基于带变异算子粒子群算法的配电网重构.pdf

配电网重构是电力系统优化运行的重要手段，旨在降低网络损耗、提高电压质量以及隔离故障等问题。配电网一般以闭环设计、开环运行的方式存在，而配电网重构则是通过改变分段开关和联络开关的开合状态来改变网络的拓扑结构。为了处理这类问题，粒子群优化（PSO）算法被广泛应用于配电网重构中。 PSO是一种启发式优化算法，其基本思想来源于对鸟群捕食行为的模拟。PSO原本用于连续空间的优化问题，但在配电网重构过程中，需要处理的是离散变量（即开关的开合状态），因此无法直接使用基本PSO算法。为了适应离散空间的优化，二进制PSO算法被提出，其中粒子位置的每一维分量被限制为0和1，分别代表配电网中支路开关的断开和闭合状态。 在二进制PSO算法中，粒子的速度按照一定的概率分布在[0,1]之间取值。粒子速度的大小影响粒子位置为0或1的概率。通过sigmoid函数将粒子速度转换到[0,1]区间上，以此来进行位置和速度的更新。速度的更新公式涉及惯性因子、学习因子以及随机数。学习因子决定粒子个体经验和群体经验对粒子速度的影响程度。 然而，粒子群算法在求解优化问题时可能会出现早熟收敛于局部最优解的问题。为了解决这一问题，研究者引入了基于遗传算法思想的变异算子。变异算子在粒子群算法表现出陷入局部最优时启动，通过重新初始化粒子位置来跳出局部最优解。变异算子的引入增加了算法的多样性，避免了算法过早收敛。在配电网重构问题中，如何设定变异算子的启动阈值和变异率对于算法成功跳出局部最优具有决定性作用。 在配电网重构的数学模型中，目标函数通常设定为降低网络的总损耗，而约束条件包括潮流方程约束、节点电压约束、支路电流约束以及网络拓扑约束。潮流方程约束确保电流平衡，节点电压约束保障节点电压在允许的范围内，支路电流约束避免电流超过支路允许的最大值，网络拓扑约束则确保网络结构满足既无环网又无孤岛的要求。 通过引入变异算子，带变异算子的二进制粒子群算法能够有效解决配电网络重构问题，证明了算法在实际应用中的可行性和有效性。研究成果不仅对配电网重构领域具有指导意义，也为其他相关领域提供了借鉴和参考。