基于优化量子粒子群算法的配电网重构

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随着社会经济的发展,用户对电力的需求日益增长,配电网的网络结构也日趋复杂。由于配电网主要以架空线路为主,且分支线路较多,因此,其故障率、线损率较高,电能质量较差。而配电网重构能有效帮助电力系统保持安全又经济的运行状态。一方面,能有效降低配电网的网络损耗,提高配电网运行的经济性,另一方面,配电网重构还能起到均衡负荷、消除过载以及提高电能质量的重要作用。配电网重构作为电力系统中难题,是一个非线性、多目标组合优化问题。本文介绍了量子粒子群优化算法和引力搜索法,由于量子粒子群优化算法较简单,并能收敛于全局最优解,但在离散空间难以取得理想的优化效果。引力搜索法由于参数设定等原因,容易陷入局部收敛,但其计算能力强,收敛速度快,本文介绍了量子粒子群优化算法的优化步骤及流程,以及引力搜索法的搜索步骤,并通过分析二者的基本原理和优缺点,将这两种算法相结合,形成了新型混合算法,该混合算法在提高收敛速度的同时,保证实现全局寻优且适用范围较广。通过对潮流计算方法和数学模型的分析,介绍了配电网辐射型的判断依据,并针对配电网网络结构的特点。本文采用分层分区、前推后代的方法对配电网进行潮流计算,并对两种算法的基本原理进行了较为深入的分析。本文所采用的混合算法以最小网损为目标函数,对IEEE33节点配电网系统和美国PG&E69节点配电网系统,进行了重构验证,并通过与其他算法在配电网重构中的应用效果进行对比,体现出本文所采用的混合算法的优越性和在实际操作中的可行性,有效降低网损的同时,提高了电网运行稳定性。
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