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《基于離散量子粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于離散量子粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)（江蘇省電力公司宿遷供電公司223800）摘要：木文利用了修正的離散量子粒子群優(yōu)化算法（MQPSO）對配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)進行重構(gòu)，算法在原有的二進制粒子群基礎(chǔ)上改進了Sigmoid函數(shù)的簡單映射關(guān)系,直接利用MQPSO實現(xiàn)了改進粒子群自身算法直接的映射關(guān)系，提高了算法的運算效率。此外，由于配電網(wǎng)自身的輻射狀運行特點，木文利用節(jié)點優(yōu)化3步驟對配電網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，使得粒子在初始化過程中避免了不可行解的出現(xiàn)。最后對IEEE單饋線33節(jié)點配電系統(tǒng)進行了優(yōu)化計算，其結(jié)果與最優(yōu)解吻合，同時還證明了MQPSO算法在處理離散問題的高效性。關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)重構(gòu)MQP
2、SO算法節(jié)點優(yōu)化ABSTRACT:!nthispaper,amodifieddiscretequantumparticleswarmoptimizationalgorithmisappliedintothepowerdistributionnetworkreconfiguration.BasedonthediscretebinaryofthePSO,thisalgorithmherewillimprovethesimplemappingofSigmoidfunction,andrealizethealgorithm'sdirectmappingitselfbyusing
3、theMPSOalgorithm,whichwillmakethealgorithmmuchefficient.Takingtheradialoperationofpowerdistributionnetworkintoconsideration,thispaperwilloptimizethepowerdistributionnetworkthrough3stepsofnodeoptimization,whichcanavoidthoseinfeasiblesolutionswhentheparticlesareinitialized.Attheendofthispa
4、per,IEEE33nodedistributionsystemistestedbyusingtheMDPSOalgorithmsndtheresultsaretallyagreedwiththebestsolutions,shouwingthattheMDPSOcanbeeffectivelyusedtothosediscreteproblems.KEYWORDS:Powerdistributionnetworkreconfiguration;MDPSOalgorithm;Nodeoptimization引言由于用電用戶不斷增多，各種電力設(shè)備的投入也隨之增加，在配電網(wǎng)
5、中造成了大量的電能損耗。據(jù)統(tǒng)計，全國城網(wǎng)llOkV及以下配電網(wǎng)網(wǎng)損占總網(wǎng)損的60%,特別是10KV配電網(wǎng)的網(wǎng)損占了整個網(wǎng)損相當(dāng)大的比例，配電網(wǎng)重構(gòu)是降低網(wǎng)損的途徑之一。目前，配電網(wǎng)重構(gòu)算法有支路交換算法［1］,最優(yōu)流算法［2］,模擬退火法⑶，遺傳算法［4,5］,蟻群算法⑹，粒子群算法［7?9］以及算法間混合形成的改進算法。本文所用的配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化算法是基于二進制修正的粒子群優(yōu)化算法，算例表明該算法收斂速度快，避免了群局部收斂和兀余計算的缺陷，是一種高效的搜索算法。1配電網(wǎng)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)主要是在滿足合理供電的前提下，調(diào)整配電網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，均衡各饋線負荷，使配
6、電網(wǎng)的網(wǎng)損降低，供電電壓質(zhì)量提高，以保證配電系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。本文僅以網(wǎng)損最低為目標(biāo)展開討論。其表達式可表示為：式中：為節(jié)點與支路關(guān)系的關(guān)聯(lián)矩陣；為饋線潮流矢量；為負荷需求矢量。在實際中，配電網(wǎng)主要通過（1）和（4）來完成網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)，不等式約束條件則可以通過采用罰函數(shù)來轉(zhuǎn)化成無約束條件，最終確定最優(yōu)化結(jié)果。2PSO算法及其改進2.1PSO算法簡介粒子群優(yōu)化（PSO）算法基本思想就是模擬鳥群的捕食行為。在PSO算法中，每個優(yōu)化問題的解都是搜索空間中的一只鳥，稱之為“粒子”。所有的粒子都有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值（fitness）,每個粒子還有一個速度決定他們飛行的方向
7、和距離，粒子們就追隨當(dāng)前的最優(yōu)粒子在解空間中搜索。PSO初始化為一群隨機粒子（隨機解）。然后通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次迭代中，粒子通過學(xué)習(xí)兩個“極值”來進行下一步的搜索。一個就是粒子本身所找到的最優(yōu)解。這個解叫做個體極值Pbesti（d）。另一個極值是整個種群目前找到的最優(yōu)解。這個極值是全局極值Gbest(d)o在找到這兩個最優(yōu)值吋，粒子根據(jù)這兩個值來更新自己的速度向量和位置向量：式中：cl和c2是學(xué)習(xí)因子，通常cl=c2=2；＞是在［0,1］之間均勻分布的隨機數(shù)；為慣性權(quán)重，的取值范圍［0,1］,取線性權(quán)重時隨著迭代次數(shù)線性減小。粒子
