遗传-蚁群算法的配电网状态估计

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1、2016年10月1日现代电子技术0ct．2016第39卷第19期ModernElectronicsTechniqueVo1．39No．19doi：10．16652~．issn．1004—373x．2016．19．040遗传一蚁群算法的配电网状态估计张纯，王立斌(1．华南师范大学计算机学院，广东广州510631；2．汕头广播电视大学理工系，广东汕头515041)摘要：针对单一遗传算法或者蚁群算法无法获得理想配电网状态估计结果，根据组合优势互补原理，提出基于遗传．蚁群算法的配电网状态估计方法。首先对当前配电网状态估计现状进行分析，并构建配电网状态数学模型，然后利用全局寻

2、优性能强的遗传算法对配电网状态数学模型进行求解，最后采用局部寻优能力强的蚁群算法对遗传算法的解进行精细搜索，得到配电网状态的最优估计值。实验结果表明，该算法综合利用了遗传算法和蚁群算法的优点，有效避免了两种算法各自存在的不足，获得了更优的配电网状态估计结果。关键词：配电网；状态估计；遗传算法；蚁群算法中图分类号：TN915．853—34；TP212文献标识码：A文章编号：1004．373X(2016)19—0165—04Estimationofpowerdistributionnetworkstatebasedongeneticalgorithmandantcolo

3、nyalgorithmZHANGChun一．WANGLibin(1．SchoolofComputer，SouthChinaNormalUniversity．Guangzhou510631，China；2．DepartmentofScienceandEngineering，ShantouRadioandTelevisionUniversity，Shantou515041，China)Abstract：Sincethesinglegeneticalgorithmorantcolonyalgorithmcantobtainthedesiredestimationresul

4、tsofpowerdis—tributionnetworkstate，anestimationmethodofpowerdistributionnetworkstatebasedongeneticalgorithmandantcolonyalgo—rithmisproposedaccordingtotheprincipleofcomplementaryadvantages．Thecurrentestimationsituationofthepowerdistribu—tionnetworkstateisanalyzed．Themathematicalmodelofp

5、owergridstateisconstructed，andsolvedbymeansofthegenetical—gorithmwithgoodglobaloptimizationability．Andthentheantcolonyalgorithmwithgoodlocaloptimizationabilityisusedtosearchthesolutionofgeneticalgorithmfinely，SOastoobtaintheoptimalestimationvalueofthepowerdistributedstate．Theex—perimen

6、talresultsshowthattheproposedalgorithmusestheadvantagesofgeneticalgorithmandantcolonyalgorithmfully，avoidstheshortcomingsofthetwoalgorithmeffectively，andobtainsbetterstateestimationresultofpowerdistributionnetwork．Keywords：powerdistributionnetwork；stateestimation；geneticalgorithm；antco

7、lonyalgorithm问题进行抽象，构建一个数学模型，然后采用WLS算法0引言得到配电网状态值，WLS算法虽然简单，易得到配电随着各种电器设备的增加，人们对配电网的可靠网状态的解，但在建模过程中对问题进行了简化，如假性要求更高，而配电网状态估计可以帮助管理人员了设配电网状态是线性变化趋势，这与实际配电网状态的解配电网当前以及将来的变化态势，引起了人们的广变化特点不太相符，因为配电网状态与天气、政策、季节泛关注⋯。等因素有关，不仅具有线性变化的特点，而且具有突变配电网络状态估计是一种多约束组合优化问题，针性、偶然性等非线性变化趋势，这样WLS算法进行配电对该问