基于粒子群和差分进化算法的新型混合算法在配电网重构中的应用

论文摘要

降低配电网线损一直是电力企业努力的方向。随着城市建设的加快,城市配电网的负荷日益增加,其规模也在逐步扩大,网络结构趋于复杂化,用户对电能质量、供电可靠性的要求日益提高。单靠人工调度管理,已经很难使庞大的网络保持安全、经济的运行状态。配电网络重构是降低配电网线损的有救途径,通过网络重构还可以均衡负荷、消除过载、提高供电电压质量。配电网重构是一个非线性、多目标的组合优化问题,属于电力系统中NP难问题。本文主要进行一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合智能优化算法在配电网重构中的研究,并对电网辐射状的判断、配电网潮流计算、混合智能算法的收敛性等方面进行了较为深入的研究。算法以网损最小为目标函数,应用到IEEE16、IEEE33及PG&E 69节点典型模型的配电网络重构中,验证了其在获取全局最优解概率、收敛速度、计算精度及鲁棒性上的优越性,表明了本文算法的有效性与实用性。做好线损管理工作、合理统计线损数据是电力企业一项重要的工作。针对10kV配网统计线损中存在的由供、售电抄表不同期和转供电量造成的线损率失真问题,提出解决办法,并应用于实际配电线路,验证了该方法的有效性与实用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 配电网重构的背景和内容
• 1.2 配电网重构的特点
• 1.3 配电网重构的研究现状
• 1.3.1 优化目标的选择
• 1.3.2 配电网重构算法
• 1.4 配电网重构的发展方向
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合算法（PSODE）
• 2.1 粒子群优化算法概述
• 2.1.1 粒子群优化算法基本思想
• 2.1.2 粒子群优化算法的参数设置
• 2.1.3 惯性权重因子的引入
• 2.1.4 粒子群优化算法的二进制改造
• 2.2 差分进化算法概述
• 2.2.1 差分进化算法基本思想
• 2.2.2 差分进化算法的变化形式
• 2.2.3 差分进化算法的参数设置
• 2.2.4 二进制差分进化算法
• 2.3 基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 PSODE算法在配电网重构中的应用
• 3.1 配电网重构的数学模型
• 3.1.1 经济性优化目标及其数学模型
• 3.1.2 可靠性优化目标及其数学模型
• 3.1.3 本文选用的优化目标及数学模型
• 3.2 配电网潮流计算
• 3.2.1 配电网潮流计算方法简介
• 3.2.2 辐射状网络潮流计算
• 3.3 配电网连通性和辐射状判断
• 3.3.1 配电网辐射状的判据
• 3.3.2 电网辐射状判别的实现
• 3.4 PSODE算法在配电网重构中的应用
• 3.4.1 编码方式
• 3.4.2 程序流程
• 3.5 对DE算法的改进
• 3.5.1 惯性交叉因子
• 3.5.2 增加变异操作
• 3.5.3 扩大种群规模
• 3.6 PSODE算例分析
• 3.6.1 IEEE16节点
• 3.6.2 IEEE33节点
• 3.6.3 PG&E69节点
• 3.7 本章小结
• 第四章 10kv配网环网方式下线损管理研究
• 4.1 供、售电抄表不同期问题分析
• 4.1.1 供、售电抄表不同期现状
• 4.1.2 供、售电抄表不同期分析方法
• 4.1.3 比例分配法实例
• 4.2 10kV线路环网方式下线损管理
• 4.2.1 内容介绍
• 4.2.2 解决方案
• 4.2.3 实例介绍
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 附录
• 附表1 IEEE16节点配电网网络参数
• 附表2 IEEE33节点配电网网络参数
• 附表3 PG&E69节点配电网网络参数
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 参考文献
• 致谢