基于遗传算法的配电网故障重构研究【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

配电网作为电力系统 “最后一公里”，直接关系用户供电可靠性。由于其拓扑呈辐射状、支路数量多、运行环境复杂（如树障、雷击），线路故障频发（据统计配电网故障占电力系统总故障的 70% 以上）。故障后传统处理方式依赖人工巡检定位与开关操作，存在三大痛点：一是恢复供电耗时久（平均停电时间超 1 小时），严重影响民生与工业生产；二是人工决策易忽略全局最优，导致停电负荷量大或网损过高；三是难以兼顾多约束（如避免环网短路、支路电流不超限、节点电压合格），易引发次生故障。

IEEE 33 节点系统作为国际通用的配电网标准测试模型（含 33 个节点、32 条支路、5 个联络开关，额定电压 12.66kV），其拓扑与实际中压配电网高度吻合，是验证重构算法的理想载体。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种群体智能优化算法，具有离散寻优能力强、鲁棒性高、易处理多约束的优势，能有效适配配电网故障重构（本质是开关状态组合优化）的需求。因此，研究基于遗传算法的 IEEE 33 节点配电网故障重构，对提升配电网故障自愈能力、缩短停电时间、保障供电可靠性具有重要工程价值。

二、相关理论基础

（一）配电网故障重构核心概念

1. 重构定义：在配电网发生单一或多支路故障后，通过调整分段开关（正常闭合，故障时隔离故障区域）与联络开关（正常断开，重构时恢复非故障区域供电）的通断状态，在隔离故障的前提下，重新规划供电路径，实现非故障区域负荷最大化恢复，同时满足网络拓扑与运行约束。

1. IEEE 33 节点系统拓扑特性（如图 1 所示）：

• 节点规模：33 个负荷节点（总负荷 3.715MW+2.3Mvar），1 个平衡节点（节点 1，接入上级电网）；

• 支路结构：32 条馈线支路（含架空线与电缆，阻抗参数见表 1），5 个联络开关（连接节点 5-25、7-29、11-32、13-33、21-22，正常断开以维持辐射状）；

• 运行约束：支路额定电流 600A~1200A，节点电压允许范围 0.95~1.05pu（对应 12.027~13.293kV）。

（二）遗传算法基本原理与适配性

1. 标准 GA 算法框架：

• 编码：将优化问题的解映射为 “染色体”，每个 “基因” 对应一个决策变量；

• 选择：基于适应度值筛选优质个体，保留至下一代（如轮盘赌选择、锦标赛选择）；

• 交叉：对两个父代染色体交换部分基因，生成子代（如单点交叉、两点交叉）；

• 变异：随机改变染色体中部分基因状态，维持种群多样性（如位变异）。

1. GA 与故障重构的适配性：

• 故障重构的核心是 “开关状态组合优化”，每个开关状态（0 = 断开，1 = 闭合）可直接编码为二进制基因，染色体长度 = 分段开关数 + 联络开关数（IEEE33 节点中约 32 个开关，染色体长度 32）；

• 多目标（最小停电负荷、最小网损）可通过适应度函数加权融合，多约束（辐射状、电流、电压）可通过约束修复机制处理；

• 相较于传统算法（如启发式算法），GA 能全局搜索最优解，避免局部最优，适配配电网多开关、多负荷的复杂场景。

五、研究挑战与未来展望

（一）当前研究挑战

1. 多故障与 DG 接入冲突：分布式电源（光伏、储能）接入后，配电网由无源变为有源，故障电流方向复杂，现有拓扑检测算法难以适应；

1. 实时性优化：复杂配电网（如 IEEE 123 节点）中，C-GA 计算时间增至 2.5s，虽满足 10s 要求，但极端故障下需进一步压缩至 1s 内；

1. 不确定性影响：负荷波动、DG 出力随机性可能导致重构方案 “过时”，需动态调整。

（二）未来研究方向

1. 融合 DG 的重构模型：引入 DG 出力预测（基于 LSTM），将 DG 视为 “虚拟电源” 纳入重构拓扑，设计含 DG 的前推回代法，适应有源配电网；

1. 并行计算加速：基于 GPU 并行计算优化 C-GA，将种群分割为多个子种群并行迭代，计算时间压缩至 0.5s 内；

1. 动态重构策略：建立 “预测 - 重构 - 更新” 闭环，每 5s 更新负荷与 DG 出力数据，动态调整开关状态，应对不确定性；

1. 硬件在环（HIL）验证：搭建基于 RT-LAB 的 HIL 平台，连接实际 FTU 与开关设备，验证 C-GA 在物理系统中的可行性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 颜湘武,段聪,吕正,等.基于动态拓扑分析的遗传算法在配电网重构中的应用[J].电网技术, 2014, 38(6):5.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.06.034.

[2] 张利民,马强,李振坤,等.基于禁忌克隆遗传算法的配电网故障恢复重构[J].电力系统及其自动化学报, 2010(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2010.01.011.

[3] 胡雯,孙云莲,张巍.基于改进的自适应遗传算法的智能配电网重构研究[J].电力系统保护与控制, 2013, 41(23):6.DOI:CNKI:SUN:JDQW.0.2013-23-014.

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