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10 kV配电网的网架结构优化分析
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文档介绍：
..基于改进遗传算法的配电网网架规划徐赫(东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012)摘要:配电网规划属于多目标、受约束、离散非线性的混合整数规划问题,应用传统的遗传算法在求解过程中会出现收敛速度慢、早熟现象等问题,针对这些不足,引入了单亲遗传算法,以网架线路年综合费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,并运用改进的单亲遗传算法求得模型优化解。仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。关键词:配电网规划;单亲遗传算法;workplanningbasedonimprovedGAXUHe(CollegeofElectricalEngineering,NortheastDianliUniversity,Jilin130012,China)Abstract:workplanningisamulti-objective,constrainedandnon-icalgorithmsolvingtheprocess.ings,thispaperintroducesPartheno-workstructureplanning,prehensivecost,thenobtaintheoptimalsolutionofthemodelintheimprovedPGA.Thesimulationresultsverifythefeasibilityandvalidityofthismethod.Keywords:Partheno-icalgorithm(PGA);powersystem0引言配电网规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题,涉及变电站、馈线段的建设和容量大小的最优选择,以满足负荷增长的要求,同时服从变电站容量、馈线段容量、电压降落、辐射状网络结构等约束,具有时变性、离散性、非线性及随机性,求解相当复杂[1]。近年来,遗传算法[2](GA)在解决此类问题中得到了广泛的应用,它能以较大概率求得问题的全局最优解,适用于解决组合优化问题以及目标函数或某些约束条件不可微的非线性优化问题,这使得电网规划的非线性、多约束、多目标的求解难度降低。但在实际应用中GA仍存在未成熟收敛、收敛于局部最优解、收敛速度慢等问题。单亲遗传算法(Partheno-icAlgorithm,以下简称PGA)的基本思想是取消遗传算法的交叉算子,所有的遗传操作只在一个个体上进行,从而简化遗传操作。本文将PGA引入配电网规划,消除了GA中双亲杂交算子对方案可行性的影响;由于采用整数编码策略,可直接对导线截面进行选择,避免了在确定网架结构和选择导线截面时带来的局部最优问题;并对PGA的遗传算子进行改进,有效解决了GA存在的“早熟现象”和局部收敛等问题。仿真结果表明了本文所提方法的有效性。1配电网网架规划的数学模型1.1目标函数本文中网架规划模型以线路年综合费用最小为目标函数,包括线路投资费用、折旧维修费用和运行中的电能损耗费用。规划模型为:?????niiiiiiiPCxTCXf1max211)()(min?(1)式中:)(Xf为线路年综合费用,n为架设线路总数;1iC=i
??,i?为投资回收率,i?为设备折旧维修费用率;iT为新建支路i的费用;X为n维决策矢量,1
x x x??代表规划问题中可选的n条线路。当线路i新建时取1ix?,否则取0ix?;2iC为单位电价;maxi?为最大负荷利用小..时数;iP?为支路有功损耗。等式右边的前一部分为网架投资费用,后一部分为网损费用。1.2约束条件1)连通性约束。要求对所有负荷点供电。2)辐射网结构。3)潮流约束。AP D?式中,A为节点关联矩阵,P为网络潮流,D为负荷需求。4)容量约束。maxi
P?式中,iP为支路潮流,maxiP为支路最大允许容量。5)电压降落约束。min
????。2改进的单亲遗传算法单亲遗传算法最初是为解决常规遗传算法在求解组合优化问题时的不足提出来的,它在遗传操作中是通过单个父代个体来产生子代个体的。其基本原理是:通过遗传算子作用于当前种群,从而产生出适应性更强的后代种群;反复上述过程,进而达到种群进化的目的[3]。本文对单亲遗传算法进行了改进,主要体现在选择算子、基因重组算子及基因突变算子的改进。对选择算子采用最优保存策略和两两竞争相结合的选择方法。基本思想为:从经过基因重组、突变的子代以及父代组成的群体里,选择适应度最好的k个个体直接放入下一代;然后通过两两竞争的方法,每次从种群中随机选取两个串,将适应值的串加入匹配集,反复执行这一操作,直到选择(kN?)个个体为止,与已选择的k个个体组成下一代的父代。其中,N为种群规模。对于重组算子和突变算子的改进,采用最优个体保持的最小代数作为终止判据,设m为最优个体已经保留的代数,当m较小时,说明还未收敛,需要减小基因重组率,促使算法收敛,而当m较大时,说明算法已经收敛,则需要加大基因重组率以帮助个体脱离局部最优,让基因突变率随着最优个体已经保留代数m的变化而发生变化。由于采用改进的基因重组算子和基因突变算子,可以在收敛末期加大个体变化,这样能够有效地避免把局部最优解判断为全局最优解,保证了算法的可靠性。因此,将最优个体的最少保留代数作为收敛准则。这种收敛充分利用了PGA在进化过程中的积累,比常规最大单亲遗传代数判据更为合理。3改进的单亲遗传算法在配电网网架规划中的应用3.1染色体编码将任意两个节点之间的连线作为一个基因元素,并采用整数编码策略,将导线截面选择和馈线支路选择统一起来架设备选导线型号有5种:LGJ-25、LGJ-50、LGJ-70、LGJ-95、LGJ-120,则染色体基因的取值范围为{0,1,2,3,4,5},依次代表线路不架设及架设上述5种之一导线。对于拥有m条馈线支路、r条原有线路的情况,编码如下:12...rr+1r+2…m前面1~r位代表r条原有线路,其元素取非零值。后面r+1~m位代表m–r条备选线路,其元素取值可为零。3.2初始群体的产生初始群体的产生方法采用跟节点融合法[4]。这样可以确保初始方案的可行性(辐射及连通)且操作简单。其步骤为:(1)初始化。标记电源节点为“true”,其他的节点和线路均不做标记。所有被标记为“true”的节点称为根节点,它们构成根节点群。(2)从与根节点群相连且未做任何标记的支路中随机选择一条,并标记为“true”,同时其另一端节点也标记为“true”,即把该端点加入根节点群。(3)扫描所有支路,将那些两端节点均为根节点且未做任何标记的支路标记为“false”。..(4)检查所有节点是否全部被标记为“true”,如果是,则结束,否则转步骤(2)。3.3个体优劣评价文中采用上述介绍的配电网网架规划模型进行网架优化,同时采用惩罚函数处理线路输送的功率和节点电压约束,把惩罚系数引入到目标函数中,进而得到增广目标函数,表示如下:fUUkSSkfnijmisiiE????????1
内容来自淘豆网转载请标明出处.农村辐射状配电网的优化方法--《西北农林科技大学学报(自然科学版)》2012年03期
农村辐射状配电网的优化方法
【摘要】：【目的】针对城镇配电网的特点,研究辐射状配电网多目标经济性优化模型与算法,为农村中压配电网优化决策系统的建设提供技术支持。【方法】利用经济电流密度概念和多目标规划理论,提出计入导线截面策略因子的最小投资费用和年网损费用的多目标函数优化模型,研究并利用实数编码并行优化处理方法、引入退火动态罚因子设计动态罚函数处理约束条件、基于遗传算法的电网路径与潮流的自识别解码方法、遗传算子的自适应调整方法等,并提高遗传算法在辐射状配电网拓扑约束中的自动识别能力,确保可行解的搜索方向和遗传寻优的顺利进行。【结果】通过陕西杨凌示范区新桥变电站10kV配电网待建区域实例验证表明,随着选取种群数目的增多,综合费用逐渐趋向于1 230万元。与单目标优化方案的投资费用相比,多目标优化方案的建设投资费用约增加72万元,而年网损费用约减少323万元,综合费用约降低250万元,获得了该配电网的最优建设方案。【结论】提出了配电网络多目标经济性优化模型及其算法,实现了规划线路长度和导线截面策略因子并行优化,提高了解的搜索精度。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TM727.1【正文快照】：
pared with the single objective optimization scheme,the multi-objective optimization schemeneeds about an increase of 0.72million yuan investment and the annual network loss costs about an de-crease of 3.23million yuan,so its comprehensive cos
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