遗传算法在配电网优化规划中的应用研究

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随着经济的快速发展,电力需求增长迅速,原有配电网在发展中暴露出很多问题,这些问题主要表现为设备陈旧、网架结构薄弱、网络供电能力不足、供电质量差、供电可靠性低、运行和维护费用高等,全国普遍出现配电网不能满足社会发展需求的情况,配电网急需建设和改造。因此有必要开展配电网优化规划的研究。 本文首先分析了我国配电网的现状,阐述了配电网网架优化规划以及配电网开关优化规划的主要内容及其数学模型,两模型可以有效地将配电网优化规划的可靠性与经济性结合起来,能够协调供电方与用户方的利益,适用于电力市场环境下的配电网优化规划。 然后,本文系统地论述了遗传算法理论,针对遗传算法的“早熟收敛”、局部搜索不足、编码不规范,不能把问题的约束条件表示出来等缺陷,介绍了主要改进措施,重点论述了单亲遗传算法,并且对单亲遗传算法的选择算子、基因重组算子、基因突变算子以及收敛准则做了进一步改进。改进措施如下: 1.采用最优保留策略与两两竞争相结合的选择方法。有效避免了轮盘赌选择在个体适应值差异很大时容易引起的“准早熟收敛”和“超级数字串”问题,避免了适应值很接近时容易出现盲目搜索的封闭竞争问题。 2.采用随最优个体相对保留代数双曲线增加的基因重组率和随最优个体相对保留代数指数函数增加的基因突变率。避免了重组率和突变率为常数时,取值过大,会破坏群体中的优良模式,对进化运算产生不利影响;取值过小,产生新个体的速度又较慢,难以达到最优解的问题。 3.采用最优个体最少保留代数作为收敛准则。这种判据充分利用了单亲遗传算法在进化过程中的知识积累,比常规最大单亲遗传代数判据更为合理。 最后,详细介绍了改进单亲遗传算法在配电网网架优化规划应用的实现过程,使用Ⅵsual C++开发平台完成了配电网优化规划程序的编制,并分别采用遗传算法、单亲遗传算法以及改进单亲遗传算法对算例进行了计算,计算结果表明改进单亲遗传算法在计算效率以及全局收敛方面均优于遗传算法和单亲遗传算法。本文进一步将改进单亲遗传算法应用在配电网开关优化规划中,并进行了实例计算。 通过研究表明改进的单亲遗传算法在配电网优化规划中的应用是有效的、可行的。
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