[发明专利]一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统，在引入模拟退火算法进行全局寻优时使用粒子群算法筛选出的粒子进行寻优，同时针对模拟退火算法全局寻优能力强、计算过程耗时长的特点，加入禁忌搜索算法更新Tabu表，对同一负荷节点禁止反复计算，缩短了算法的计算时间，保证在最短的时间内确定最优负荷供电恢复路径，尽可能快且多的恢复重要负荷。鉴于经验参数对负荷恢复计算的影响，建立了经验参数矩阵，通过改变经验参数值对比所求恢复路径，经反馈调整各算法的经验参数，根据系统各种恢复情况对各经验参数的阈值情况进行分类，自动更新学习。本发明可以避免单种智能算法的局限性，以防陷入局部最优以及算法历时长等缺陷。

主权项

1.一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法，其特征在于，包括步骤：/n步骤1，根据预设的经验参数，由粒子群算法计算得到满足约束条件下的每个粒子对应的一条负荷恢复初始路径，并计算投入负荷节点后恢复路径的目标函数值；/n步骤2，利用步骤1所述目标函数值计算每个粒子的累计概率，通过轮盘赌算法选取一个粒子对应的初始路径作为初始负荷节点序列；/n步骤3，将步骤2初始负荷节点序列的最后一个负荷节点的状态量作为模拟退火算法的初始状态量，通过模拟退火算法计算，得到一个最优新恢复的负荷节点使恢复路径的目标函数值最大；/n步骤4，将步骤3所得负荷节点状态量作为禁忌算法的初始解，通过禁忌负荷节点对剩余待恢复所有负荷节点进行全局快速寻优，当达到预设的迭代步数不收敛时，转至步骤7；当达到预设的迭代步数收敛时，得到所述经验参数下的最优负荷节点恢复路径；/n步骤5，判断步骤4所述最优负荷节点恢复路径是否满足步骤1所述约束条件校验，若不满足约束条件，舍去该路径，返回执行步骤1；若满足约束条件，执行步骤6；/n步骤6，判断是否达到改变经验参数次数预设值，若达到，转到步骤8；若未达到，转到步骤7；/n步骤7，判断计算时间是否超过预设计算时间t