基于智能優(yōu)化算法的配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化運行研究.pdf

1、本文掌握了配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化運行的研究現(xiàn)狀，深入分析了近年來新興的幾種智能優(yōu)化方法的搜索效率和收斂特性，提出了幾種混合智能優(yōu)化算法用以彌補各種單一優(yōu)化算法的不足，并用以解決配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中的變電站選址定容、配電網(wǎng)架聯(lián)絡(luò)線總體規(guī)劃以及配電網(wǎng)絡(luò)運行方面的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和無功優(yōu)化等問題，在很大程度上提高了配電規(guī)劃和運行人員的工作效率。概括起來，本文的工作包括以下幾個部分： 1.提出了具有變異特性的粒子群優(yōu)化算法(AMPSO)。此方法中，為了克

2、服粒子群優(yōu)化算法(PSO)的早熟現(xiàn)象，以種群的適應(yīng)度方差大小衡量粒子群體的“聚集”情況，受遺傳算法思想的啟發(fā)，對發(fā)生“聚集”的粒子賦予變異操作。通過幾個典型的函數(shù)優(yōu)化問題，驗證了AMPSO較強的全局尋優(yōu)能力，并用此方法對配電網(wǎng)絡(luò)變電站選址定容問題進行了計算，計算結(jié)果合理，可行。此外，在配電網(wǎng)絡(luò)變電站選址定容的計算模型中，不僅考慮了地理信息對建站投資費用的影響，在選址過程中盡量避開湖泊、建筑物等一些不可行建站區(qū)域；而且考慮了線路投資和網(wǎng)絡(luò)

3、運行費用對站址選擇的影響。在模型上體現(xiàn)了變電站選址定容是地理信息和電氣信息兩者共同作用的結(jié)果，其計算結(jié)果能夠給配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃人員提供強有力的支持。 2.運用蟻群算法，以變電站間的距離、變電站富裕容量以及路徑上的信息素為啟發(fā)因素，用來解決在一定負荷密度和配電變電站間負荷轉(zhuǎn)帶比例下，考慮不同接線模式時的站間聯(lián)絡(luò)線優(yōu)化問題,同時還以邊際供電總成本最小為目標(biāo)函數(shù)，運用快速高效的粒子群優(yōu)化算法來解決變電站負荷轉(zhuǎn)帶比例這一平衡配電網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性和

4、可靠性的優(yōu)化問題，結(jié)合蟻群算法對站間聯(lián)絡(luò)線的優(yōu)化，最終形成配電網(wǎng)絡(luò)變電站總體聯(lián)絡(luò)規(guī)劃方案。 3.分別提出改進的禁忌搜索算法(RTS)和混合粒子群遺傳算法(HGAPSO)解決配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)靜態(tài)及多時段動態(tài)重構(gòu)問題?；旌狭Ｗ尤哼z傳算法綜合了遺傳算法和粒子群算法的優(yōu)點，彌補了遺傳算法計算時間過長及粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的不足，其在計算速度和收斂性能上比任一單一算法都有很大的提高。禁忌搜索本身是一種局部搜索能力很強的優(yōu)化算法，但是，如何

5、尋找到問題的最優(yōu)解一直是眾多學(xué)者關(guān)注的問題。根據(jù)配電網(wǎng)絡(luò)的具體特點，采用高效的遺傳編碼策略，并分析了禁忌搜索的收斂條件，從而在理論上證明此種方法在解決配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)問題時能夠找到全局最優(yōu)解的必然性。通過對IEEE三個經(jīng)典測試用例的計算和結(jié)果分析驗證了上述兩種算法的正確性。 4.分別提出混沌優(yōu)化算法(COA)和具有混沌特性的粒子群優(yōu)化算法(CPSO)解決配電系統(tǒng)無功優(yōu)化問題。混沌優(yōu)化算法用類似載波的方法將混沌變量引入到優(yōu)化變量中，利

6、用混沌運動的遍歷性和貌似隨機性的特點直接對目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)，在擺脫局部最優(yōu)上有很好的性能，并且理論上是一個可以找到全局最優(yōu)解的算法。粒子群優(yōu)化方法(PSO)計算速度快，可以很好地處理大規(guī)?；旌险麛?shù)規(guī)劃問題，但是存在容易陷入局部最優(yōu)問題?；煦缌Ｗ尤簝?yōu)化方法(CPSO)結(jié)合混沌優(yōu)化中混沌變量良好的遍歷特性以及粒子群體搜索的快速性等特點，對即將重合而引起搜索能力下降的粒子賦予混沌狀態(tài)搜索，有效的提高了算法的全局尋優(yōu)能力，同時又保留了PSO方法計算