一种基于MOGA的含DG配电网络多目标重构方案.pdf

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1、论文一种基于MOGA的含DG配电网络多目标重构方案黄烨，(1．华北电力大学电气与电子工程学院2．杭州市电力局)摘要：提出一种含分布式电源的配电网络多目标重构方案。考虑分布式电源的影响，将某一较短时间段内的期望电量不足和稳态瞬时网损分别作为系统安全供电能力和稳态经济运行能力的度量指标，综合进行优化。采用多目标遗传算法，特殊的初始化和进化操作保证解个体的可行性，提高了计算效率；Pareto最优操作有效地综合两类指标，得到覆盖所有权重的Pareto最优解集。算例结果和分析验证了方案的有效性。关键词：配电网络重构；多目标遗传算法；分布式电源；可靠性中，将提高可靠性纳入配电网络重

2、构的过程中，成为1引言优化目标之一[¨]。文献[9]将区间分析应用于提高配配电网重构是在满足系统约束的条件下，通过改电系统可靠性的措施中，提出了以提高系统可靠性为变分段开关和联络开关的开／合状态，寻找符合某特定目标的配电网络重构的区间方法；文献[1o1以某一时运行要求的拓扑结构。它是配电系统运行和控制的手刻的网损和供电不可靠率(AverageService段，也是配电网管理系统(DistributionManagementUnavailabilityIndex，ASUI)的加权和为优化目标，System，DMS)的重要内容。现阶段常用的算法有启采用遗传算法进行配电网络的

3、重构；文献[11]对年期发式算和随机优化方法[卅等。望电量不足和年网损总值进行加权建立妥协模型，将近年来，随着大量分布式电源(Distribution多目标优化转换为单目标优化。文献[10]、[11]的不足Generation，DG)接入配电网，对节点电压、网络损之处在于：所采用的可靠性和网损指标不能较好地表耗、配电可靠性等方面产生了影响，给配电网重构带征工程实际中配电网的状态，如文献[101中的ASUI来了新的挑战，有专家学者对此做了一些工作l5J。指标，只能表示系统中用户的断电概率，没有体现用文献[5]介绍了DG的接入对配电网重构的影响，同时户负荷等与经济损失直接挂

4、钩的可靠性指标；文献采用改进遗传算法对含DG的配电网重构问题进行求[11]中，年网损总值由峰值负荷状态下的网损乘以年解；文献[6]在Bender’S分解技术的基础上，将含DG最大损耗小时数得出，误差较大；除此之外，可靠性配电网络重构分解为DG给定时确定孤岛系统最优供和网损这两类指标的单位经济损失较难统一，两文中电容量和孤岛给定时降低系统网损的两部分优化过采用定系数的加权方法较为草率。程，实现整个网络重构方案的优化；文献[7]针对含风为了准确全面地评估含DG配电网络的状态，选力发电的配电网系统建立风力发电机和负荷随机模取合适的指标较为重要。考虑到系统负荷和DG状态型，并采

5、用粒子群引导的最小生成树算法进行计及风不断变化，在较长的时间跨度上评估配电网络状态，力发电随机性的配电网重构；文献[8】建立了计及风电准确性较低。对于配电网而言，正常供电时，主要考出力随机性影响的配电网重构场景模型，并使用遗传虑经济运行的能力；故障时，故障负荷的大小和持续算法进行求解。时间成为主要着眼点——不同状况下，两者的权重不以上研究中，均以降低网损作为配电网重构的主同，较难定系数量化。要目标。考虑到电力市场的强大需求，配电网可靠性基于上述，本文取某一个较短的时间区间，视用是直接影响供电服务质量的重要因素，另外一些研究户负荷和DG运行状态恒定不变，考虑DG的影响，8

6、将该时间段内的期望电量不足(ExpectedEnergynot条件：①同一等级的解互不支配；②对于任一低等Supplied，EENS)作为系统安全供电能力的指标，稳级解，在每个较高等级中，必定能找到一个或多个支态瞬时网损作为系统稳态经济运行能力的指标，构成配它的解个体。根据解个体所处等级，按照线性或非多目标优化的两个目标；引入Pareto最优概念，提出线性插值方法给不同等级个体赋以不同适应度值，同了一种基于多目标遗传算法(Multi。ObjectiveGenetic一等级的解个体共享适应度值。Algorithm，MOGA)的含DG配电网络多目标重构方(2)Pareto最

7、优解集案，综合物理意义和单位上无法统一度量的两类指建立一个Pareto最优解集，每一代均进行更新，标，能得到覆盖所有权重的Pareto最优解集。保证其中的解不被当前或以前代的任何解所支配。运行至最大代数时，Pareto最优解集中的解个体即为所2数学模型求的Pareto最优解。在含DG的配电网络中，故障前，网络结构为放4重构方案一射状，DG功率注入提高节点电压，降低系统网损；开始／)故障后，DG与部分线路、节点形成孤岛，向部分负本文考虑DG—T一输入配电网数据荷继续供电。本文假设在此期间DG运行状态恒定。对配电网络的如引言中述及，目标函数可