基于改进型粒子群克隆遗传算法的配电网络重构研究

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1、中图分类号UDC硕士学位论文学校代码!Q§圣兰密级公珏基于改进型粒子群克隆遗传算法的配电网络重构研究ResearchofNetworkReconfigurationinDistributionSystemsBasedonImprovedParticleSwarmCloneGeneticAlgorithm作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：昌IJ指导教师：论文答辩日期坌望!；!篁．!弓．杨凯峰控制工程配网重构信息科学与工程学院王击副教授周建国教授级高工答辩委员会主中南大学二。一三年五月原创性声明

2、本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：．扬当型肇日期：丝年兰月厶日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全

3、部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。储虢喇导师签础期：迹年勇丝日基于改进型粒子群克隆遗传算法的配电网络重构研究摘要：随着我国国民经济的持续发展，各行业对电力供应的质量与可靠性要求越来越高。配电网络重构作为配电系统优化运行的重要手段，对提高系统的安全性、经济性和可靠性具有十分重要的意义。本文的研究目的主要在于通过改进型粒子群克隆遗传算法(IPCGA)降低配电网网损以及提高系统可靠性。本文

4、在分析了配电网络拓扑结构的基础上，通过实验对比了常见潮流计算算法，并采用了前推回代法作为潮流计算的算法。设计了基于宽度优先法的可行解判断算法，解决了基于环网判断可行解算法无法适用于环网结构发生改变的情况的问题，并采用该算法用于可行解判断。针对传统粒子群克隆遗传算法获得全局最优解的概率较低的问题，本文对传统粒子群克隆遗传算法的惯性因子、变异率、选择因子以及收敛条件等方面加以改进，并以此为基础设计了改进型粒子群克隆遗传算法(IPCGA)；分别采用了网损和TENS为目标函数；以IEEE69节点系统为例，对比分析了IPC

5、GA、PCGA、CGSA和CGA等4种算法。实验结果表明了IPCGA在算法效率以及其他指标上，都优于PCGA、CGSA和CGA，并验证了IPCGA的有效性。本文通过对配电网络重构的分析和研究，主要设计了改进型粒子群克隆遗传算法。仿真实验验证了IPCGA的有效性与可行性，并为配电网络重构算法研究提供了一定的参考。图21幅，表18个，参考文献61篇。关键词：配电网络；改进型粒子群克隆遗传算法；系统供电量不足；系统总供电量不足分类号：TM711HResearchofNetworkReconfigurationinDis

6、tributionSystemsBasedonImprovedParticleSwarmCloneGeneticAlgorithmAbstract：WiththesustainabledevelopmentofnationaleconomyinChina，thereisanincreasinglyhighdemandforthequalityandreliabilityoftheelectricitysupplyineveryindustry．Distributionnetworkreconfigurationi

7、sanimportantmethodofoptimizingthedistributionsystem，whichissignificanttoenhancethesecurity,theefficiencyandthereliabilityofthesystem．ThemainpurposeofthispaperistolowerthepowerlOSSandimprovethereliablilitVofdistributionnetworkbasedonImprovedParticleSwarmCloneG

8、eneticAlgorithm(IPCGA)．BasedonDepthFirstSearchmethodforidentificationofdistilbutionnetwork’Stopology,thispapercomparedthecommomflowcalculmionmethodsandusedBackward／ForwardflowMethodforloa