改进自适应遗传算法在网络重构中的应用.pdf

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1、<电气开关>【2010．No．6)67文章编号：1004—289X(2010)06—0067一o4改进自适应遗传算法在网络重构中的应用刘贤，唐力，颜艳(1．广西大学电气工程学院，广西南宁530004；2．中国石油大学信息与控制工程学院，东营257061)摘要：研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题，提出一种求解最优目标网的改进自适应遗传算法。将网络重构问题表示为以恢复负荷总量最高为目的的非线性优化问题，在求解目标网时考虑了负荷的重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。采用改进的自适应遗传算法对

2、问题进行求解，通过适应值函数的计算得到了系统允许条件下的最大允许恢复负荷量。该算法在求解电网重构问题时，编码容易且能方便地处理网络连通问题，求解效率高，用IEEE30节点算例验证了本文方法的有效性。关键词：输电系统；网络重构；负荷恢复；遗传算法；自适应算子中图分类号：TM72文献标识码：BApplicationofImprovedAdaptiveGeneticAlgorithmintheNetworkRec0nfigurati0nofPowerSystemsL／UXian(1．SchoolofElectricalE

3、ngineering，GuangxiUniversity，Nanning530004，China；2。SchoolofInforma—tionandControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Dongying257061，China)Abstract：Thereconstructionoftransmissionnetworksafterblackoutisstudied，andamethodofnetworkreconfigurationbasedonimprove

4、dadaptivegeneticalgorithmisproposed．Thenetworkreconfigurationisrepresentedasanonlinearop—timizationproblemwiththemaximumloadrestorationastheobjective．Insolvingtheobjectivenetwork，theloadpriority，theconnectivityoftheelectricnetworkandvariousoperatingconstraints

5、areconsidered．Animprovedadaptivegenitivealgorithmisintroducedtosolvetheproblem，Throughthecalculationofthegeneticgroupfitness，themaximumloadres—torationcanbedetermined．Thealgorithmproposedhastheadvantagesoftarget—networkcodingandnetwork—connectivitycheckingwith

6、highcomputationaleficiency．Theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedbythenumericalre—suitsontheIEEE30system．Keywords：transmissionpowersystem；networkreconfiguration；loadrecovery；geneticalgorithm；adaptiveoperator构要达到的最终状态，调度人员可能采取的恢复顺序1引言不一样，但是一定要尽快恢复到目标网状态，

7、才能更快地进行以后的工作。大停电后的电力系统恢复是一个复杂的决策和控制问题，根据系统在恢复过程中不同时期的特点可以大停电后输电网重构问题是一个多变量、非线性、把恢复过程分为3个阶段-1．2J：(I)黑启动阶段；(2)系多约束的组合优化问题，对于这类问题的求解大多采统重构阶段；(3)负荷恢复阶段。其中系统重构阶段用智能优化算法。遗传算法具有使用范围广、寻优能的主要目的是尽快给失电厂站送电并建立一个稳定的力强、鲁棒性好等优点，适用于求解复杂非线性优化问网架，为下一阶段全面恢复负荷打下基础。网络重构题。但是常规遗传算法又

8、存在收敛速度慢、易早熟等一般分为两个阶段，首先是确定最优目标网架，然后是缺陷。针对输电网络重构问题自身的特点以及遗传算确定恢复到最优网架的顺序。最优目标网架是网络重法的缺陷，本文采用文献[4]中提出的改进自适应遗<电气开关>(2010．No．6)传算法对重构问题进行求解。通过IEEE30节点系统叉率又会延缓新个体的产生，导致算法早熟，停滞不前。算例对本文方法