[发明专利]一种基于遗传算法的低损耗配电网络的优化重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种低损耗配电网络的重构方法，属于配电网规划技术领域。

背景技术

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。配电网络的优化重构中，减小配电网络的有功损耗易于实现，因此现有对配电网络优化的研究多从减小配电网络的有功损耗着手。

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然进化机理发展起来的搜索算法，借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。遗传算法计算时间少并且精度高、收敛性好，满足配电网络优化方法的要求，但遗传算法是一种搜索最优解的智能优化算法，只能求出近似最优解，所以每一次的收敛结果都不一样，有一定的差别，对遗传算法的改进成为研究的目标。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术的不足，并提供一种步骤简单、收敛结果一致性较好的基于遗传算法的低损耗配电网络的优化重构方法。

实现本发明目的所采用的技术方案为，一种基于遗传算法的低损耗配电网络的优化重构方法，包括如下步骤：

(1)生成原始祖代染色体种群，染色体代表配电网络的连接方式，基因代表配电网络的各支路的状态，使用固定长度的二进制字符串对配电网络的连接方式进行编码，其中配电网络的各支路处于闭合状态时编码为0，处于断开状态时编码为1；

(2)采用牛顿-拉夫逊法计算原始祖代染色体种群中的染色体是否存在孤岛，去除存在孤岛的染色体得到祖代染色体种群，所述孤岛为配电网络中形成环网的连接方式；

(3)计算祖代染色体种群中各染色体的适应度，并将祖代染色体种群中的各染色体按适应度由大到小进行排序，所述适应度为配电网络连接方式的有功损耗，适应度越大代表有功损耗越小，有功损耗的计算函数如下：

PL=RP2+Q2U2]]>

其中P_L为配电网络的有功损耗，P为配电网络的有功功率，Q为配电网络的无功功率，R为配电网络的线路电阻，U为配电网络的电压；

(4)进行收敛判断，祖代染色体种群的有功损耗的值满足设计要求则输出该祖代染色体种群，若不满足设计要求则将排序后的祖代染色体种群进行复制，复制概率为0～1，得到原始父代染色体种群；

(5)在原始父代染色体种群中插入交叉算子和变异算子，得到父代染色体种群；

(6)进行精英主义处理，保留父代染色体种群中有功损耗较小的10％～50％的部分并将祖代染色体种群中有功损耗最小的2～10个染色体投入其中，得到原始子代染色体种群；

(7)将原始子代染色体种群作为原始祖代染色体种群返回步骤2进行迭代，当迭代次数到达设定迭代次数时则终止迭代，输出迭代终止时得到的染色体种群；

(8)将步骤(4)输出的祖代染色体种群或步骤(7)输出的迭代终止时得到的染色体种群进行解码，得到有功损耗最小的配电网络连接方式。

步骤(4)中将排序后的祖代染色体种群等分为三部分，祖代染色体种群三部分的复制概率按有功损耗从小到大依次为3/4、1/2和1/4。

步骤(5)中插入交叉算子的具体内容为任意选择两个染色体，在两个染色体中分别任意选择基因值相同的两个基因并将两个基因进行交换，所述交叉概率为0.4～0.9。

所述交叉概率为0.6。

步骤(5)中插入变异算子的具体内容为将染色体的一个基因的基因值由0突变为1，同时另一个基因的基因值由1突变为0，所述变异概率为0.01～0.1。

所述变异概率为0.15。