【配电网重构】基于新颖的启发式算法SOE的随机(SDNR)配电网重构【算例33节点、84节点、119节点、136节点、417节点】附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-05-21 13:32:49 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-21 13:32:49 发布 · 1k 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#重构 #启发式算法 #matlab

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

配电网作为电力系统的重要组成部分，直接连接着用户侧，其运行的经济性和可靠性对整个电力系统的稳定具有关键影响。然而，由于负荷的波动性、设备的老化以及突发故障等因素，配电网的运行状态会不断发生变化。为了应对这些挑战，配电网重构技术应运而生。配电网重构是指在满足运行约束的前提下，通过改变配电网的开关状态，调整网络拓扑结构，以达到降低网损、提高电压质量、平衡负荷、增强供电可靠性等优化目标。

传统的配电网重构问题通常假设负荷是确定性的，然而，实际运行中负荷具有很强的随机性，因此确定性配电网重构方法难以应对实际情况。为了更好地适应负荷的随机性，随机配电网重构（Stochastic Distribution Network Reconfiguration, SDNR）逐渐成为研究热点。SDNR旨在考虑负荷的不确定性，通过优化开关操作，使得配电网在各种可能的负荷场景下都能实现最优的运行状态。

SDNR问题的求解是一个复杂的多目标优化问题，涉及到大量的离散变量（开关状态）和连续变量（电压、电流），同时还需要考虑随机负荷的影响。传统的优化算法，例如数学规划方法，在求解大规模SDNR问题时往往面临着计算复杂度高、求解时间长等问题。因此，研究高效、可靠的优化算法对于SDNR问题的实际应用具有重要意义。

近年来，启发式算法因其在解决复杂优化问题方面的优势而受到广泛关注。启发式算法通常具有简单、易于实现、无需梯度信息等特点，能够在合理的时间内找到较好的可行解。本文将探讨一种基于新颖的启发式算法，命名为SOE算法（该名称在此处仅为便于讨论，可以根据实际情况进行修改），用于求解SDNR问题，并选取33节点、84节点、119节点、136节点、417节点等不同规模的配电网算例进行仿真验证。

SOE启发式算法的基本原理

SOE算法的核心思想在于模拟自然界中某种优化过程，并结合配电网重构问题的特点进行改进。具体来说，SOE算法可以借鉴以下一些常用的启发式算法的思想：

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：模拟生物的进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，不断迭代寻找最优解。可以将配电网的开关状态编码成染色体，并根据适应度函数（例如网损、电压偏差等）来评估染色体的优劣。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：模拟鸟群的觅食行为，通过粒子之间的信息共享和合作，快速收敛到最优解。可以将配电网的开关状态作为粒子的位置，并根据目标函数来评估粒子的适应度。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）：模拟金属退火过程，通过接受一定概率的劣解，避免陷入局部最优解。可以将配电网的开关状态作为系统的状态，并根据Metropolis准则来接受或拒绝新的状态。

SOE算法的关键在于如何有效地利用上述启发式算法的优势，并克服其缺点。例如，遗传算法的全局搜索能力较强，但容易出现早熟现象；粒子群优化算法的收敛速度较快，但容易陷入局部最优解；模拟退火算法的全局搜索能力较强，但收敛速度较慢。因此，SOE算法可以通过以下方式进行改进：

混合算法：将多种启发式算法相结合，利用各自的优势互补，提高算法的搜索效率和鲁棒性。例如，可以将遗传算法与粒子群优化算法相结合，利用遗传算法的全局搜索能力来寻找初始解，然后利用粒子群优化算法的快速收敛能力来优化解。
自适应参数调整：根据算法的运行状态，自适应地调整算法的参数，例如交叉概率、变异概率、惯性权重等，以提高算法的适应性。例如，在算法初期可以增大交叉概率和变异概率，以增强算法的全局搜索能力；在算法后期可以减小交叉概率和变异概率，以增强算法的局部搜索能力。
局部搜索算子：在启发式算法的基础上，引入一些局部搜索算子，例如邻域搜索、爬山算法等，以提高算法的局部搜索能力。例如，可以在每次迭代后，对当前最优解进行邻域搜索，以寻找更好的解。

SDNR问题的数学模型

在应用SOE算法求解SDNR问题之前，首先需要建立SDNR问题的数学模型。该模型通常包含目标函数和约束条件两部分。

目标函数： SDNR问题的目标函数通常是多个目标的加权和，例如：

目标函数可以用以下公式表示：
ini

min F = w1 * P_loss + w2 * Voltage_Deviation + w3 * Load_Balance + w4 * Switching_Operations

其中，P_loss表示网损，Voltage_Deviation表示电压偏差，Load_Balance表示负荷平衡指标，Switching_Operations表示开关操作次数，w1、w2、w3、w4表示各个目标的权重。
- 网损最小化：降低配电网的功率损耗，提高能源利用效率。
- 电压偏差最小化：提高用户侧的电压质量，保证供电可靠性。
- 负荷平衡：平衡各馈线的负荷，避免出现过载现象。
- 开关操作次数最小化：减少开关操作的次数，降低开关设备的磨损。
约束条件： SDNR问题的约束条件包括：
- 潮流方程约束：保证网络中的电压、电流满足潮流方程。
- 电压约束：保证各节点的电压在允许的范围内。
- 电流约束：保证各线路的电流不超过额定值。
- 辐射状网络约束：保证重构后的网络保持辐射状结构，避免形成环网。
- 开关状态约束：限制开关的状态只能为闭合或断开。