基于改进遗传算法的新建变电站中压配电网规划.pdf

《基于改进遗传算法的新建变电站中压配电网规划》一文主要探讨了在新建变电站的中压配电网规划过程中，如何通过优化算法解决负荷不确定性及遗传算法可能导致的不可行解问题。文章作者张亚璇、严萃群、唐巍、黄祥旭分别来自中国农业大学信息与电气工程学院和乌海市农电局。 传统的遗传算法在处理配电网规划问题时，由于未充分考虑负荷的随机性和不确定性，可能导致规划方案存在缺陷。为解决这一问题，文章提出了一种改进的遗传算法，对原有的交叉和变异操作进行了优化。优化后的算法能够有效处理因交叉和变异产生的线路跨越、孤环和孤链等不可行解，确保了可行解的数量，并能保留不可行解中的优良基因，以利于搜索更优的解决方案。 在负荷不确定性方面，文章引入了区间数的概念来表示负荷，通过区间潮流法考虑了负荷变化的可能范围。区间潮流法是一种处理不确定性数据的方法，它利用负荷的最小值和最大值来形成一个区间，以此来预测不同负荷水平下的网络运行状态。这种方法使规划方案更能适应实际负荷的变化，提高了规划的稳健性。 文章的算例结果显示，采用改进遗传算法进行中压配电网规划可以得到更为合理的网络结构。当负荷增长15%时，仍能保持规划方案的适用性，这充分证明了改进算法的有效性和实用性。 本文的核心知识点包括： 1. **改进遗传算法**：针对传统遗传算法的不足，对交叉和变异操作进行优化，提高了解的可行性和质量。 2. **负荷不确定性处理**：通过区间数表示负荷，利用区间潮流法考虑不确定因素，增强规划方案的适应性。 3. **不可行解的修复**：提出有效的修复策略，解决交叉、变异操作产生的线路问题，保持算法的高效性。 4. **中压配电网规划**：在新建变电站的背景下，如何进行合理的中压配电网规划，以应对未来负荷增长的挑战。 这篇研究对于电力系统保护与控制领域具有重要的参考价值，为实际电网规划提供了理论和技术支持。通过这种改进方法，可以提升中压配电网的规划质量和运行效率，更好地满足电力系统的稳定性和可靠性需求。