含分布式电源配电网络重构遗传算法优化研究.pdf

本文档是关于含分布式电源配电网络重构的遗传算法优化研究，作者为贾文宇，来自华北水利水电大学，文章主要研究了含分布式电源出力与负荷不确定性对配电网重构的影响，并提出了相应的解决方案。在配电网络重构方面，这是近年来电力系统研究的一个热点问题，原因在于其能够提高配电网运行效率与电能质量。 研究中以分布式电源出力概率模型为基础，构建了考虑多种不确定性的供电能力机会约束模型。在电力系统中，分布式电源（如太阳能、风能等）的输出功率具有较大的随机性和不确定性，这会给配电网络的稳定运行带来挑战。因此，研究团队提出了一种机会约束模型，用以评估和处理这些不确定性因素对供电能力的影响。 随后，在所得出的概率模型基础上，建立了配电网重构模型。配电网络重构是一种优化手段，能够通过调整网络拓扑结构来提高网架运行的效率，它是一种动态的过程，可以根据系统运行状态的变化进行实时的调整。 在遗传算法（GA）的应用方面，文中针对常规GA的不足，提出了优化的GA编码方式。常规的GA在处理配电网重构问题时，由于不能针对配电网的结构特性进行编码和遗传操作，因而容易产生大量不可行解，从而影响搜索效率。因此，研究中优化了GA中生成初始种群和交叉操作的方式，使之更适合配电网重构模型，并将机会约束检验方法融入到GA中生成种群和交叉变异等流程中。 优化后的GA算法被用来求解含不确定性的配电网重构模型，同时提出了一种基于统计模拟的随机机会约束检验方法。该方法能够通过统计模拟来评估不确定性因素对配电网络重构的影响，并以概率的形式给出约束条件的满足程度，为运行工作者提供决策参考。 通过研究和优化，作者提出了一种新的思路和方法，这种方法能够更有效地处理含分布式电源配电网重构过程中的不确定性和随机性问题，为实现配电网的高效、稳定运行提供了理论依据和技术支持。 配电网络重构不仅是一项技术挑战，还涉及到电力系统工程的实际操作和运行管理。通过配电网重构，可以减少电网损耗、优化电力资源分配、提高电能质量和供电可靠性。而将遗传算法引入到这一过程中，利用其强大的全局搜索能力和较快的收敛速度，可以更高效地找到最优的重构方案。 此外，文章提到的“机会约束模型”是一种在数学规划中处理不确定性问题的模型。在电力系统优化过程中，面对诸多不确定因素，如负荷波动、分布式电源出力变化等，直接采用传统优化方法可能无法得到满意的结果，此时机会约束模型则能够提供一种考虑不确定性的优化框架，允许在一定概率水平下满足约束条件，为解决实际工程问题提供了新的思路。 通过本研究，我们可以看到，随着分布式电源在电力系统中的广泛应用，如何通过配电网络重构优化来适应这种新的能源结构，已经成为电力系统研究领域的一个重要课题。而遗传算法在这一领域的应用，不仅可以解决传统优化方法难以处理的复杂问题，还能够提高解决方案的效率和质量。因此，进一步研究和开发更加高效、智能的配电网重构优化算法具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。