基于混合算法的含分布式电源的配电网重构研究

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1、2016年2月Feb．2016第44卷第1期(总第242期)Vo1．44No．1(Ser．No．242)基于混合算法的含分布式电源的配电网重构研究ResearchontheReconfigurationinDistributionNetworkwithDistributedGenerationsBasedonHybridAlgorithm张圆美，李殿文，周阳，鹿占锋。(1．东北电力大学，吉林吉林132012；2．国网鞍山供电公司，辽宁鞍山114000；3．国网抚顺供电公司，辽宁抚顺l13008)摘要：为解决含有分布式

2、电源的配电网重构问题，建立了以系统网损为最小目标的含分布式电源配电网优化模型。根据遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法的特点，提出了适用于含分布式电源的配电网重构的混合算法。将禁忌搜索算法和模拟退火算法的思想引入到遗传算法中，可以避开遗传算法中存在的早熟收敛问题，跳出局部最优解，逐渐收敛到全局最优解，同时减小了迭代次数，提高了算法的效率。该算法用于IEEE33节点系统的计算结果表明，混合算法用于含分布式电源的配电网重构是可行的、有效的。关键词：配电网；重构；分布式电源(DG)；模拟退火禁忌遗传(STG)Abstrac

3、t：InordertOsolvereconfigurationindistributionnetworkwithdistributedgenerations，thepaperbuilddistributionnetworkwithdistributedgenerationoptimizationmodelwithnetworklosstoaminimumgoa1．AccordingtothecharacteristicsofGeneticAlgorithm，SimulatedAnnealingAlgorithmand

4、TabuSearchAlgorithm，thereconfigurationindistributionnetworkwithdistributedgenerationsbasedonhybridalgorithmsproposed．TheintroductionofideologicalTabuSearchAlgorithmandSimulatedAnnealingAlgorithmintoGeneticAlgorithm，canavoidprematureconvergenceinGeneticAlgorithm

5、，isoutoflocaloptimalsolution，graduallyconvergetotheglobaloptimalsolution，atthesametime，reducetheiterationnumber，improvetheefficiencyofthealgorithm．TheresultsofthealgorithmforIEEE33bussystemdemonstratereconfigurationindistributionnetworkwithdistributedgeneration

6、sbasedonhybridalgorithmisfeasibleandeffective．Keywords：distributionnetwork；rec0nfiguration；DG；STG中图分类号：TM712文献标志码：A文章编号：1009—5306(2016)01—0022—04分布式电源(DistributedGeneration，DG)的引本文将遗传算法，禁忌搜索算法，模拟退火算法融合入会导致配电网的结构和运行方式发生改变，研究在一起，扬长避短，提出一种混合的智能算法——模含分布式电源的配电网优化问题能

7、使配电网更加安拟退火禁忌遗传(sTG)算法，具有快速的收敛速度全经济的运行口]。配电网重构是指在满足约束条件以及强大的全局收敛性。的前提下，通过改变开关状态来改变网络拓扑结构，影响网络中的功率流动，从而达到优化目标函数的1考虑分布式电源的配电网重构数学模型目的。本文建立以系统网损为最小目标的含分布式电本文以配电网络重构数学模型的目标为有功功源的配电网优化模型。根据遗传算法(GA)有很强的率损耗最小，目标函数可以表示为：全局搜索能力，然而同时具有收敛早熟的缺点；禁忌LD2l／％2搜索(TS)算法在局部搜索能力上表现比较

8、突出，同minf一∑kR(1)i1u时可以实现全局迭代寻优，跳出局部收敛，可此算法式中：为系统支路总数量；k为支路i的开合状对初值依赖性强；模拟退火(SA)算法具备强大的局态，k一0代表开关断开，k一1开关闭合；R支路i部搜索能力，但保证计算出全局最优解有一定困难。收稿日期：2015-0831作者简介：张圆美(1991)，女，硕士研究生，研究方