基于最小生成树算法和改进遗传算法的配电网络综合优化 distribution network comprehensive optimization based on minimum spanning tree algorithm and improved genetic algorithms.pdfVIP

YANJIUYUFEN×I 研究与分析 基于最小生成树算法和改进遗传算法的配毫网络综合优化 王 磊1，庄 园2 (1．西北电力设计院，陕西西安710075；2．西安理工大学，陕西西安710048) ●摘要：配电网络重构和电客器优化配置是进行配电网络优化的两大重要手段。两者都有降低网络有功损耗和● 提高供电电压质量的功能，但单个的网络重构和电容器投切都不能达到配电网络总体优化的效果。且两者一个 是非线性组合优化问题，一个是非线性规划优化问题，用传统方法将两者结合进行配电网综合优化容易产生“组 合爆炸”，计算效率低。文章采用最小生成树算法和改进遗传算法将网络重构和电客器投切相结合，同时优化网 络结构和网络参数。实现配电网络的综合优化。 关键词：配电网络；最小生成树算法；重构；改进遗传算法；无功优化；综合优化 中图分类号：’IM714 文献标志码：A 文章编号：1673—7598(2009)12删—05 0引言 1 网络重构 配电网络重构和电容器优化配置是进行配电网 从数学角度来看，配电网络重构属于大规模非 络优化的两大重要手段。配电网络重构是网络结构 线性组合优化问题。由于配电网络巾作为优化变量 的优化。通过改变网络中开关的开断状态控制网络 的开关数量巨大。容易产生组合爆炸问题。目前采用 的功率流动。从而实现负荷均衡、降低线损的目的。 的求解方法有以下几类：1)支路交换法【12l，这类算 电容器配置是网络参数的优化．通过改变网络中的 法缺乏数学意义上的全局最优性；2)最优流模式法 无功功率流动来达到降低线损、提高供电电压质量 【3】，这类算法速度很快，但理论依据不足；3)人工智 的目的。一般情况下，网络重构时，电容器的容量保 能类算法【4】，如模拟退火法、遗传算法，这类算法可 持不变；电容器优化配置时，网络结构保持不变。因 以得到全局最优解，但速度较慢。 此，单个的网络重构和电容器投切都不能达到配电 本文利用最小生成树算法进行配电网络重构【习。 网络总体优化的效果。 该方法具有对所寻网络没有特殊要求，不依赖于网 本文提出利用最小生成树算法和改进遗传算法 络初始结构，易于解决复杂结构网络的寻优问题，计 将网络重构和电容器优化配置相结合．从结构和参 算速度较快。重构结果理想的优点。 数两个方面来优化配电网络：1)对配电网络进行网 1。1 数学模型与约束条件 络重构，通过改变网络的结构，实现负荷转移，从而 定义环网中开关处的电压平衡指数y召列q： (1) 平衡负荷，改善电能质量，降低网损；2)对负荷进行 y观j=max(以，配)／min(配，配) 无功补偿，通过调节无功注入，改变网络的参数，达 到降低网损、提高供电电压质量的目的。 其小者。 本文提出将网络重构和电容器投切相结合，利 网络重构的目标函数为： 用最小生成树算法与改进的遗传算法同时优化网络 1●1 IIlin乞yB岛 (2) 结构和网络参数，实现配电网络的综合优化，相比单 iJE8 独的优化措施取得了更加显著的经济效益，并有效 式中：a为开断开关两端的节点。 降低了系统运