遺傳算法在配電網(wǎng)重構(gòu)中的應(yīng)用研究.pdf

1、配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是一個非線性組合優(yōu)化問題，智能計算方法目前被認(rèn)為是最有效的求解途徑。本文基于改進(jìn)遺傳算法求解配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重構(gòu)和故障恢復(fù)重構(gòu)的最佳結(jié)構(gòu)。 論文首先闡述了智能計算方法及其在電力系統(tǒng)和配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀。接著從理論上多角度地分析遺傳算法，闡述了遺傳算法的基本內(nèi)容、工作機(jī)理，并基于Markov鏈對遺傳算法進(jìn)行了全局收斂性分析。 針對目前遺傳算法在配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)應(yīng)用中的不足，論文著重從選擇算子、交叉算子、變異算

2、子和收斂準(zhǔn)則等方面進(jìn)行了改進(jìn)，提出最優(yōu)保存策略和兩兩競爭相結(jié)合的方法作為新的選擇算子，并將最優(yōu)保存策略推廣使用，引進(jìn)隨最優(yōu)個體相對保留代數(shù)自適應(yīng)變化的交叉算子和變異算子，引入最優(yōu)個體最少保留代數(shù)作為算法的終止條件，并研究了隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生策略。這些改進(jìn)結(jié)合了配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)問題的特點，力求提高改進(jìn)遺傳算法(IGAs)解算配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)問題的收斂性和計算效率。 論文對配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重構(gòu)模型進(jìn)行了一定的研究和探討，采用考慮負(fù)荷平衡約束的以網(wǎng)損和

3、停電損失最小為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化重構(gòu)模型，并通過變加權(quán)系數(shù)理論，將配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化。 將改進(jìn)遺傳算法(IGAs)用于解算配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重構(gòu)問題。解算時，對配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重構(gòu)問題的染色體編碼作了深入的研究，同時對初始化、約束條件的處理、適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造以及基因操作等方面作了較為深入的研究。給出了基于IGAs的配電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化重構(gòu)算法的基本步驟和流程框圖。算例分析結(jié)果表明，IGAs具有良好的全局搜索能力和較高的計算速度。

4、 論文對改進(jìn)遺傳算法(IGAs)在配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)中的應(yīng)用進(jìn)行了初步探討。探討了配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型，深入研究了配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)的染色體編碼方案以及適應(yīng)度函數(shù)。詳細(xì)討論了基于IGAs的配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)算法的基本步驟。算例的仿真結(jié)果表明：IGAs能夠用于解算配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)問題，而且比SGA，具有較好的收斂性和較高的計算效率，拓展了遺傳算法在配電網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)重構(gòu)中的應(yīng)用前景。 通過以上的分析表明，論