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《基于帶變異算子粒子群算法的配電網(wǎng)重構.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第9期總第255期農(nóng)業(yè)科技與裝備No．9TotalNo．255蘭Q!墨±竺旦壘匹!旦叢型墅竺里竺魚叢呈!叢旦!旦碰塑墾里業(yè)亞翌!坐苧望：呈Q!曼基于帶變異算子粒子群算法的配電網(wǎng)重構張平平(國網(wǎng)翁牛特旗供電公司，內(nèi)蒙古赤峰024500)摘要：結(jié)合配電網(wǎng)絡的實際運行特點，采用適合重構操作的二進制粒子群算法，為克服粒子群算法容易早熟的缺點，引入基于遺傳算法思想的變異算子。經(jīng)算例驗證，算法可以有效解決配電網(wǎng)絡重構問題。關鍵詞：配電網(wǎng)重構；粒子群算法；變異算子；前推回代中圖分類號：TM727文獻標識碼：A文章編號：1674—1161(2015)09--0028—
2、03配電網(wǎng)重構是優(yōu)化配電系統(tǒng)運行、降低損耗、提高電壓質(zhì)量的重要手段。由于配電網(wǎng)一般具有閉環(huán)設計、開環(huán)運行的特點，所以配電網(wǎng)重構是通過改變分段開關和聯(lián)絡開關的開／合狀態(tài)來改變網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構，以此來達到降低網(wǎng)損、提高電壓質(zhì)量、故障隔離等目的。粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法也被用于處理配電網(wǎng)重構問題?；镜牧Ｗ尤核惴ㄊ且环N處理連續(xù)變量的算法，但是在配電網(wǎng)重構過程中，確定支路通斷是用離散變量來表示的．所以不能直接采用基本粒子群優(yōu)化算法求解配電網(wǎng)重構問題。在總結(jié)各種配電網(wǎng)重構方法的基礎上。采用二進制粒子群智能優(yōu)化方法
3、，目標函數(shù)是網(wǎng)絡的總損耗最小。為防止粒子群算法過早收斂于局部最優(yōu)解，在算法后期加入變異算子，在粒子群顯示出陷人局部最優(yōu)傾向時啟動變異算子，重新初始化各粒子，跳出局部最優(yōu)。1配電網(wǎng)絡重構的數(shù)學模型1．1目標函數(shù)以提高配電系統(tǒng)運行經(jīng)濟性即降低網(wǎng)損為目的，配電網(wǎng)重構的目標函數(shù)可以表示為：_ivmi帆：∑尺g盟／／2(1)=J．iI_／i式中：Ⅳ為配電網(wǎng)支路數(shù)；R自為第驢條支路上的支路電阻；島，Qq分別為支路諺的有功和無功功率；U為支路ii末端的節(jié)點電壓。收稿日期：2015—09—10作者簡介：張平平(1987一)，女，助理工程師，從事地方電力系統(tǒng)及其自動化方
4、面的研究。1．2約束條件考慮到配電網(wǎng)絡重構的網(wǎng)絡特點，配電網(wǎng)重構的數(shù)學模型還有許多等式和不等式約束條件。1)潮流方程約束Ai-，(2)式中：A為節(jié)點／支路關聯(lián)矩陣；i為所有支路的復電流矢量；，為所有節(jié)點的復電流注人矢量。2)節(jié)點電壓約束隊。nin≤以≤以．一(3)式中：以．一，以．。分別為節(jié)點i允許的電壓上、下限值。3)支路電流約束磊≤，i．一(4)式中：^為支路玎的電流；Ii，max為支路玎允許的電流上限值。4)網(wǎng)絡拓撲約束gEG(5)式中：g為當前的網(wǎng)絡結(jié)構：G為所允許的輻射狀網(wǎng)絡結(jié)構集合，即既無環(huán)網(wǎng)又無孤島的網(wǎng)絡結(jié)構集合。2基于帶變異算子粒子群算
5、法2．1二進制粒子群算法普通的粒子群算法是人們對鳥類捕食行為的模擬，廣泛應用于連續(xù)空間的優(yōu)化問題。為解決離散空間的優(yōu)化問題，Kennedy等提出了二進制PSO算法。在該算法中，粒子位置的每一維分量被限制為0和1，分別對應配電網(wǎng)中支路開關的斷開和閉合。粒子的速度按照一定的概率分布限制在[0，1]之間取值，通過粒子的速度來確定在該位置粒子速度取為1還是0。速度較大，對應位置選1的概率大。假設在一個D維的搜索空間中，第i粒子的位置為‰，飛行速度為穢“，各粒子經(jīng)過的最好位置記為‰，群體所有2015年第9期張平平：基于帶變異算子粒子群算法的配電網(wǎng)重構29粒子經(jīng)過
6、最好位置記為Gh。其中．速度應理解為概率，即位置分量取0或1的概率。通過Sigmoid函數(shù)將粒子的速度轉(zhuǎn)換到區(qū)間[0，1]上，速度和位置更新公式為：vd“=伽0+clr。(幾，id
7、}叫0)+c死(G婦．0噸0)(6)x，1：卜nd()螂：1)(7)l0，else式中：塒為慣性因子；c，，c：為學習因子；rand()為[o，1]的隨機數(shù)；s(穢：1)為采用的Sigmoid函數(shù)，即：S(V?id)=1／[1+exp(哪id)](8)2．2變異算子的改進當粒子群算法可能陷入局部最優(yōu)時，利用遺傳算法的變異算子幫助解決早熟問題。然而變異算子涉及2個重要的參數(shù)，
8、即變異算子啟動閥值和變異率，這兩個參數(shù)的取值是否適當，對變異算子引入的成敗起著至關重要的作用。針對配電網(wǎng)重構的特點?，F(xiàn)分析如下。1)啟動閥值。變異算子的啟動條件是當粒子群最優(yōu)位置長時間不變化時，有：SwarmDist≤ThresholdDist(9)由于采用二進制粒子群算法，給出平均聚集距離MeanDist和配電網(wǎng)重構中的判別閥值ThresholdDist如下：∑∑I舾e毗t硝“Isw鋤Dist=型盟麗而一ThresholdDist=(0．2-0．4)‰式中：^k為配電網(wǎng)中的環(huán)路數(shù)目。(to)(11)2)變異率。變異率P的取值決定著下一次迭代中鄰域內(nèi)粒
9、子的構成，其值取得過大或過小，算法都得不到全局最優(yōu)解。由于配電網(wǎng)重構規(guī)模一般比較大，粒子鄰域通
