最大的一个移动，如果不存在这样的移动，则退而选择使目标函数退化最小的一个移动。3.1.1单步移

4、动3.1.2交换移动交换移动由两个单步移动组合实现对配网重构问题而言，其物理意义为：合上开关i的同时打开开关j。3.2Tabu表Tabu表是TS算法的关键，也是其区别于其他算法的最明显的特点。它用来存放已经发生的移动的逆移动，只要是存在于Tabu表中的移动，在当前迭代过程中是禁止采用的。TS正是通过这种手段，有效地防止了在搜索过程中返回已经访问过的局部最优点，为取得全局最优解创造了良好的条件。Tabu表的管理有多种方式，本文采用先进先出（FIFO）的队列来进行管理。也就是说，如果当前解是通过闭合开关i同时打开开关j产生的，那么所有与打开开关i或者闭合开关j相关的移动都将

5、存入Tabu表中。但是，随着系统复杂程度的增加，k的取值范围将很大。由于Tabu表需要存放多次迭代的信息，一方面Tabu表的长度将大大增加，每次更新Tabu表时需要移进和移出大量元素；另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。因此，Tabu表的长度对TS很关键，但如何确定其最优值仍是一个有待研究的问题。通常所遵循的原则是：Tabu表的长度随研究问题规模的增大而增大。3.3释放水平虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段，但它也可能阻止解的进一步优化，这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动，就算它在Tabu表中，但只要达到了“释放水

6、平”，就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为：当Tabu表中的一个移动作用于当前解，能够产生到目前为止的最优解，则认为该移动达到了“释放水平”。3.4配网重构问题中TS算法的处理和其他算法一样，用TS算法求解配网重构问题的关键在于，如何将算法和所要研究的问题结合起来，提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法，如果不考虑配网重构问题自身的特点，寻优过程中将产生大量不可行解，极大地影响了计算效率，例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。因此，有必要从配网重构问题的特点出发，对寻优过程加以控制，避免不可行解的产生。本文采取如下措施：①初始解取配网的

7、原始结构；②只采用交换移动，因为单步移动必然产生孤立节点；③进行交换移动时，闭合一开关后，只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施，从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的结构约束，因此，寻优过程中产生的任何解在结构上都是可行的，从而避免了对大量不可行解的判断和处理，节约了计算时间。