基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构

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1、2010年1O月OCt．2010第38卷第5期(总第210期)Vo1．38No．5(Ser．No．21O)基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构DistributionNetworkReconfigurationBasedonAntColonyandTabuSearchHybridAlgorithm王林川，李漫，张木子，梁峰，张佳(1．东北电力大学，吉林吉林132012；2．余杭供电局，杭州311100)摘要：介绍了以最小化配电网网损为目标函数，以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件，在基本蚁群算

2、法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用，在IEEE69节点系统的计算中，蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果，从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。关键词：配电网重构；蚁群算法；禁忌搜索算法；蚁群禁忌搜索混合算法Abstract：Theapplicationofimprovedantcolonyandtabusearchhybridalgorithmbasedonbasicantcolonyalgorithmusedindistributionnetworkreconfigurationisin

3、troduced．Thetargetfunctionisdefinedasthelossofminimizeddistributionnetwork，theconstraintsisdefinedasnetworktopologyconstraints，thetrendofconstraints，runningconstraintsandradialconstraints．Theoptimizationresultsofantcolonyandtabusearchhybridalgorithmareimproved

4、comparedwithtabusearchalgorithm，andthepracticalapplicabilityofantcolonyandtabuhybridalgorithmbysimulatingisverifiedintheIEEE69bussystem．Keywords：distributionnetworkreconfiguration；antcolonyalgorithm；tabusearchalgorithm；antcolonyandtabusearchhybridalgorithm中图分类

5、号：TM711；TM727文献标志码：A文章编号：1009—5306(2010)05—0034—03配电网重构是降低配电网网损的有效方法之构方法。对IEEE69节点系统进行了重构，通过和禁一。从理论上讲，网络重构是一个复杂的大规模非线忌搜索算法的比较，证明该方法是可行、有效的。性整数组合优化问题。网络重构大致有以下3种算法：一是数学优化技术算法，一般认为数学优化理论1配电网重构问题的数学描述可以得到不依赖于配电网初始结构的全局最优解，但经证明该方法存在严重的“维数灾”问题，难以满配电网重构的目标函数有很多，本文以最

6、小化足实际要求；二是最优流模式算法，该方法计算一次配电网网损为目标函数，数学描述如下：开关由合至关需要计算一次潮流，计算量较大；三是ⅣI_rainP=R(PY-4-Q)(1)人工智能算法，如神经网路算法、遗传算法和禁忌搜一1索算法等。其中神经网络算法的缺点是约束条件的式中：Ⅳ。为网络中的支路数量；R、P、Q、U分别为确定比较困难，且无法保证最后所得的解是全局最第i条支路的电阻、有功功率、无功功率、支路电压。优解；遗传算法在操作中易产生不可行解且由于局配电网重构还应满足的约束条件有：网络拓扑部搜索能力较差易于发生早熟

7、现象；禁忌搜索算法约束，潮流约束，运行约束以及辐射状约束。收敛速度较快，局部搜索能力强，但其收敛性与初值a．网络拓扑约束。的选择有很大关系_1]。g女∈G(2)基于以上算法的特点，蚁群禁忌混合寻优策略式中：g为重构中的拓扑结构，G为所有可行拓扑被提了出来，本文在此基础上，结合配电网重构的实结构的集合。际问题，提出了基于蚁群禁忌混合算法的配电网重b．潮流约束。收稿日期：2010—09—02作者简介：王林川(1955一)，男，教授，现从事配电网方面的教学和研究工作。·34·2010年10月Oct．2010第38卷第5期

8、(总第210期)Vo1．38No．5(Ser．No．210)断持续，将会产生一个正反馈，通过这种正反馈机∑一∑S一D(正一l，2，3，⋯，N)kEEI∈EQ制，蚁群可以发现最短路径，最终聚集到最短路(3)径上。式中：EI为潮流流入节点i的集合，EQ为潮流流2．2禁忌搜索算法出节点i的集合，D为支路(一走)的复功率负荷。该算法是一种全局逐步寻优算法，是对局部邻