基于粒子群克隆遗传算法的配电网络重构研究

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1、硕士学位论文第一章绪论化为优化潮流的计算问题，但各环网电流相互影响，打开开关的顺序确定也是一大难题。对此一些人提出了许多改进方法，文献[11】在单环网潮流计算的基础上，通过计算环网中电压最低的节点两侧开关分别断开后产生网损的增加量，得到了最优解环开关。最优流模式和支路交换算法不能保证得到全局最优解，但与启发式规则结合后，可以在较短时间内得到结果。1．3．2智能优化方法(1)人工神经网络法ANN人工神经网络方法首先根据每个区域不同负荷的变化情况，用人工神经网络估计输入初始网络结构和负荷水平，然后决定系统的输出即进行潮流计算，对神经网络的训练数据只需要对应不同初始结构和网络结构即可，

2、因而，一旦它的权值给定，只要给定输入，立刻就可以得到输出。它的不足在于其权值常需要重新更换，而且在训练过程中有时会出现“麻痹’’现象，从而限制了其实用性。M．A．Kashem等人运用共轭梯度下降算法和采集日负荷曲线来训练BP网络，在较少的电容投切和开关动作下，实现电压稳定‘12域负载平衡f13】的目标，在线运行和离线仿真都达到了较好的效果。文献【14】提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellamodelarticulationcontroller,CMAC)神经N络配电网重构模型，借助于其输入与输出问的非线性映射关系和泛化能力，建立了变化的负荷水平与最优网络拓扑间的关系

3、，提高了重构效率。基于ANN的算法不需要进行潮流计算，可以在很短时间内得出结果，但其精度取决于样本，而要获得完整的样本较困难，需要较长的时间来训练样本。(2)模拟退火SA1953年由Metropolis等人为模拟熔融态固体热平衡的形成而提出Metropolis抽样算法。1983年，这种算法被用于求解组合优化问题，从而产生了模拟退火算法，它采用随机搜索迭代过程寻求最优解，此解与初始可行解基本无关，它同时还能有效地克服“维数灾’’。缺点是收敛的关键在于退火方案的选取，若选取不当，则需要大量的随机迭代，计算量大，得到的解与最优解相差甚远。文献[15】将模拟退火算法与禁忌搜索相结合，有效

4、改善了模拟退火的收敛速度。文献【16】以线损最小和投资费用最小为综合目标进行优化。文献【17】提出了一种基于实数编码方式的配电网重构模拟退火算法，即按开关序号的实数编码方式产生随机序列，再利用图论方法产生对应的一棵生成树(一种树状网络结构)，有效保证了解空间的可行性和完备性。(3)禁忌搜索算法TS禁忌搜索算法TS(TabuSearch)是对局部邻域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存5硕士学位论文第一章绪论储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效搜索以最终实现全

5、局优化。文献【18】采用向上节点法来表达变量，应用禁忌搜索算法来寻找最优的配电网络使得线损最小，详细阐述了算法各个成员的设计。文献[19】结合配电网络的特点，提出基于环路开关编码的禁忌搜索策略，有效地提高了整个搜索过程的效率，并分析了禁忌搜索算法的收敛特性，指出了禁忌搜索收敛的理论依据。文献【20]应用禁忌搜索，兼顾计算效率和结果的精度两个指标，实现了快速而有效的优化．I'S算法灵活的记忆功能，避免了搜索时陷入局部最优，但对初始值有较强的依赖性，且搜索过程是单对单的串行操作，而非并行操作。(4)专家系统(ES)、模糊系统(FS)专家系统法是模拟工作人员在实际工作中获得的经验进行操

6、作所采用的方法。它的优点是使用范围化后只需要修改相应的知识库。它的主要缺点是：知识获取难，处理复杂问题的时间长，容错能力差，基础理论不完善，约束条件的考虑困难，且无法保证最后所得的解是全局最优解。Chen．ChingLiu等人12l】提出有一种基于专家系统的故障恢复和配电网络算法，规则是对配电网进行研究和了解调度人员的经验后所得到的，这种方法可以降低线损，但不能保证得到全局最优解。模糊系统在综合几个无联系的目标函数方面非常方便，适合解决多目标、非线性的配网重构问题，但是模糊集理论在线处理能力较差，理论上不能得到最优解，必须依赖于其他技术的联合应用。文献【22】提出以线损最小和负荷

7、平衡为目标，采用基于模糊策略和模糊控制启发算法来获得最优解。文献【23】采用二维模糊控制器调节遗传算法的交叉率Pc和变异率Pm，提高了收敛速度，避免了未成熟收敛。1．3．3新兴的仿生优化方法(1)遗传算法GA遗传算法(GA)是基于自然选择和生物遗传的一种寻优方法。它将网络的开关状态编码成二进制字符串，类似于生物中的基因链，每个字符中对应于一个适应度函数，考虑网络损耗及约束条件罚因子，将问题转化为一个混合的0．1规则问题，通过字符串进行“复制”、“杂交”、“变异"等操作，经过许多代