[发明专利]基于多目标改进粒子群算法的配电网网架重构方法

说明书

本发明涉及一种基于多目标改进粒子群算法的配电网网架重构方法，包含以下步骤：采集全网原始数据，进行初始化处理，得到初始化粒子；将初始化粒子进行筛选处理，得到惩罚修正粒子和一级粒子；将一级粒子进行安全性约束处理，得到二级粒子；将惩罚修正粒子和二级粒子处理得到更新粒子；将更新粒子处理得到交叉粒子；将粒子进行指数递减的惯性权重改进，并改进粒子的速度计算方法；对交叉粒子进行变异操作得到变异粒子，循环至迭代次数或扰动次数达到最大值，得到最优解。本发明粒子群算法，使计算速度大幅提高，更短时间得到更高的收敛精度；减少了得到最优解的时间，大幅降低了决策的各项成本。

技术领域

本发明涉及配电网网架优化领域，具体地涉及一种基于多目标改进粒子群算法的配电网网架重构方法。

背景技术

配电网网架优化侧重于在全局层面寻到一个最优的规划方案。由于智能算法具有实现简单、不受搜索空间等优点，近年来在电网规划中得到了广泛的应用。其中，粒子群算法由于从具有随机解出发，通过适应度来评价解的好坏的特点，并在迭代过程中不断更新全局极值，寻找最优解的策略，十分适合用于配电网网架的优化设计工作。

但标准的粒子群算法一个最大的先天不足在于其对计算量要求很大。尤其当迭代次数增加时，寻找最优解的时间会大幅度上升。由于此先天性不足，一般实际应用中采取两种妥协方案，即减少迭代次数，或增大计算时间。

减少迭代次数的缺点是收敛精度降低，得到的结果只能是近似最优解；

增大计算时间虽然可以得到最优解，但由此带来的各项成本却大幅上升。

发明内容

本发明针对上述问题，提供的技术方案为：

基于多目标改进粒子群算法的配电网网架重构方法，包含以下步骤：

S100.采集全网原始数据，进行初始化处理，得到一组的基于随机生成的初始化粒子并输出；

S200.将各初始化粒子逐一进行筛选处理，判断每个粒子是否连通，并根据结果做出如下操作：

如果当前被判断的粒子不连通，则将其适应度设为惩罚因子，得到惩罚修正粒子并输出；

或，

如果当前被判断的粒子连通，则判断每个粒子是否过载，并根据结果做出如下操作：

如果当前粒子过载，则将其适应度设为惩罚因子，得到惩罚修正粒子并输出；

或，

如果当前粒子不过载，则直接将其作为一级粒子其输出；

S300.将来自S200的筛选得到的一级粒子逐一进行安全性约束处理，判断每个粒子是否满足“N-1”安全性约束，并根据结果做出如下操作：

如果当前被判断的粒子不满足“N-1”安全性约束，则将其适应度设为过负荷量乘以惩罚因子，得到惩罚修正粒子并输出；

或，

如果当前被判断粒子满足“N-1”安全性约束，则对该粒子进行潮流计算操作，然后计算投资费用、网损费用和阻塞费用，得到二级粒子并输出；

S400.逐一将惩罚修正粒子和二级粒子的个体极值提取出来，并和当前的全局极值根据预设条件进行对比，并根据对比结果做出如下操作：

如果当前被判断的粒子的个体极值优于当前的全局极值，则将此个体极值作为新的全局极值，并更新至全网络共享；

或，

如果当前被判断的粒子的个体极值劣于当前的全局极值，则用全局极值替换此粒子的个体极值，并将此粒子作为更新粒子输出；