（农业电气化与自动化专业论文）基于遗传算法的配电网络重构的研究.pdf

摘要 网络重构是配电系统运行和控制的重要手段，也是配电自动化系统的重要组成部 分。配电网络重构的实现，可以达到降低网损、均衡负荷、提高可靠性等目的。网络 重构在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题。自上世纪8 0 年代以来，人 们对配电网络重构进行了广泛的研究，形成了比较成熟的网络重构的方法和理论。国 内外常用的算法，有数学优化理论，最优流模式法( o f p ) 、支路交换法( b e a ) 、神经 网络算法( a n n ) 、蚁群最优算法( a c o ) 、模拟退火算法( s a ) 、遗传算法( g a ) 、t a b u 算 法、专家系统等等。在这些算法中，遗传算法以其全局搜索能力和在其它领域的应用 证明了研究遗传算法进行网络重构是有巨大潜力的，这正是本文研究的初衷。 根据配电网络的特点，采用变结构耗散网络进行配电网简化分析，并在此基础上 实现了网络拓扑分析、网络辐射状和无孤岛判断算法。并确定采用以配电网网损最小 作为配电网络重构的目标函数，同时采取事后综合比较开关动作次数的方法确定最优 方案，该重构模型灵活实用、易于操作。 现有的g a 在电力系统中的应用，基本上都是简单地套用基本的g a 而忽略了重 构问题的特殊性及相应的建模与求解技巧，研究并改进与电力系统相关的遗传编码及 遗传操作策略具有重要意义。本文采用了改进的染色体编码策略，即相邻开关在染色 体中相邻以及构成同一环路的开关在同一基因块内的编码方法，极大地提高了有效候 选解的比例。本文重点阐述了将解决组合优化问题比较有效的单亲遗传算法引用到配 电网络重构中。采用了单点移位和令基因块为整个染色体的p g a 基因移位操作和修 正的p g a 基因突变操作。消除了常规遗传算法中对可行性解破坏严重的双亲交叉算 子的作用，从而有效的避免了常规算法的缺陷。通过i e e e1 6 节点配电系统和美国 p g & e6 9 节点配电系统两个标准算例的验证，表明本文提出的方法在配电网络重构 的应用是可行的、有效的。 最后，在以上理论、算法和算例的研究基础上，以河北省某县城配电网络为原型， 采用v 1 1 什6 0 编程语言，设计并开发了配电网络重构软件。将面向对象技术引入配 电网络重构，建立了面向对象的配电网络模型，并对单亲遗传算法进行了有效的封装， 使配电网络重构具有灵活性、开放性、易维护性和数据的完整性。该软件作为配电自 动化主站端应用系统的一个高级功能模块，现己投入使用。经实践证明：系统人机界 面友好，使用简单方便，运行情况良好，运行人员评价较高。 关键词：配电系统；网络重构：拓扑分析；网络损耗；单亲遗传算法 $ t u d yo nd i s t r i b u t i o nn e t w o r kr e c o n f t g u r a t i o nb a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m a u t h o r ：h u ar u i t u t o r ：h n ol i m i l l m a j o r ：a g r i c u l t u r a le l e c t r i f i c a t i o na n da u t o m a t i o n a b s t r a c t 倘sd i s s e r t a t i o np r e s e n t s i m p r o v e dm e t h o dt os t u d yd i s t r i b u t i o nn e t w o r k r e c o n f i g u r a t i o n ( d n r c ) b a s e do n ap a r t h e n o - g e n e t i ca l g o r i t h m ( p g a ) n e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o ni sn o to n l ya ni m p o r t a n tm e t h o di nc i r c u l a t ea n d n t r o lo f d i s t r i b u t i o ns y s t e m , b u ta l s oa ni m p o r t a n tp a r to fd i s t r i b u t i o nm a n a g e m e n ts y s t e m i n t h e o r y , n e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o ni sac o m p l e xa n dm a n yo b j e c tc o m b i n a t i o no p t i m i z a t i o n p r o b l e m f r o m1 9 8 0 。8 。p e o p l eh a de x t e n s i v es t u d yo nn e t w o r kr v c o n f i g u r a l i o no f d i s t r i b u t i o ns y s t e m , s om a n yr e l a t i v e l ym a t u r em e t h o d sa n dt h e o r yo fn e t w o r k r v c o n f i g u r a t i o nh a df o r m e da n dd e v e l o p e d , s u c ha bo f p , b e a n n ，a c o ，s ao a , t a b u a n de x p e r ts y s t e m , b u ta l lm e t h o d sh a v em a n ys h o r t c o m i n g 1 1 1 ea b i l i t yo fg l o b a ls e 盯c h i n g a n de x t e n s i v ea p p l i c a t i o ni no t h e rs c o p e so fg e n e t i ca l g o r i t h mh a dp r o v e dt h a ti ti s a t t r a c t i n gg o a lf o rm t os t u d yh o wt oa p p l yg e n e t i ca l g o r i t h mt on e t w o r kr e e n n t i g u r a t i o n o nt h eb a s e - o fa n a l y s i st h es p e c i a l t yo fd i s t r i b u t es y s t e m ，s t r u c t u r ev a r i a b l e d i s s i p a t e dn e t w o r k ( s v d n li sa p p l i e da ss i m p l i f i e dm o d e lo fd i s t r i b u t i o nn e t w o r k 硼1 c d n r cm o d e l ，i nw h i c ht h eo b j - t i v ei st om i n i m i z et h es y a e mp o w e rl o s s ，i ss e tu p a n d t h eo p t i m a lr e s u l ti sg o t t e nb ya n a l y z i n gt h es y s t e mp o w e rl o s sa n ds w i t c h e so p e r a t e dt i m e s t 缸sm o d e li ss i m p l ea n de a s yt ob ei m p l e m e n t e d t h es h o r t a g eo fc l a s s i c a lg e n e t i ca l g o r i t h mi np o w e rs y s t e mw a sp o i n t e do u t 1 1 博 p r e d i g e s t i o no fn e t w o r k s ，t h es t r a t e g yo fc h r o m o s o m ee n c o d i n ga n dt h ep g aw e r e p r o p o s e d i tc o u l db eu s e dt or e d u c et h eu n s o l v a b l ec o d e , t oe n h a n c et h er a t eo ft h e s o l v a b l ec o d ea n dt oa c c e l e r a t et h ec a l c u l a t i n gp r o c e s sb yt h ek i n do fp g a 1 h ep a p e r p r e s e n t sa ne n c o d i n gm e t h o do fn e i g h b o r i n gs w i t c h e sn e i g h b o r i n gi nt h ec h r o m o s o m ea n d s w i t c h e si nt h es r m el o o pi nt h e $ a l n eg e n e n ec l r o s s o v e ro p e r a t i o ni sp e r f o r m e do n l yo n t h ec o r r e s p o n d i n gg e n e s 1 1 1 em u t a t i o na n di n v e r s eo p e r a t i o ni sl i m i t e dw i t h i nt h eg e n e t h e s es t r a t e g i e sg r e a t l yr e d u c et h ei n f e a s i b l es o l u t i o n sp r o d u c e dd u r i n gg e n ea l g o r i t h m o p e r a t i o n si nt h ea p p l i c a t i o n t od i s t r i b u t i o ns y s t e mr e c o n f i g u r a t i o n f u r t h e r m o r e , a d i s t r i b u t i o ns i m p l i f y i n gm e t h o di sa l s op r o p o s e dt or e d u c et h el e n g t ho fc h r o m o s o m ea n d e n h a l l c et h ee f f i c i e n c yo ft h ea l g o r i t h m 1 1 圮r e c i p r o c a lv a l u eo fa c t i v ep o w e rl o s s e si s t a k e nt ob et h ef i t n e s sf u n c t i o n , w h i c hw i l lb es i m p l ea n de f f e c t i v e i np a r t i c u l a r , t h er e s u l t s o f t w os t a n d a r dt e s tc o m p u t a t i o n ss h o wt h a ti tc o u l d b eu s e dt or e d u c et h eu n s o l v a b l ec o d e , t oe n h a n c et h er a t eo ft h es o l v a b l ec o d ea n dt oa c c e l e r a t et h ec a l c u l a t i n gp r o c e s sb yt h e k i n do f p g a a tt h ee n do ft h ep a p e r , t h es o l u t i o no fb u et e s tc o m p u t a t i o n sa 聆s h o w n , i nw h i c h n e t w o r kl o s i n gi sm i n i m i z e db yd i s t r i b u t i o nr e c o n f i g u r a t i o n t h ep r o g r a mi sd e s i g n e db y u s i n gv c + _ 嗡0 t h ee s t a b l i s h m e n to fd i s t r i b u t i o ns y s t e mm o d e la n dg e n e t i ca l g o r i t h mi s i m p l e m e n t e db yu s i n go b j e c t - o r i e n t e dt e c h n o l o g y ( o o t ) i tm a k e sc l e a rt h a tt h ep r o p o s e d a l g o r i t h mh a st h ee f f e c t i v e n e s sa n dp r a c t i c a b i l i t y n e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o n ；t o p o l o g ya n a l y s i s ；f e e d e r 独创性声明 本人声明所里交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得塑a 垦盔些盘茎或其他教育机构的学 位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文 中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：花蕊， 签字日期：御年6 月一日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解塑i 垦壅些盘鲎有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅。本人授权塑些盘些盘茎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：花蕊， 签字日期：2 神7 年6 月加日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 毒管陂 签字日期：易卿年石月矿日 电话： 邮编： 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 1 1 课题提出的背景及意义 1 1 1 课题提出的背景 1 引言 长期以来，由于我国电力供应紧张、缺电严重，形成了“重发、轻供、不管用” 的倾向，研究和建设的重点放在了发、输电方面，而相对忽视了配电方面。在西方主 要工业国家，对电网的投资大于对电源的投资，对配电的投资又大于对输电的投资， 美、英、日等国发电投资、输电投资、配电投资三者的比例约为l ：0 5 ：0 7 5 ；而在我 国恰恰相反，对电网的投资不到对电源投资的一半，且对配电网络的投资又小于对输 电网络的投资，发电投资、输电投资、配电投资三者的比例为l ：o 2 3 ：o 1 2 。建设资金 投入的不足，导致了我国配电网络结构薄弱、设备陈旧、技术落后、事故率高、网损 率高、可靠性差、电压质量差、运行自动化程度低，有电“送不进、落不下、用不上”， 成为把电能从电厂送到用户的“瓶颈”。 为了适应现代化建设与发展的需要，不断满足国民经济增长和人民生活质量提高 对电力的需求，国家电网公司按照国务院的统一部署展开了城乡电网建设与改造工 程。经过几年的建设与改造，我国的配电网络得到了明显的改善，配网自动化l l j 的水 平也取得了长足的进展，但是目前的配电自动化产品基本上停留在s c a d a ( 数据采 集与安全监控) 水平。虽然花费不少代价在户外柱上断路器处安装馈线终端单元 ( f i x ) ，并建设了密集的由f 1 1 j 到配电自动化中心的通信网络，获得了大量反映配 电网运行状况的实时数据，但是多数配电自动化s c a d a 系统仅将这些宝贵的数据以 可视化的形式展示出来，并没有对这些数据进行处理，更没有运用人工智能的手段较 好地为电力生产服务。 实际上配电网的运行方式非常灵活，仅凭借值班员的经验调度和管理配电网越来 越困难，迫切需要发展智能配电软件协助操作员甚至代替操作员，更科学、更及时地 做出最佳的调度决策，从而确保配电网安全运行，更好地提高供电可靠性，降低运行 费用和提高经济效益，最大限度地发掘配电网的潜力，也可以使配网自动化的效益更 好地体现出来，并促进电力行业长期稳定持续地发展。通过配电网络重构可以给调度 员提供决策依据，因此，配电网络重构的研究成为目前电力系统的研究热点之一。 国家电网公司农网“十一五”科技发展规划纲要已经明确指出，“十一五” 期间“完成农网配网自动化建设技术导则、模式及标准化设计规范的制定。每个省( 网) 公司建成2 - - 3 个县城配电网自动化试点工程”【2 j 。配网自动化将是未来最大的亮点： 一次设备先行，二次设备蓄势待发。因此，作为配网自动化软件高级功能模块之一的 配电网络重构是未来研究的一个重要方向。 基于遗传算法的配电网络重构的研究 1 1 2 课题提出的意义 配电网络重构又称配电网络组态，或配电网络馈线组态、配电网络馈线重构 ( d i s t r i b u t i o nf e e d e r r c c o n f i g u r a t i o n ) 等。配电网络重构就是在保证配网呈辐射状、满 足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下，改变分段开关、联络开关的组 合状态，即选择用户的供电路径，使配网某一指标( 如：配电网线损、负荷均衡或供 电电压质量等) 最佳的配网运行方式。 配电网的经济运行仅采用离线计算的手段，诸如潮流计算、网损计算和无功优化 等，还是不够的。如果能找到一种使用方便灵活、满足实际要求、适合配电网网架结 构的通用配电网络重构模型和相应的简便可行、精度足够、判断准确的配电网络重构 算法来优化配电系统结构，将有利于提高配电系统的供电质量和经济性，改善配电服 务质量和提高配电工作效率。为配电管理系统的可靠、准确运行奠定坚实的基础。 配电网络重构主要意义在于： ( 1 ) 降低配电网线损，提高系统经济性。 ( 2 ) 均衡负荷，消除过载，提高供电电压质量。 ( 3 ) 提高供电可靠性。 此外，配电网络重构不仅具有明显的经济效益，而且具有重要的社会效益，是当 前电力系统的一个热门研究方向，它作为配电自动化的高级应用软件是d m s 必不可 少的重要组成部分。 1 2 国内外研究现状 配电网重构是1 9 7 5 年由英国人九m e r l i n 和h b a c k 首次提出，兴起于8 0 年代后 期。早期的配电网重构主要是研究通过怎样的供电路径给新用户供电可以使总的费用 最小，即研究配网规划阶段的配电网络重构问题。因其在降低网损和改善系统安全方 面的重要作用而受到了不少学者的注意。近几年，逐步有学者研究配电自动化系统 ( d a s ) 中加入网络重构高级功能模块是否可行，研究结果表明配电网络重构不仅在经 济和技术上可行，而且可以极大地优化配电系统的运行。 目前配电网络重构的目标一般为降低配电网线损、均衡负荷、提高供电可靠性、 提高供电电压质量、提高电压稳定性，或综合几个目标为目标的配电网络重构。但是 主要集中在以线损最小为目标和配电负荷均衡化为目标两类。因为提高供电可靠性由 于受实际数据来源等的限制，实际操作起来比较困难，并且以提高电压质量为目标的 数学模型通常碍到和上述两种目标函数同样的解。研究表明，尽管在精细分段不能满 足、馈线间的负荷转移必须成组进行的情形下，以线损最小为目标和配电负荷均衡化 为目标的两类网络重构的结果是很接近的，但是在一些特殊的场合，比如由于我国配 电馈线分段较少，有可能造成馈线分段不均匀，甚至导线的粗细也很不一致，在这种 情形下，以负荷均衡化为目标的网络优化结果并不能保证线损最小。 配电网络重构是一个大规模非线性混合规划问题，具有大量的局部最优解，一般 不可微、不连续、多维、有约束条件、高度非线形化等特点。如何进行全局最优化， 2 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 有效避免“维数灾”一直是国内外研究的热点。迄今为止，国内外文献提出的解决配 电网重构的算法有以下几种： ( 1 ) 数学优化理论； 3 - g ( 2 ) 最优流模式法( o f p ：o p t i m a lf l o wp a t t e r n ) ；i 9 - t s ( 3 ) 支路交换法( b e m ：b r a n c he x c h a n g em e t h o d ) ；d 6 - 笠i ( 4 ) 模拟退火法( s a ：s i m u l a t e d a n n e a l i n g ) ： 2 3 - 2 6 ( 5 ) 人工神经网络( a n n ：a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) i 2 7 - 2 9 ( 7 ) 遗传算法( g a ：g e n e t i c a l g o r i t h m ) ；1 3 0 - ：锸1 ( 6 ) 专家系统。【5 删 此外，还有模糊策吲印6 i 】、图论算法【6 2 l 、蚁群最优【6 射、t a b u 搜索咿l 、递归虚拟 流算法1 6 5 1 等。 1 2 1 数学优化理论算法 数学优化理论算法是直接利用现有的数学优化原理进行配电网络重构的方法，包 括分枝定界法1 3 】整数规划【4 一、线性规划【6 , 7 1 、非线性规划【8 】等数学优化方法。 m e r l i n 和b a c k 在文献f 3 】中提出了一种基于分枝定界技术的启发式重构方法，首 先闭合所有的开关使网络转换为一个少环状网络，然后每次打开一个开关，直至网络 恢复到辐射状结构，每次打开一个开关都要保证减少网损。该方法的优点是；( 1 ) 最 终的重构结构不依赖于初始状态；( 2 ) 求解过程能够导致最优或近似最优的网络结构。 缺点是：( 1 ) 负荷被等值为仅含有功功率的恒定电流源，而不管网络结构的变化；( 2 ) 忽略了电压相角；( 3 ) 忽略了网络约束条件；( 4 ) 使用了直流潮流的计算方法。 j i y u a nf a n 等人【4 】提出一次只开合一对开关的单环网优化问题，其数学模型为具 有二次目标函数、0 - 1 状态变量的非线性整数规划问题，用单纯形法求解。 n d r s a r m a 等人 5 1 提出一种基于o - l 整数规划的配电网重构算法，这种方法一 次可以考虑多个开关操作，并可以锝到全局最优解。 a b u t 6 j 提出了利用改进的线性规划的方法进行网络重构。 t p w a n g e r 等人【7 】把网损最小的网络重构问题转化成考虑二次费用的网络传输 问题，二次功率损耗用分段线性函数表示，将馈线电压降落和热容约束包含在其中， 该方法不需要起始方案，在优化过程中形成辐射状的网络结构。 ka o k i 等人捧1 忽略电压降落，将负荷当成恒定电流吸收器，用非线性规划技术 来求解配电网重构问题。 一般认为，利用数学优化理论可以得到不依赖于配电网初始结构的全局最优解， 但已证明，数学优化技术属于“贪婪”搜索算法，计算时间非常长，在应用于实际配 电网时，随着维数的增多将导致严重的“组合爆炸”问题。 1 2 2 最优流模式算法 j 最优流模式算法是1 9 8 9 年由d a r i s h s h i r m o h a m m a d i 等a t 9 】提出的一种启发式方 基于遗传算法的配电网络重构的研究 法，基本步骤与文献【3 】基本相同，但d s h i r m o h a m m a d i 等人的主要贡献在于提出了 最优流模式的概念，并用它来指导打开哪个开关。整个算法以功率损耗最小为目标函 数，其基本步骤为： ( 1 ) 合上所有开关形成多环网； ( 2 ) 计算多环网的潮流，获得节点注入电流； ( 3 ) 仅保留多环网络的支路电阻，利用( 2 ) 获得的节点注入电流，在满足k v l 和k c l 条件下求得的电流分布就是最优流模式： ( 4 ) 打开最优流模式下电流最小的支路，打开一个支路解开一个环。重复( 2 x 3 ) ( 4 ) 直到网络恢复到辐射状为止。最优流模式算法的流程图如图l 所示。 读入同络及开关敦据 合上所有开关形成多环同 进行多环网的潮流计算，得到各节点的注入电漉 仅使用多环网络的支路电阻再次 进行潮流计算，确定最优流模式 打开最优流模式下电流最小的开关 0 是 厂习 、j 田f 量优流横式算法的藏程田 h g if l o wc h a r to f o p t i m 丑if l o w 牟吡锄a l g o r i t h m 该方法以优化理论为依据，把开关组合问题转化为优化潮流的计算问题，使复杂 问题得到了简化，并且能够给出一个近似最优解但随着网络规模的增大，由于算法 中涉及到少环网的潮流计算和最优流的计算，使得计算时间大大增加，在大规模配电 网络中的实时应用比较困难。另外，初始时闭合所有开关使网络中同时存在多个环网， 求解最优流模式时各环网电流相互影响，打开开关的顺序对结果也有较大影响，确定 一个待开开关有可能需要迸行多次配电网潮流计算。文献i 1 0 1 在【9 】的基础上研究了不 平衡配电网络的最优流模式重构方法。为了克服文献e 9 6 0 存在的问题，s ko o s w a m i 等人【i l 】提出每次只合一个联络开关，确定一个待开开关的方法。消除了环网电流的相 互影响，但没有从根本上解决问题，计算量仍较大。文献 1 2 ，1 3 在文献【9 】的基础上提 4 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 出一种改进的最优流模式算法，在求最优流时，只将环网支路中的阻抗简化为电阻， 而辐射状分支仍保持用阻抗描述，从而更加符合实际情况，并且通过网损变化的估算 来确定要打开的开关。而文献 1 4 】推导出一次开关操作中功率损耗增量的表达式，然 后选择功率损耗增量最小的开关操作。 最优流模式算法的优点是速度快、开销小。其缺点是指导思想缺乏理论依据，并 且它还缺乏一种有效的方法避免重构过程中出现孤立节点；初始时闭合所有开关使网 络中同时存在多个环网，求解最优流时各个环网流相互影响，打开开关的顺序对结果 有较大影响；而且确定一个待开开关有可能需要多次配网潮流计算。同时，它假设所 有的支路上都有可操作的开关，不符合实际情况。 1 2 3 支路交换算法 s c i v a n l a r 等人【1 6 】首先提出该方法：首先计算初始潮流和网损，利用潮流计算的 结果将负荷用恒定电流表示，每次只合上一个联络开关形成一个环网，选择环网中一 个分段开关并打开，使配电网恢复为辐射网，从而实现负荷转移，达到负荷均衡和降 低线损的目的。为了保证开关交换操作能够降低网损，还推导了一个开关交换前后网 损变化的估算公式： r i 一1 2 p = r e | 2 ( e 。一e 。) i il + r b o p l 1 | | ( 1 ) ， l i d j岫l 其中：d 为被转移区域的节点集合，m 和i 1 为合上的联络开关两端的节点，且m 为从电源点开始电压降落较小的节点，l ；为节点i 的负荷电流，r 1 0 0 。为合上联络开关 后形成的环网的串联电阻之和，e m 和e n 分别为节点m 和节点n 的电压。 ，为了保证网损下降，必须闭合两端电压差最大的联络开关，并将负荷从电压降落 大的一侧转移到电压降落小的一侧，据此可以建立一组启发式的规则。图2 给出了开 关交换算法的流程图。 该算法有如下特点：( 1 ) 可以快速确定降低配电网线损的配电网结构：( 2 ) 通过 启发式规则减少需要考虑的开关组合；( 3 ) 可以利用公式估算开关操作带来的线损变 化。不足之处在于：( 1 ) 网络重构结果与网络中开关的初始状态有关，在相同的负荷 情况下，不同的初始状态可能得出不同的重构结果；( 2 ) 每次考虑一对开关的操作能 够降低网损，但这个过程并不保证整个过程是最优或近似最优。 m e b a r a n 等人m 】在文献【1 6 】的基础上进行了改进，利用网损变化的估算公式为 二次函数的特点，将二次函数求极值的方法用于寻找最佳开关操作，降低了总的搜次 数。m a k a s h e r a 等人【i8 】利用开关交换法进行配电网负荷均衡，从潮流方程出发得出 开关交换引起网损变化的另外一个公式。w h e i m i al i n 等人【1 9 】根据线路损耗公式定 义了3 个开关系数，据此来决定打开环的最优点，每次只考虑具有最大降损效果的开 关操作策略，降低了搜索空间。g p e p o n i s 等人唧l 对雅典的一个配电网进行了简化， 然后用开关交换算法和最优流模式算法进行配电网重构，结果表明开关交换算法结合 启发式规则具有更快的处理速度。文献 2 1 提f l 了以电压均衡指数为目标函数的开关 基于遗传算法的配电网络重构的研究 交换算法。文献【2 2 】提出了用支路交换的生成树搜索法，将重构河题转化为最优生成 树的局部组合优化问题。 进行全同潮流和同损计算，将负荷变为恒定电流 利用启发式规则减少需要考虑的开关组合 1 2 4 人工智能算法 估算需要考虑的开关操作降低的网损 否 嚣淼群) 强亘巫 芝! 夕1 e 上是 打开最大降损效果的开关 进行潮流计算 有越限吗 放弃最后一次开关操作 田2 开关交换算法的流程围 f i g 2f l o wc l i mo f b r a n c h - e x c h a n g ea l g o r i t h m 人工智能算法( - a f i c i a ti n t e l l i g e n c c - a i ) 就是模拟工作人员在实际工作中获得的 经验进行操作所采用的方法，它是在1 9 5 6 年由美国的m e c a x h y 和m i n s k y 等人提出 的，经过多年的努力，己经有了很大的发展。近年来，许多学者将人工智能的理论和 方法应用于电力系统的研究和生产实践中，其中用于配电网重构的方法主要有：模拟 退火方法( s i m u l a t e d a n n e a l i n g ，缩写为s a ) 2 3 - 2 6 、人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k ，缩写为a n n ) ”- 2 9 ，遗传算法( g e n e t i c a l g o r i t h m ，缩写为g a ) 【排蚓、专家系 统【5 7 删和模糊理论【 1 等。 ( 1 ) 模拟退火法 模拟退火法通过模拟融熔金属的物理退火性质，采用了随机搜索选代的优化过 程，是寻求最优解的一种方法，理论证明，它具有良好的收敛特性。算法的流程图如 6 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 图3 所示。 图3 模拟退火算法的流程围 f i g ，3f l o w c h m o f s i m u l a t e d a n n e a l i n g a l g o r i 曲m 模拟退火法( s a ) 是1 9 5 3 年由m e t r o p o l i s 等人为了模拟熔融态固体热平衡的形成 而提出的一种简单算法，即m e t r o p o l i s 抽样算法。1 9 8 3 年，k i r k p a f f i e k 等人首先将这 一算法应用于求解组合优化问题，提出了模拟退火算法即采用随机搜索迭代过程来 寻求最优解。文献2 3 、2 4 将这一算法用于实现最优配电网络重构。由于一个规模较 大的配电系统会产生大量的待选结构，要对每一个网络状态进行网损计算，势必增加 计算时间。事实上每一个新的网络结构都是在前一个网络结构的基础上通过对某一条 或几条馈线做随机扰动而产生的，在假设电源电压恒定时，只需对扰动过的馈线进行 有功网损增量的计算，即可得到整个系统的有功网损变化量，然后根据m e t r o p o l i s 接 受准则判断是否接受为当前状态，若被接受，则修改当前网络结构，否则，放弃此待 选结构。s a 法对目标函数无特殊要求，得到的是全局最优解，此解与初始可行解基 本无关，s a 法同时还能有效地克服“维数灾”问题，但是，s a 法收敛的关键在于退 7 基于遗传算法的配电网络重构的研究 火方案的选取，若选择不当，则需要大量的随机迭代，计算量大：得到的解与最优解 相差甚远。 ( 2 ) 人工神经网络法 a n n 的最大特点是可以通过样本的训练将输入与输出之间的非线性关系存 储在神经元的权值中。因此，可以用a n n 反映配电网负荷模式( 各节点负荷的组合 就称为负荷模式) 与配电网最优结构之间的非线性关系。 h k i l n 等人1 2 为了克服获取大量训练样本的困难，将负荷分为不同的区域。 针对每一负荷区域得出训练样本，样本的输出则通过求解包含电压降落和馈线热容约 束的二次规划问题得到。 这种方法与传统方法不同之处在于不需要进行潮流计算，不用对开关操作的降损 效果进行估算，可以大大降低配电网重构的时间，从速度上看这是目前最快的配电网 络重构算法。对神经网络的训练样本只需对应于不同初始结构和两络结构即可，因此， 一旦a n n 权值给定，只要给定输入，马上可以得到输出。由于神经网络具有非线性 映射较强的并行计算能力和抗干扰能力，有潜力实现在线实时控制。a n n 法的不足 之处在于其最优解与训练样本有很大关系，而配电网络的结构与负荷变化非常频繁， a n n 权值常需要重新更换，从而限制了其实用性，而且训练过程中有时会出现“麻 痹”现象，究竟应选用多大的a n n 节点规模尚无理论指导。 ( 3 ) 专家系统方法 专家系统法是模拟工作人员在实际工作中获得的经验进行操作所采用的方法。它 包括知识库、推理机( 或推理机制) 、综合数据库( 或工作存储器) 、解释接口( 或人 机界面) 、知识获取( 或预处理程序) 5 个方面。它的优点是使用范围较广，能满足 实时要求，可适用于大规模网络和多故障条件下的恢复以及重构，网络变化后只需要 修改相应的知识库。其缺点是约束条件的考虑较困难，且无法保证最后所得的解是全 局最优解。 c h e n - c h n gl i u 等人【7 】提出有一种基于专家系统的故障恢复与配电网重构算法， 规则是对配电网进行研究和了解调度人员的经验后所得到的，这种方法可以降低网 损，但不能保证得到全局最优解。t t a y l o r 等人【5 8 】和g c h a n g 等人【5 9 魄出的算法基本 相同，其目标函数为避免变压器、馈线过负荷以及电压越限的发生，他们认为满足这 些条件时可以降低配电网线损。g c h a n g 等人【5 9 】的研究表明应该在进行配电网重构时 采取继电保护和电压控制策略。由于在实际运行中调度员不愿意对系统傲较大的调 整，因此专家系统方法可以给调度员提供确实有效的建议。 8 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 1 3 本文的主要研究工作 本文的研究工作得到了横向科研项目的资助，项目名称：配电自动化主站端应 用系统开发。本文对该项目主要进行了如下研究工作： ( 1 ) 本文首先查阅了大量的相关资料，对已有的用于配电网重构的各种算法进 行了研究和比较，选定了遗传算法。 ( 2 ) 针对复杂配电网的特点进行简化建模，在该模型的基础上进行基形变换和 网络接线分析、网络辐射状和无孤岛的判断，为配电网络重构奠定基础。 ( 3 ) 在介绍遗传算法的形成与发展、基本操作、基本定理以及求解步骤的基础 之上，分析研究传统遗传算法存在的缺陷，针对遗传算法存在的局部搜索不足以及“早 熟收敛”等缺陷，介绍了多种改进措施。 ( 4 ) 重点阐述单亲遗传算法的基本理论和单亲遗传的基因移位、基因突变、基 因倒位等基因操作策略。 ( 5 ) 采用上述提出的算法和技术，提出单亲遗传算法中染色体编码策略，构造 以重构后网损最小的目标函数，设计、编写计算程序，并通过两个标准算例验证单亲 遗传算法在配电网络重构中应用的可行性和正确性。 ( 6 ) 在标准算例验证的基础上，采用v c + + 6 0 语言开发配电网络重构软件，将 研究成果应用到某县配电网络重构实际工程当中，验证该算法的有效实用性。 ( 7 ) 总结本文研究成果，分析研究中存在的不足。展望配电网络重构的进一步 研究工作。 本文结合配电网络特点和单亲遗传算法特点具体探讨如何实现单亲遗传算法的 网络重构。 9 基于遗传算法的配电网络重构的研究 2 配电网简化建模 2 1 配电网简化分析的意义 大规模网络的求解，总是面临计算量大和占用存储空间大、速度慢、收敛困难、 “组合爆炸”等实际困难。复杂配电网不仅规模巨大，而且严重缺乏测量数据，因此 求解更加困难。虽然电力系统建模和分析技术已经很成熟，但是在用来描述配电网时 却十分不方便，主要存在下例问题：首先配电网的线路分支点和配电变压器接入点都 应看作是节点，因此配电网的节点比输电网的节点要多的多，导致导纳矩阵非常庞大， 占用存储空间和处理工作量也非常大。其次配电网上测量点少，由于受到建设费用的 限制，一般只有少数重要的配电变压器得到测量。另外，配电网的柱上开关安放在户 外，其辅助开关接点表面易氧化，导致接触不良，造成刑上报的开关位置信息不 准确，而这些信息对于确定配电网的运行方式、故障诊断、故障隔离以及网络重构是 非常重要的。 因此，针对复杂配电网的特点进行简化建模，充分利用现实中可以获得的有限测 量数据反映配电网的主要有运行指标，是建立人工智能的基础，也是目前国际上的一 个活跃研究领域。 在配电自动化系统中，为了实现智能配电功能，必须建立配电网的数学模型并分 析配电网的潮流。传统的电力系统分析采用n r 法、p - q 分解法和b x 法等方法【的舯l 。 上述方法由于需要将配电网上的每台配电变压器都看作是节点，从而导致矩阵非常庞 大，严重影响处理速度。更不利的是，为了降低建设费用，配电线路上通常只有柱上 开关的量测是可以满足的，而配电变压器一般均不安装量测设备，导致传统方法山于 严重缺乏量测数据而无法得出潮流嘟】。 文献 6 9 】采用了将一条馈线上的负荷看作是在线路上均匀分布的简化处理方法， 建立了负荷均匀分布模型( e v e nl 0 a dm o d e l e v e n ) ，从而得出了沿线的电压降落 和线损的近似结果，但是当线路上负荷的分布严重不均衡时，负荷均匀分布模型会带 来较大的误差。 文献【6 8 】提出了几种考虑负荷沿线分布的简化模型，最近在此基础上发展了三种 改进的配电网络简化模型，即等效线损模型( e q u i v a l e n tl i n el o s sm 0 d d e l l ) 、等 效电压降落模型f e q u i v a l e n tv o l t a g ed r o pm o d e i e v m ) 和混合模型( h y b r i d m o d e l h m ) t 7 0 l 。在这些模型中，将一条线路上的所有负荷用一个等效负荷来表示， 但是仍必须确切地知道各个负荷( 即配电变压器供出的负荷) 的值以及各个负荷问的 阻抗，而实际上由于缺乏量测点，这些数据一般是难于获得的。 在本章采用了配电网的简化模型化方法【7 l 】：仅将线路上的柱上开关看作是节点， 而将配电线路和配电变压器综合看作是一种耗散元件。但是这种方法采用代表相电流 代表负荷，难于计算出配电线沿线各处的电压降落和潮流分布。于是又采用了一种新 的采用等效负荷简化配电网的方法，不需要量测各配电变压器供出的负荷，也不需要 知道各个配电变压器间的阻抗，在仅能够获得配电线路沿线柱上开关处的量测信息的 河北农业大学硕士学位( 毕业) 论文 情况下，仍然能够求解出嚼络重构后沿线各处的电压降落和潮流分布。 2 2 配电网的简化处理 从负荷的角度将配电网看作是一种赋权图可以解决上述问题。将线路上的柱上开 关看作是节点( n o d e ) ，节点的权为流过该节点的负荷。将相邻两个节点间的配电馈线 和配电变压器综合看作是图的边( e d g e ) ，边的权即是该条边上所有配电变压器供出的 负荷之和。这样处理之后达到了简化节点数的目的，如图4 所示。 t lt ，t t t - ( a ) b j&s - i & 田4 一个鬣电胃局部( a ) 传统模型和c b ) 简化模型 注：“为电彝点，s - 为馈线开关，e 一为末梢点，b 为t 接分支点，t 为配电变压器 ：电源点：t 接分支点：合闸状态的节点o ：分阍状态的节点 f i g 4 at r a d i t i o nm o d e la n dp r e d i g e s tm o d e lo f d i s t r i b u t i o nn e t w m - k ( a ) t r a d i l i o nm o d e l ，p r e d i g e s tm o d e l m , - - e l e c c a ls o u r c en o d e ：s m 1 i n es w i t c h ： e 广蜘dr t o d e ；b r - - tn o d e ：b 们日s f o n n d ； - d e c 缸c a ! s 0