基于遺傳算法的配電網(wǎng)孤島劃分方法研究.pdf

1、出于對安全性，經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境保護(hù)等諸多方面因素的綜合考量，分布式電源的廣泛接入是當(dāng)今和未來很長一段時間內(nèi)配電網(wǎng)發(fā)展的一個主要趨勢。配電網(wǎng)中數(shù)量逐漸增多，容量逐漸增大的分布式電源給現(xiàn)階段配電網(wǎng)絡(luò)帶來了深刻的變革，在電能質(zhì)量，繼電保護(hù)，故障恢復(fù)等方面的研究工作都有待于進(jìn)一步深入和擴(kuò)展。配網(wǎng)自愈功能建設(shè)是構(gòu)建智能電網(wǎng)不可或缺的環(huán)節(jié)，而孤島劃分是自愈功能建設(shè)的主要技術(shù)之一，同時也是一個亟待解決的難題。
　　本文針對這一問題，借助圖論中加權(quán)連

2、通圖等相關(guān)概念對含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行了拓?fù)涑橄?，以供電恢?fù)量最大為目標(biāo)建立了孤島劃分模型，并提出云自適應(yīng)遺傳算法和改進(jìn)量子遺傳算法進(jìn)行上述模型的求解。
　　云自適應(yīng)遺傳算法將云理論與遺傳算法進(jìn)行了有效結(jié)合，對交叉和變異算子的生成方法做出了改進(jìn)。以一系列具有穩(wěn)定傾向的點取代常規(guī)的隸屬曲線，既能夠使交叉和變異概率隨適應(yīng)度值的增大而迅速降低，又能夠保持進(jìn)化過程中的不確定性。在改進(jìn)量子遺傳算法中，采用了量子比特，旋轉(zhuǎn)門，概率幅等量子力

3、學(xué)中的概念進(jìn)行算法設(shè)計。采用概率幅對染色體進(jìn)行編碼，通過旋轉(zhuǎn)門操作使概率幅朝目前搜索到的最優(yōu)值方向進(jìn)行進(jìn)化，并隨著更優(yōu)值的發(fā)現(xiàn)調(diào)整搜索方向。通過對算法的改進(jìn)，避免了觀測操作對種群上下代之間個體連續(xù)性的不利影響，使算法更加適用于孤島劃分這種存在拓?fù)潢P(guān)聯(lián)的多重樹背包問題。
　　采用經(jīng)過改進(jìn)的含多個分布式電源的美國PG&E69節(jié)點系統(tǒng)對提出的方法進(jìn)行了驗證，結(jié)果證明了兩種算法的有效性。通過比較分析指出，云自適應(yīng)遺傳算法和改進(jìn)量子遺傳算法

4、代表了進(jìn)行遺傳算法設(shè)計的兩類不同思路:云自適應(yīng)遺傳算法的本質(zhì)是個體之間的信息交換，通過影響交叉和變異算子來控制種群的活躍程度和多樣性，交叉和變異本身具有一定的盲目性;相比之下，改進(jìn)量子遺傳算法則具有了明顯的方向性，通過旋轉(zhuǎn)門操作使每個個體朝向當(dāng)前的最優(yōu)值進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)過程中不斷發(fā)現(xiàn)更優(yōu)值。初始種群的選取對改進(jìn)量子遺傳算法的搜索結(jié)果有較大影響，因此必須對種群的初始化和進(jìn)化過程進(jìn)行干預(yù)，好的人工經(jīng)驗將顯著改善搜索結(jié)果。
　　兩種算法