【配电网重构】基于改进二进制粒子群算法的配电网重构研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 17:32:15 发布

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#重构 #算法 #matlab

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在电力系统中，配电网作为连接输电网和用户的关键环节，其运行效率和可靠性直接影响着电力系统的整体性能。配电网重构通过改变网络中开关的开合状态，优化网络拓扑结构，从而实现降低网损、改善电压质量、提高系统可靠性等目标。随着高比例清洁能源接入、电动汽车普及等新形势的出现，配电网的运行环境日益复杂，传统的重构算法面临着精度不足、收敛速度慢等问题。二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）因在离散优化问题中表现出的优势被应用于配电网重构，但仍存在易早熟收敛、局部寻优能力弱等缺陷。基于改进二进制粒子群算法的配电网重构研究，旨在提升算法的性能，以适应复杂配电网的重构需求。

配电网重构本质上是一个多约束、非线性的组合优化问题，其核心是在满足网络辐射状结构、节点电压限制、支路容量约束等条件下，寻找最优的开关组合。在高比例清洁能源接入的配电网中，风电、光伏等出力的随机性和波动性使得负荷分布更加复杂，重构问题的求解难度进一步加大。传统的配电网重构算法如分支定界法、枚举法等，在处理大规模配电网时计算量巨大，难以满足实时性要求。而智能优化算法凭借其强大的全局搜索能力，成为解决此类问题的主流方法，二进制粒子群算法便是其中的典型代表。

二进制粒子群算法是粒子群算法（PSO）在离散领域的扩展，它将粒子的位置和速度映射到二进制空间，通过更新粒子的速度和位置来寻找最优解。在配电网重构中，粒子的位置通常表示开关的开合状态（1 表示闭合，0 表示断开），算法通过迭代优化找到使目标函数（如网损最小）最优的开关组合。然而，标准 BPSO 在迭代过程中易出现种群多样性下降的问题，导致算法过早收敛到局部最优解，无法找到全局最优的网络拓扑。此外，算法的收敛速度和寻优精度之间也难以平衡，在复杂配电网中表现不佳。

为克服标准 BPSO 的缺陷，研究者们提出了多种改进策略，形成了改进二进制粒子群算法。这些改进主要围绕增强种群多样性、提升局部寻优能力、平衡收敛速度与寻优精度等方面展开。

动态调整惯性权重和学习因子是常见的改进方向。标准 BPSO 中，惯性权重和学习因子通常为固定值，难以兼顾算法的全局探索和局部开发能力。改进算法通过设计动态调整策略，使惯性权重随迭代次数逐渐减小，增强算法在前期的全局搜索能力和后期的局部寻优能力；同时，对学习因子进行自适应调整，平衡个体经验和群体经验对粒子更新的影响。例如，采用非线性递减的惯性权重公式，或根据粒子的适应度值动态改变学习因子的大小。

引入交叉和变异操作也是提升算法性能的有效手段。借鉴遗传算法的思想，在 BPSO 的迭代过程中加入交叉操作，将两个粒子的优秀基因进行融合，生成新的粒子，以增加种群多样性；同时，引入变异操作，对粒子的某些位置进行随机翻转，避免算法陷入局部最优。通过合理设计交叉概率和变异概率，可在保持算法收敛速度的同时，提高寻优精度。

改进粒子的速度和位置更新公式能够优化粒子的搜索行为。标准 BPSO 中，粒子的速度更新仅依赖于个体最优和全局最优，容易导致粒子聚集在局部最优区域。改进算法通过引入历史最优信息、邻居最优信息或随机扰动项，丰富粒子的更新机制。例如，在速度更新公式中加入粒子历史最优位置的影响，或根据粒子的聚集程度调整扰动幅度，使粒子在搜索过程中更具多样性。

基于改进二进制粒子群算法的配电网重构流程通常包括以下步骤：首先，对配电网的开关状态进行编码，每个粒子代表一种可能的网络拓扑；其次，初始化粒子群的位置和速度，设置算法参数（如种群规模、最大迭代次数、惯性权重、学习因子等）；然后，计算每个粒子的适应度值（如以网损最小为目标函数），并更新个体最优和全局最优；接着，根据改进的速度和位置更新公式对粒子进行迭代更新，并引入交叉、变异等操作；最后，判断是否满足终止条件，若满足则输出最优网络拓扑，否则继续迭代。

以 IEEE 33 节点系统为例，基于改进二进制粒子群算法的配电网重构可取得显著效果。在该系统中，通过改进算法优化开关状态，能够有效降低网络有功损耗，改善节点电压分布。与标准 BPSO 相比，改进算法的收敛速度更快，寻优精度更高，能够在更短的时间内找到更优的网络拓扑。例如，在相同的迭代次数下，改进算法可使网损降低幅度比标准 BPSO 提高 5%-10%，且电压偏移量更小。

尽管改进二进制粒子群算法在配电网重构中表现出良好的性能，但仍存在一些问题需要进一步研究。例如，算法的参数设置对其性能影响较大，如何实现参数的自适应优化以适应不同的配电网场景，是未来的研究方向之一；此外，在含高比例清洁能源和海量用户负荷的复杂配电网中，算法的计算效率仍需提升，可结合并行计算、云计算等技术提高算法的处理速度。