遗传灾变算法在配电网络重构中的应用.pdf

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1、第25卷第2期电力系统及其自动化学报Vol_25No．22013年4月ProceedingsoftheCSU—EPSAApr．2013遗传灾变算法在配电网络重构中的应用刘斌l'，雷霞，孔祥清，刘庆伟，刘秋榕(1．西华大学电气信息学院，成都610039；2．福建省电力有限公司南平电业局，南平353000)摘要：将灾变算法与遗传算法相结合，提出了应用于配电网络重构的遗传灾变算法。针对配电网的结构特征，采用基于邻接矩阵的供电孤岛验算方法，排除遗传操作后产生的不可行解，通过精英保留和动态控制变异算子，有效地解决了传统遗传

2、算法的早熟收敛问题。应用所提出的算法对IEEE33节点系统和69节点系统进行了网络重构，并与传统遗传算法进行了比较，重构结果显示了遗传灾变算法的正确性、可行性和寻优突出性。关键词：遗传灾变算法；配电网络重构；邻接矩阵；供电孤岛；可行解中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)02—0031—05ApplicationofGeneticCatastrophicAlgorithmtoPowerDistributionSystemReconfigurationLIUBin一，LEIXi

3、a，KONGXiang-qing，LIUQing-wei，LIUQiu-rong(1．CollegeofElectricalEngineeringandInformation，XihuaUniversity，Chengdu610039，China；2．NanpingPowerBureau，FujianPowerGridCorp．，Nanping353000，China)Abstract：Geneticcatastrophicalgorithmwhichinheritstheadvantagesofcatastro

4、phicalgorithmandgeneticalgorithmispresentedfordistributionnetworkreconfiguration．Accordingtothestructurecharacteristicsofdistributionnetwork，apowerislandcheckingmethodbasedonadjacencymatrixisusedtoeliminatetheunfeasiblesolutionsafterthegenet-icoperation．Throu

5、ghtheelitereserveanddynamiccontrolmutationoperator，theproblemabouttheprematurecon-vergenceofgeneticalgorithmisefectivelysolved．TheproposedalgorithmisappliedtotheIEEE33-nodesystemand69-nodesystem．Comparedwiththegeneticalgorithm，thereconfigurationresultsshowthe

6、accuracy，feasibilityandtheoutstandingoptimizationsearchingcapabilityoftheproposedgeneticcatastrophicalgorithm．Keywords：geneticcatastrophicalgorithm；distributionnetworkreeonfiguration；adjacencymatrix；powerisland；feasibles0lution配电网络中存在着大量的分段开关和少数的重构，根据配电网络的结构及

7、运行特点，联络开关联络开关，配电网络重构就是通过调整网络中分的状态可以很方便地用(0／1)直接编码。针对不可段开关和联络开关的组合状态，以达到降低网损、行解的处理，文献【11]提出不可行解的判定方法对平衡负荷、提高供电电压质量的目的。简单的含有公共支路的双环网有效，对三环网或配电网重构是一个多目标非线性混合优化问更复杂的环网情况无效。文献[12—131提出的改良题。目前，配电网络重构求解的算法主要有：数学策略，其步骤复杂、计算量大。文献[9]提出的简单优化法『1J21、传统的系统分析方法[3--6]和人工智能算遗

8、传算法应用于配电网络重构的求解存在早熟收法[7-蚓。其中，遗传算法(geneticalgorithm)由于具有敛问题。较好的性能，可得到全局最优解，受到了众多专家本文根据配电网的运行特点，结合图论理论Ⅱ铷，学者的关注。已提出的遗传算法应用于配电网络提出了基于邻接矩阵随机生成无供电孤岛和环路收稿日期：2011-12—07；修回日期：2012—02—16基金项目：国家自然科学