[发明专利]一种基于改进郊狼优化算法的主动配电网优化重构方法

说明书

本发明公开一种基于改进郊狼优化算法的主动配电网优化重构方法，包括以下步骤：建立考虑电压稳定性和有功网损的含分布式电源配电网多目标优化重构模型，该模型是以有功网损最小和电压稳定指标最优为目标的多约束非线性数学模型。针对加入DG后的配电网进行网络拓扑结构识别，利用改进型郊狼算法对主动配电网优化重构最优解进行寻优，本发明通过引入鲸鱼算法的捕猎机制，提高郊狼算法的全局寻优能力，对提高主动配电网运行的经济性和安全性具有实用价值。

技术领域

本发明涉及一种基于改进郊狼优化算法的主动配电网优化重构方法，特别考虑风力和光伏等分布式电源接入电网后造成的影响，属于主动配电网重构技术领域。

背景技术

主动配电网(Active Distribution Net,ADN)是内部具有分布式或分散式能源,具有控制和运行能力的配电网，其主动管理的能力被认为是未来配电网的发展方向。以清洁能源为代表的分布式电源接入配电网后，配电网网络结构发生变化，为优化网络结构带更多可能性和不确定性。配网重构通过改变分段开关和联络开关的开关状态，使配电网更加安全可靠地运行，对降低网络损耗，提高供电质量有重要意义。

土狼优化算法(COA)是由Juliano等在2018年IEEE进化计算大会(CEC)提出的用于全局优化的元启发式算法，该算法受北美土狼种群的启发，将郊狼个体随机分组，每组郊狼的出生，成长，死亡代表着每组解的迭代过程，该算法调节参数少，具有良好的全局寻优能力。但是原始郊狼算法中郊狼以组群为单位探索解空间，虽然保证了种群多样性，但在一定程度上导致算法局部搜索能力不强，收敛精度不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进郊狼优化算法的主动配电网优化重构方法，以降低网损和提高电压稳定性为优化目的，对加入DG的配电网进行拓扑识别，剔除环路网络结构，保证配电网开环运行。针对原始郊狼优化算法全局寻优能力不强，引入鲸鱼搜索思想加以改进，改善种群多样性，计算多目标函数的最优解。

本发明目的采用以下技术方案实现。一种基于改进郊狼优化算法的主动配电网优化重构方法，包括以下步骤：

步骤1：对主动配电网进行网络分析；

步骤2：根据目标函数和约束条件，给出适应度函数，建立主动配电网重构数学模型；

步骤3：采用改进郊狼优化算法对主动配电网优化重构最优解进行寻优，输出最优开关集和适应度函数值。

进一步地，所述步骤1具体为：建立网络拓扑结构，首先对节点和支路进行编号，然后采用广度优先搜索法形成节点分层矩阵，开关编号即为所在支路编号，在指定节点处添加负荷数据，以实现分布式电源并网。

进一步地，所述步骤2建立的主动配电网重构数学模型为：

目标函数1：有功网损最小：

其中，N_l为配电网支路数，G_k为支路k的电导，U_i和U_j分别为支路首末节点的电压幅值，θ_ij为首末节点的电压相角差；

目标函数2：配电网电压稳定指标最小：

f₂(L)＝max(L_ij) (2)

其中，L_ij定义为支路b_ij的电压稳定指标，其计算公式为：

其中，注入节点j的负荷为P_j+jQ_j，支路b_ij的阻抗为R_ij+jX_ij，U_i为节点i的电压幅值；