基于多目标粒子群算法的配电网多目标优化重构.pdf

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1、第28卷第7期电力系统及其自动化学报V()1．28No．72016年7月ProceedingsoftheCSU—EPSAJu1．2016基于多目标粒子群算法的配电网多目标优化重构陈萍，毛弋，童伟，邓海潮，陈艳平，胡躲华(湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082)摘要：本文建立了系统有功损耗、节点最低电压幅值及开关操作次数的配电网多目标优化重构模型，并运用多目标粒子群优化算法求解。多目标粒子群算法的关键是如何选取个体的极值和全局极值，本文依据Pareto支配关系对个体极值进行选择，外部存储器就是全局极值的候选解集，计算外部存储器中各粒子与其他粒子的海明距离之和并作为各粒子的适应值

2、，然后采用与适应值呈比例的轮盘赌方式选取粒子的全局最优位置，避免种群多样性的丧失。带时限的粒子全局极值淘汰策略使粒子能跳出局部最优，防止算法早熟收敛，保持了良好的收敛性。通过IEEE33节点测试系统仿真计算，实验结果表明了该方法的可行性和有效性。关键词：多目标优化；配电网重构；粒子群算法；Pareto支配；海明距离中图分类号：TM72文献标志码：A文章编号：1003—8930(2016)07—0068—05DOI：10．3969／j．issn．1003—8930．2016．07．O13Multi—objectiveDistributionNetworkRec0nfiguration

3、BasedonMulti。objectiveParticleSwarmOptimizationCHENPing，MAOYi，TONGWei，DENGHaichao，CHENYanping，HUDuohua(CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China)Abstract：Amultiobjectiveoptimalreconfigurationmodelfordistributionnetworksystemwithminimizationofpowerloss，mi

4、nimumvoltagevalueofthenodeandnumbersofswitcheschangingisbuilt，andthemulti。objectiveparticleswarmoptimization(MOPSO)isappliedtosolvethemode1．ThekeyoftheMOPSOishowtoselectthepersonalbestandtheglobalbest．AccordingtoParetodominancecriterion，thepersonalbestisselected．TakingtheHammingdis—tanceofeach

5、particleoftheexternalarchiveasitsfitnessvalue，thentheglobalbestisselectedbyroulettleproportionaltothefitness，maintainingthediversityofthepopulation．Withatimelimitglobalbestphase‘outstrategymakesparti—clesjumpoutlocaloptima，avoidingthealgorithmintoprematureconvergenceandmaintainingagoodconverge

6、nce．SimulatedcalculationresultsbyusingtheIEEE33bustestsystemdemonstratethefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：multi—objectiveoptimization；distributionnetworkreconfiguration；particleswarmalgorithm；Paretodomi—nance；Hammingdistance配电网络中含有大量的常闭分段开关与少量目标函数只有1个，存在最优解；多目标优化问题的常开联络

7、开关，配电网重构就是通过变换这些开有两个及以上的目标函数，求解得到1组折衷权衡关的开断状态来改变网络拓扑结构。通过重构可多目标的Pareto解集。两者有着本质区别，所以基以降低网损、均衡线路负荷、消除过载、提高供电电本粒子群算法无法直接用于求解多目标优化问题。压质量等”。以往的研究大多数只选取配电网的1本文建立了系统有功损耗、节点最低电压幅值个指标进行单目标优化忙，而配电网重构是多目标及开关操作次数的配电网重构多目标优化模型，采非线性混合优化问题。传统的配电网多目标优