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《基于CIM的配電網(wǎng)重構(gòu)的并行遺傳計算》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、維普資訊http://www.cqvip.com第36卷第1期姜電蠢Vo1．36No．1EastehinaElectricPower2008年1月Jan．20o8基于CIM的配電網(wǎng)重構(gòu)的并行遺傳計算歐陽帆。劉東，廖懷慶，陸融(1．上海交通大學(xué)電氣工程系，上海200240；2．上海市電力公司，上海200122；3．上海市電力公司市東供電公司，上海200122)摘要：針對基于遺傳算法的配網(wǎng)重構(gòu)計算搜索時間過長、過早收斂的問題，引入發(fā)布式并行計算方法，從函數(shù)級主從式并行計算模型和群體級對等式計算模型兩個方面組織局域網(wǎng)內(nèi)的多臺機器進行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的并行計算，在配電網(wǎng)的建模中采用基于公用信息模型(C
2、IM)的配網(wǎng)模型以及基于此模型的廣度優(yōu)先遍歷方法有效地提高配網(wǎng)拓撲分析的效率，同時擴展了配網(wǎng)重構(gòu)算法的開放性，算例結(jié)果表明，兩種并行計算模型取得了較好的優(yōu)化結(jié)果，顯著地提高了計算速度。關(guān)鍵詞：并行計算；配網(wǎng)重構(gòu)；遺傳算法；公用信息模型(CIM)基金項目：國家自然科學(xué)基金重點項目(90612018)作者簡介：歐陽帆(1984．)，男，碩士研究生，研究方向為配電自動化。中圖分類號：TM727文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1001．9529(2008)01．-0071-05ParallelgeneticcomputationforCIM-baseddistributionnetworkreconf
3、igurationOUYANGFan，LIUDong，L1AOHuai-qing，LURong(1．Dept．ofElectricalEngineering，ShanghaiJiaotongUniv．，Shanghai200240，China；2．ShanghaiMunicipalElectricPowerCompany，Shanghai200122，China；3．ShidongPowerSupplyCompany，SMEPC，Shanghm200122，China)Abstract：Tosolvetheproblemoflongsearchtimeneededandearlycon
4、vergenceofthegeneticalgorithmfordistribu-tionnetworkreconfigurationcomputation，thedistributedparallelcomputationmethodisintroduced．Theparallelcomputationofnetworkreconfigurationformulti—machineinthelocalnetworkwascarriedoutbasedontwokindsofmodels，i．e．thefunctionlevelmastertoslaveparallelmodeland
5、thecommunitylevelpeertopeerparallelmodel，andtheCIM-baseddistributionnetworkmodelanditsbreadth-firsttraversemethodweYeappliedtodistributionnet-workmodeling，whichgreatlyimprovestheefficiencyofthenettopologyanalysisandexpandstheopennessofthedis-tributionnetworkconfigurationalgorithm．Examplecalculat
6、ionshowsthatoptimizationresultsareachievedbasedonthetwoparallelmodelsandthecomputationspeedissubstantiallyincreased．Keywords：parallelcomputation；distributionnetworkconfiguration；geneticalgorithm；CIM城市配電網(wǎng)一般采用閉環(huán)結(jié)構(gòu)、開環(huán)運行方歷方法的文獻則較少。重構(gòu)算法主要集中在傳統(tǒng)式，存在眾多分段開關(guān)和少量聯(lián)絡(luò)開關(guān)，在這種運數(shù)學(xué)方法¨。、啟發(fā)式方法和人工智能算行方式下，可通過改變聯(lián)絡(luò)開關(guān)和分段開
7、關(guān)的狀法馴。其中，遺傳算法因具有全局搜索和不依賴態(tài)變換運行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在實現(xiàn)電力供需平衡的前梯度信息、可得到全局最優(yōu)解等特點，而廣受關(guān)提下，達到降低損耗、故障隔離、轉(zhuǎn)移負荷等目的。注。但其在解決較大的系統(tǒng)優(yōu)化與控制問題時，在配網(wǎng)重構(gòu)計算過程中，針對不同的開關(guān)開仍存在兩個主要困難：(1)計算、搜索時間過長；斷組合，需要重新對網(wǎng)絡(luò)拓撲進行分析、計算潮流(2)過早收斂問題。為此，研究人員提出了包括分布。因此選擇合適的配網(wǎng)模型、拓撲分析方法減少配電網(wǎng)重構(gòu)
