基于无重访NSGA-Ⅱ算法的配电网多目标重构.pdf

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1、第44卷第23期电力系统保护与控制Vl01．44NO-232016年12月1日PowerSystemProtectionandControlDec．1．2016DOI：10．7667／PSPCl60354基于无重访NSGA．II算法的配电网多目标重构程虹，高元海，王淳。，杨为群，朱文广，彭莉萍4，罗路平1，敖鑫。(1．国网江西省电力公司经济技术研究院，江西南昌330043；2．江西省电力设计院，江西南昌330096；3．南昌大学，江西南昌330031；4．国网江西省电力公司，江西南昌330077)摘要：将基于空间二叉分割理论的无

2、重访机制与基于多目标Pareto最优化思想的第二代非支配排序遗传算法(NondominatedSortingGeneticAlgorithm．II。NSGA．II)相结合，构建了无重访NSGA-II算法，并应用于求解同时考虑网损降低和供电可靠性提高的多目标配电网络重构问题。所构建的无重访NSGA．II算法实现了严格意义上的不重复搜索，避免了重复方案的潮流及可靠性计算，节约了计算资源。IEEE16、IEEE33测试系统的计算结果表明能够在较少的迭代次数下得到每个目标方向上的最优解以及包含若干非支配解的Pareto最优前沿解集。根据

3、网损与可靠性目标之间的关联关系及相应重构方案的拓扑结构分析表明在解空间的全局范围内网损与可靠性目标具有较明显的一致关联性，不论对于网损还是可靠性的优化，网络拓扑都应该接近广度优先树而规避深度优先树。关键词：网络重构；可靠性；无重访；NSGA．II；空f~q_-叉分割；Pareto最优Multi—objeetivedistributionnetworkreconfigurationbaseonnon-revisitingNSGA-IIalgorithmCHENGHong，GAOYuanhai2WANGChun3YANGWeiqun

4、，ZHUWenguang，PENGLiping4LUOLuphag，AOXin3，，，(1．StateGridJiangxiEconomicResearchInstitute，Nanchang330043，China；2．JiangxiElectricPowerDesignInstitute，Nanchang330096，China；3．NanchangUniversity,Nanchang330031，China；4．StateGridJiangxiElectricPowerCompany,Nanchang330077，Chi

5、na)Abstract：Anon—revisitedNSGA-IIalgorithm，whichintegratesBSP(binaryspacepartitioning)-basednon-revisitingmechanismandthenon—dominatedsortinggeneticalgorithm·II(NSGA-II)basedontheideologyofmulti-objectiveParetooptimization，isconstructedandisthenusedtosolvetheproblemo

6、fdistributionnetworksmulti-objectivereconfigurationwiththeconsiderationoflossminimizationandtheimprovementofreliability．Theproposedalgorithmachievesastrictlynon-revisitedresearch，whichavoidstherecalculationofpowerflowandreliabilityofrevisitedschemesandsavesthecomputi

7、ngresources．ThetestresultsofIEEE16一busandIEEE33-bussamplesystemsindicatethattheproposedmethodCanobtaintheoptimalsolutionineverytargetdirectionaswellasanoptimalParetofrontieraggregatesincludingalotofnon—dominatedsolutionsinlessiterations．Accordingtoincidencerelationsb

8、etweennetworklossesandreliabilitygoals，alongwiththetopologyconstructionanalysisofcorrespondingreconfigurationschemes，conclusionscan