【摘 要】
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为了提高配网电路的经济性及故障情况下快速恢复供电的能力,提出将智能电网大数据发掘和模拟退火算法相结合,即通过模拟退火算法中Metropolis准则的设定来避免在寻优过程中陷
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为了提高配网电路的经济性及故障情况下快速恢复供电的能力,提出将智能电网大数据发掘和模拟退火算法相结合,即通过模拟退火算法中Metropolis准则的设定来避免在寻优过程中陷入局部最优,基于智能电网大数据发掘,考虑实时环境温度、变压器绕组温度和输电电缆温度情况下进行配网重构,并以美国PG&E 69节点配电系统为例进行仿真验证。结果表明,所提方法可有效降低优化的计算量,能迅速找到全局最优解,并满足所有约束,且配电网络的网损最小。
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