配电网络重构算法在绵阳城区的应用研究

论文摘要

配电网络重构是优化配电系统运行的重要手段,也是配电自动化研究的重要内容之一。配电网络重构实际上是通过优化开关状态来改变配电网的拓扑结构,使负荷的分配更为合理,从而达到降低网损、改善电压质量的目的。通过配电网络重构可以充分发挥现有配电网的作用,提高配电系统的安全性和经济性,因此该领域的研究一直受到广泛关注。本文在分析配电网结构的基础上,结合遗传算法和模糊控制对配电网络重构进行研究,主要研究内容如下:首先,运用配电网络理论和广度优先搜索方法对配电网进行拓扑结构分析,在将多电源点的配电网以电源点的数量进行分区处理,对每个电源点所包含的区域进行分层处理的基础上建立配电网络的分层分区模型。在配电网络优化过程中,利用广度优先搜索方法进行变结构配电网拓扑结构的搜索,用基于配电系统分层分区网络模型的前推回代法计算配电网络的潮流。其次,简要分析和阐述当前配电网络重构研究方法。针对遗传算法具有很多适合求解网络重构问题的特点,采用遗传算法进行配网网络重构研究。由于配电网的开关数量较大,因此一种好的染色体编码规则,对于算法的效率影响很大。本文采用十进制编码方法,并且在遗传操作过程中对交叉率及变异率进行在线的模糊控制,从而有效改善了搜索速度。基于上述理论,建立以有功功率损耗最小为目标的配电网络重构数学模型;利用模糊十进制遗传算法,提出基于模糊遗传算法求解配网重构的方法并编制相应计算程序。通过对IEEE16节点、33节点、69节点等标准测试系统进行的网络重构计算表明,该算法具有较强的寻优能力和快速的收敛性。最后,运用该算法对绵阳城区10kV配电网进行网络重构计算,结果表明提出的方法的正确性和可行性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究的目的及意义
• 1.3 配电网络重构研究现状
• 1.4 本文的主要工作
• 2 遗传算法和模糊控制的基本原理
• 2.1 引言
• 2.2 遗传算法的基本原理
• 2.2.1 编码
• 2.2.2 种群规模
• 2.2.3 适应度函数
• 2.2.4 遗传操作
• 2.3 模糊逻辑控制的基本原理
• 2.3.1 模糊控制系统的架构
• 2.3.2 模糊逻辑控制系统的基本原理
• 2.4 本章小结
• 3 基于模糊遗传算法的配电网络重构
• 3.1 引言
• 3.2 配电网络拓扑分析和潮流计算
• 3.2.1 配电网拓扑结构分析
• 3.2.2 分层分区前推回代潮流算法
• 3.3 配电网络重构数学模型
• 3.4 模糊遗传算法的实现
• 3.4.1 染色体的编码
• 3.4.2 产生初始群体
• 3.4.3 计算染色体的适应值
• 3.4.4 遗传操作
• 3.4.5 交叉率与变异率的确定
• 3.4.6 算法流程图
• 3.5 算例及分析
• 3.5.1 多电源算例
• 3.5.2 单电源算例
• 3.6 本章小结
• 4 绵阳城区10kV配电网络重构研究
• 4.1 绵阳城区电网概况
• 4.2 绵阳城区10kV配电网概述
• 4.3 算例的网络结构和原始数据
• 4.4 算例分析
• 4.5 本章小结
• 5 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录:绵阳城区部分配电网