配電網(wǎng)智能優(yōu)化規(guī)劃平臺(tái)的算法研究與應(yīng)用.pdf

1、通過(guò)對(duì)配電網(wǎng)的優(yōu)化規(guī)劃，科學(xué)合理地確定變電站的容量、位置及供電范圍，有利于減少系統(tǒng)跨區(qū)域交叉供電，提高系統(tǒng)管理和運(yùn)行效率；配電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化規(guī)劃，可以大大提高系統(tǒng)的供電可靠性，也是提高系統(tǒng)投資效益的最有效途徑，配電自動(dòng)化的優(yōu)化規(guī)劃，不僅可以網(wǎng)損降低，提高經(jīng)濟(jì)效益，而且可以提高系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行能力，改善服務(wù)質(zhì)量，取得良好的社會(huì)效益。本文選取配電網(wǎng)智能優(yōu)化規(guī)劃平臺(tái)中的智能優(yōu)化算法作為研究目標(biāo)，將人工智能應(yīng)用到配電網(wǎng)研究中，探索智能配電領(lǐng)域的新課

2、題，并將研究成果應(yīng)用到實(shí)際配電網(wǎng)絡(luò)中。 1．在前言中通過(guò)文獻(xiàn)綜述回顧了傳統(tǒng)優(yōu)化算法基本步驟，分析了傳統(tǒng)優(yōu)化算法的局限性，對(duì)研究智能算法的必要性進(jìn)行了闡述。 2．對(duì)智能規(guī)劃平臺(tái)中的變電站優(yōu)化問(wèn)題，提出了基于地理信息系統(tǒng)的文化算法(Geographic Culture algorithm，GCA)解決方案。在算法中加入了GIS功能，使GIS成為文化算法運(yùn)算的重要基礎(chǔ)。將本文算法嵌入到配電網(wǎng)智能優(yōu)化規(guī)劃平臺(tái)中，實(shí)際可操作性強(qiáng)，

3、規(guī)劃人員不僅很容易可以很快得到一個(gè)直觀的方案，還可以利用GIS工具對(duì)方案進(jìn)行交互和干預(yù)。 3．對(duì)智能規(guī)劃平臺(tái)中的配電網(wǎng)架結(jié)構(gòu)優(yōu)化規(guī)劃，本文提出了地理信息系統(tǒng)和改進(jìn)的微分演化算法組成混合微分演化算法GDE(Geo-Differential Evolution，GDE)。GDE首先利用配電網(wǎng)絡(luò)的地理特征，分階段過(guò)濾明顯不適合的線路，得到初步規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)，隨后利用DE算法收斂快速、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)，將其應(yīng)用到優(yōu)化計(jì)算中。為避免早熟，本文對(duì)傳

4、統(tǒng)DE算法進(jìn)行了改進(jìn)，利用解群轉(zhuǎn)移策略在給定的條件下對(duì)解群進(jìn)行分散處理以跳出局部最優(yōu)點(diǎn)，得到全局最優(yōu)解。 4．對(duì)智能規(guī)劃平臺(tái)中的無(wú)功優(yōu)化算法，提出了基于改進(jìn)的免疫遺傳算法解決方案。通過(guò)加入免疫調(diào)解和轉(zhuǎn)基因育種算子，本文算法實(shí)現(xiàn)群體收斂性和個(gè)體多樣性間的動(dòng)態(tài)平衡，全局收斂能力和收斂速度得到了提高。本文深入研究了縣級(jí)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的特殊性，著重分析了在量測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，點(diǎn)多面廣且對(duì)實(shí)時(shí)性有要求的情況下進(jìn)行縣級(jí)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化分析的策略

5、。 5．對(duì)智能規(guī)劃平臺(tái)中的配電自動(dòng)化規(guī)劃，本文選取故障恢復(fù)中的開(kāi)關(guān)優(yōu)化方案作為研究目標(biāo)，提出了多種群模糊微分演化算法(Fuzzy Differential Evolution，F(xiàn)DE)解決方案。本文分析了針對(duì)配電網(wǎng)故障恢復(fù)的多目標(biāo)優(yōu)化，只有Pareto最優(yōu)解情況下的算法策略。在演化的過(guò)程中，設(shè)計(jì)模糊控制器控制演化參數(shù)F和Cr，使參數(shù)自適應(yīng)，加快演化速度。 6．在配電網(wǎng)智能優(yōu)化規(guī)劃平臺(tái)中做了大量的工作。課題研究過(guò)程中，利用