基于无向生成树的并行遗传算法在配电网重构中的应用

发布时间：2019-04-29 15:04

【摘要】：随着以风电、光伏为代表的不可控型分布式电源在配电网中的渗透率日益提高,分布式电源出力的不确定性成为配电网重构中必须考量的重要因素。因此建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程、节点电压、支路潮流和配电网开环运行约束的配电网重构随机优化模型。模型以机会约束描述节点电压和支路潮流约束,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛法随机潮流进行检验。提出了基于无向生成树的并行遗传算法以实现配电网重构模型的并行求解。IEEE 33节点系统的测试结果验证了模型的合理性,并将所提出的算法与基于无向生成树的遗传算法、粒子群优化算法、蚁群搜索算法和改进和声搜索算法进行比较,验证了其高效性。
[Abstract]:As the permeability of uncontrollable distributed power, represented by wind power and photovoltaic, is increasing day by day, the uncertainty of distributed power output becomes an important factor to be considered in the reconfiguration of distribution network. Therefore, a stochastic optimization model of distribution network reconfiguration is established, which is aimed at minimizing the network loss and taking into account the power flow equation, node voltage, branch power flow and open-loop operation constraints of the distribution network. The model describes node voltage and branch power flow constraints with opportunity constraints, and tests the stochastic power flow using Monte Carlo method based on Latin hypercube sampling. A parallel genetic algorithm based on undirected spanning tree is proposed to realize parallel solution of distribution network reconfiguration model. The test results of IEEE 33 node system verify the rationality of the model, and the proposed algorithm is compared with the genetic algorithm based on undirected spanning tree. Particle swarm optimization algorithm, ant swarm search algorithm and improved harmony search algorithm are compared to verify their efficiency.
【作者单位】：电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海交通大学;国网上海市电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2013BAA01B04) 国家电网公司科技项目(520940120036)~~
【分类号】：TM727;TP18

【参考文献】

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