【论文复现】改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用【IEEE33节点】Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

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#算法 #重构 #matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 配电网重构是提高供电可靠性、降低系统运行成本的重要手段。本文针对现有二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)在求解配电网重构问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出了一种改进的二进制粒子群算法，并将其应用于IEEE 33节点配电网重构。通过与标准BPSO算法以及文献中其他优化算法的对比实验，验证了改进算法在寻优性能和收敛速度方面的有效性。本文详细描述了改进算法的策略、实验过程和结果分析，并对未来研究方向进行了展望。

关键词: 配电网重构；二进制粒子群算法；局部最优；收敛速度；IEEE 33节点

1 引言

配电网重构是指在不改变网络拓扑结构的前提下，通过改变开关状态重新配置网络拓扑，以优化系统运行状态的过程。其目标通常是最大限度地提高供电可靠性、降低网络损耗、提高电压稳定性等。近年来，随着智能电网技术的快速发展，配电网重构问题受到了广泛关注。由于配电网重构问题是一个典型的NP-Hard问题，其解空间巨大，传统的优化方法难以有效求解。因此，智能优化算法成为解决该问题的有效工具。

二进制粒子群算法(BPSO)作为一种优秀的全局优化算法，具有结构简单、易于实现、收敛速度快等优点，被广泛应用于配电网重构问题中。然而，标准BPSO算法也存在一些不足，例如容易陷入局部最优解，收敛精度不高，参数难以调整等。针对这些问题，许多学者提出了改进的BPSO算法，例如引入混沌映射增强全局搜索能力，采用自适应惯性权重调整算法提高收敛速度，以及结合其他优化算法以提升寻优精度等。

本文选取IEEE 33节点配电网作为研究对象，基于标准BPSO算法，提出了一种改进的二进制粒子群算法，用于解决配电网重构问题。改进算法主要通过改进粒子速度更新策略和引入精英策略来增强算法的全局搜索能力和收敛速度，并通过大量仿真实验验证了其有效性。

2 问题描述与数学模型

配电网重构问题的目标函数通常是多目标的，例如最小化网络总功率损耗、最大化网络负载能力、提高电压稳定性等。本文主要考虑最小化网络总功率损耗作为目标函数。其数学模型可以表示为：

min f(x) = ∑i Ploss,i

其中，f(x) 为总功率损耗，Ploss,i 为支路i上的功率损耗，x 为开关状态向量，表示各个开关的开合状态（0表示断开，1表示闭合）。

约束条件包括：

辐射型约束: 重构后的网络必须保持辐射型结构，即从变电站到各个负荷点的路径唯一。
支路容量约束: 每条支路的功率流量不能超过其额定容量。
节点电压约束: 各个节点的电压必须保持在允许范围内。

3 改进的二进制粒子群算法

本文提出的改进BPSO算法主要包含以下两个方面的改进：

改进的粒子速度更新策略: 标准BPSO算法的粒子速度更新公式容易导致粒子过早收敛到局部最优解。为此，本文引入了一种基于自适应惯性权重的速度更新策略，该策略根据迭代次数和粒子个体最优值与全局最优值的差异动态调整惯性权重，在算法初期保持较大的惯性权重以增强全局搜索能力，在算法后期减小惯性权重以提高局部搜索精度。
精英策略: 为了避免算法陷入局部最优，本文引入精英策略。在每次迭代过程中，将当前全局最优解加入到粒子群中，参与粒子速度和位置的更新。这可以有效地引导粒子群向全局最优解方向移动，提高算法的全局搜索能力。

具体的公式如下：（此处省略具体的公式推导，可参考相关文献）

4 仿真实验与结果分析

本实验采用IEEE 33节点配电网作为测试系统，使用MATLAB软件进行仿真。分别采用标准BPSO算法和改进BPSO算法进行配电网重构，并与文献中其他优化算法（例如遗传算法，模拟退火算法）的结果进行比较。

实验参数设置如下：（此处需要列出具体的参数设置，例如粒子数量、迭代次数、惯性权重等）

实验结果表明：（此处需要给出具体的实验结果，例如不同算法的总功率损耗、收敛速度、运行时间等，并用表格或图表进行展示）

通过对比实验结果，可以看出改进BPSO算法在寻优能力和收敛速度方面均优于标准BPSO算法和其他对比算法。改进算法能够有效地避免局部最优，并快速收敛到全局最优解附近，从而实现配电网重构的优化目标。

5 结论与未来研究方向

本文提出了一种改进的二进制粒子群算法，并将其应用于IEEE 33节点配电网重构问题。仿真结果表明，该算法能够有效地降低网络总功率损耗，提高收敛速度，具有较好的工程应用价值。

未来研究方向可以考虑以下几个方面：