基于带变异算子粒子群算法的配电网重构.pdf

《基于带变异算子粒子群算法的配电网重构.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第9期总第255期农业科技与装备No．9TotalNo．255兰Q!墨±竺旦垒匹!旦丛型墅竺里竺鱼丛呈!丛旦!旦碰塑垦里业亚翌!坐苎望：呈Q!曼基于带变异算子粒子群算法的配电网重构张平平(国网翁牛特旗供电公司，内蒙古赤峰024500)摘要：结合配电网络的实际运行特点，采用适合重构操作的二进制粒子群算法，为克服粒子群算法容易早熟的缺点，引入基于遗传算法思想的变异算子。经算例验证，算法可以有效解决配电网络重构问题。关键词：配电网重构；粒子群算法；变异算子；前推回代中图分类号：TM727文献标识码：A文章编号：1674—1161(2015)09--0028—

2、03配电网重构是优化配电系统运行、降低损耗、提高电压质量的重要手段。由于配电网一般具有闭环设计、开环运行的特点，所以配电网重构是通过改变分段开关和联络开关的开／合状态来改变网络的拓扑结构，以此来达到降低网损、提高电压质量、故障隔离等目的。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法也被用于处理配电网重构问题。基本的粒子群算法是一种处理连续变量的算法，但是在配电网重构过程中，确定支路通断是用离散变量来表示的．所以不能直接采用基本粒子群优化算法求解配电网重构问题。在总结各种配电网重构方法的基础上。采用二进制粒子群智能优化方法

3、，目标函数是网络的总损耗最小。为防止粒子群算法过早收敛于局部最优解，在算法后期加入变异算子，在粒子群显示出陷人局部最优倾向时启动变异算子，重新初始化各粒子，跳出局部最优。1配电网络重构的数学模型1．1目标函数以提高配电系统运行经济性即降低网损为目的，配电网重构的目标函数可以表示为：_ivmi帆：∑尺g盟／／2(1)=J．iI_／i式中：Ⅳ为配电网支路数；R自为第驴条支路上的支路电阻；岛，Qq分别为支路谚的有功和无功功率；U为支路ii末端的节点电压。收稿日期：2015—09—10作者简介：张平平(1987一)，女，助理工程师，从事地方电力系统及其自动化方

4、面的研究。1．2约束条件考虑到配电网络重构的网络特点，配电网重构的数学模型还有许多等式和不等式约束条件。1)潮流方程约束Ai-，(2)式中：A为节点／支路关联矩阵；i为所有支路的复电流矢量；，为所有节点的复电流注人矢量。2)节点电压约束队。nin≤以≤以．一(3)式中：以．一，以．。分别为节点i允许的电压上、下限值。3)支路电流约束磊≤，i．一(4)式中：^为支路玎的电流；Ii，max为支路玎允许的电流上限值。4)网络拓扑约束gEG(5)式中：g为当前的网络结构：G为所允许的辐射状网络结构集合，即既无环网又无孤岛的网络结构集合。2基于带变异算子粒子群算

5、法2．1二进制粒子群算法普通的粒子群算法是人们对鸟类捕食行为的模拟，广泛应用于连续空间的优化问题。为解决离散空间的优化问题，Kennedy等提出了二进制PSO算法。在该算法中，粒子位置的每一维分量被限制为0和1，分别对应配电网中支路开关的断开和闭合。粒子的速度按照一定的概率分布限制在[0，1]之间取值，通过粒子的速度来确定在该位置粒子速度取为1还是0。速度较大，对应位置选1的概率大。假设在一个D维的搜索空间中，第i粒子的位置为‰，飞行速度为秽“，各粒子经过的最好位置记为‰，群体所有2015年第9期张平平：基于带变异算子粒子群算法的配电网重构29粒子经过

6、最好位置记为Gh。其中．速度应理解为概率，即位置分量取0或1的概率。通过Sigmoid函数将粒子的速度转换到区间[0，1]上，速度和位置更新公式为：vd“=伽0+clr。(几，id

7、}叫0)+c死(G妇．0吨0)(6)x，1：卜nd()螂：1)(7)l0，else式中：埘为惯性因子；c，，c：为学习因子；rand()为[o，1]的随机数；s(秽：1)为采用的Sigmoid函数，即：S(V⋯id)=1／[1+exp(哪id)](8)2．2变异算子的改进当粒子群算法可能陷入局部最优时，利用遗传算法的变异算子帮助解决早熟问题。然而变异算子涉及2个重要的参数，

8、即变异算子启动阀值和变异率，这两个参数的取值是否适当，对变异算子引入的成败起着至关重要的作用。针对配电网重构的特点。现分析如下。1)启动阀值。变异算子的启动条件是当粒子群最优位置长时间不变化时，有：SwarmDist≤ThresholdDist(9)由于采用二进制粒子群算法，给出平均聚集距离MeanDist和配电网重构中的判别阀值ThresholdDist如下：∑∑I舾e毗t硝“Isw锄Dist=型盟丽而一ThresholdDist=(0．2-0．4)‰式中：^k为配电网中的环路数目。(to)(11)2)变异率。变异率P的取值决定着下一次迭代中邻域内粒

9、子的构成，其值取得过大或过小，算法都得不到全局最优解。由于配电网重构规模一般比较大，粒子邻域通