[发明专利]基于二进制粒子群算法的配电网络重构方法

摘要

本发明提出一种基于二进制粒子群算法的配电网络重构方法，在二进制粒子群算法的基础上，引入动态惯性权重、交叉操作和选择变异，并针对交换变异产生的大量不可行解，采用自适应调整法避免不可行解的出现。在配电网重构中，结合分层重构思想，通过逐层选出断开点，实现故障快速重构，不仅解决了传统粒子群算法收敛性慢和局部最优问题，而且解决了重构方法中大量出现不可行解的问题，在实际重构中收敛性更好，优化程度更高。

主权项

基于二进制粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于：建立配电网的重构优化数学模型，然后再进行如下步骤：S1：对配电网络进行初始化，获取配电网系统的节点信息和支路信息；设置控制变量的个数，并对速度V的取值范围、第一学习因子c1、第二学习因子c2、最大迭代次数Nmax以及初始种群的规模T进行设置；S2：随机初始化后得到一个种群数目为T的可行二进制粒子群X，在设置完成的速度取值范围内，随机产生每个粒子的初始速度V(i)；S3：对初始粒子群进行潮流计算，计算所述初始粒子群中每个粒子的网损PL(i)，取每个粒子的当前网损PL(i)作为每个个体的初始最优解Pi，并找出最小网损作为全局最优解Pg；S4：判断当前迭代次数是否达到设定最大值Nmax，若达到最大值跳转到步骤S13停止迭代计算，否则转到步骤S5；S5：根据迭代更新公式，对每个环路逐个进行速度和位置进行更新，生成一个新粒子群；S6：对新粒子群的每个粒子位置进行评价，判断每个粒子的位置是否符合配电网拓扑结构；如果符合转到S7，否则转到S5重新进行更新；S7：对新粒子群进行潮流计算，获得每个粒子的网损；比较每个粒子更新前后的网损，取较小的为该个体最优解，同时找出新的网损最小值，并和上次的全局最优解比较，保留较小值作为新全局最优解；S8：该种群更新进化后判断全局最优解是否保持Ζ代没有变化；若是，转到步骤S9，否则转到步骤S4；S9：将每个粒子的适应值PL(i)按照从小到大进行排序，并根据适应值的顺序将X(i)进行排序；S10：保留排前几位适应值较好的粒子，将剩下的粒子放入X`(i)后进行交叉操作；S11：对交叉操作完的粒子，按照避免不可行解的条件下进行随机变异；S12：对变异后的每个粒子按步骤S7所述方法进行潮流计算并找出最新的个体最优值和全局最优值，然后跳转到步骤S4；S13：停止迭代计算，保存个体最优值和全局最优值，同时保存全局最优时对应各控制变量的值；此时，全局最优即为优化理想结果，控制变量值即为最优设置值。