【配电网重构】基于粒子群算法求解配电网重构问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着大规模、跨区域的配电网不断发展,对配电网运行的经济性和可靠性要求越来越高,在配电网发生大范围停电事故后,需要对配电网的拓扑结构进行重新组合,从而达到恢复供电的目的,这个重新组合配电网拓扑结构的过程即为配电网恢复重构。配电网恢复重构是一个多目标非线性组合优化问题,智能优化算法被认为是当前最有效的求解方法。本文选用了粒子群算法作为求解配电网恢复重构问题的智能优化算法。首先通过分析配电网恢复重构和优化重构的不同之处,建立了以负荷恢复最大化为重构目标的配电网恢复重构数学模型,并将离散的二进制粒子群算法应用于配电网恢复重构。在配电网网络重构中,按照配电网拓扑结构的要求选择了深度优先搜索算法作为配电网辐射性检测的方法,在辐射性的检测中引入配电网重构减少网损的目标提出了"最小破圈法"修改存在环网的配电网拓扑结构。​最后在MATLAB中实现了基于粒子群算法的配电网网络恢复重构的分析。本文以33节点系统为算例进行了计算分析,结果证明粒子群算法能有效可靠地解决配电网恢复重构问题,且具有较快的收敛速度和较好的计算效率。

⛄ 部分代码

%% 清空环境

clc

clear

tic

%% 参数初始化

%粒子群算法中的两个参数

c1 = 1.49445;

c2 = 1.49445;

maxgen=100;   % 进化次数

sizepop=30;   %种群规模

Vmax=2;

Vmin=-2;

Dim=5;

lb=ones(1,Dim);

ub=[10 7 15 21 11];

pop = round(rand(sizepop, Dim).*repmat(ub-lb,sizepop,1) + repmat(lb,sizepop,1));

%% 产生初始粒子和速度

for i=1:sizepop

    %随机产生一个种群

    V(i,:)=2*rands(1,5);  %初始化速度

    %计算适应度

    fitness(i)=fitness1(pop(i,:));   %染色体的适应度

end

%% 个体极值和群体极值

[bestfitness bestindex]=min(fitness);

zbest=pop(bestindex,:);   %全局最佳

gbest=pop;    %个体最佳

fitnessgbest=fitness;   %个体最佳适应度值

fitnesszbest=bestfitness;   %全局最佳适应度值

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献​

[1] 姚玉海, 王增平, 郭昆亚,等. 基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复[J]. 电力系统保护与控制, 2014, 42(23):6.

[2] 张瑞李梅. 基于改进粒子群算法的主动配电网故障恢复研究[J]. 兰州文理学院学报:自然科学版, 2022, 36(6):52-58.

[3] 张宇光. 基于粒子群优化算法的配电网重构研究[J].  2018.

[4] 彭伊伊. 基于粒子群算法的配电网恢复重构的研究[D]. 华中科技大学, 2013.

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