【配电网】基于蜻蜓优化算法的配电网重构求解附Python代码【IEEE123节点算例】

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🔥 内容介绍

配电网作为电力系统的重要组成部分,承担着将电能从高压输电网分配到用户的重要职责。随着经济社会的快速发展和用电负荷的持续增长,配电网运行面临着诸多挑战,如网损高、电压质量差、供电可靠性低等。配电网重构,作为一种重要的优化运行方式,通过改变网络拓扑结构,调整开关状态,能够在满足网络运行约束的前提下,改善配电网的各项运行指标,提高运行效率和可靠性。因此,研究高效、智能的配电网重构算法具有重要的理论意义和工程实践价值。

近年来,智能优化算法在解决复杂工程优化问题方面展现出强大的潜力。其中,蜻蜓优化算法 (Dragonfly Algorithm, DA) 是一种新兴的群体智能优化算法,它模拟了蜻蜓的觅食和躲避天敌行为,具有结构简单、参数少、全局搜索能力强等优点。本文将探讨如何将蜻蜓优化算法应用于配电网重构问题,并分析其性能特点。

一、配电网重构问题的数学模型

配电网重构问题本质上是一个复杂的非线性整数规划问题。其核心目标是在满足各种约束条件的前提下,优化配电网的某些运行指标。常用的目标函数包括:

  • 网损最小化: 降低配电网的有功功率损耗,提高能量利用效率,是配电网重构的主要目标之一。网损可以通过潮流计算得到,可以表示为各支路功率损耗之和:

    min ∑_(i,j∈L) R_(ij) * I_(ij)^2

    其中,R_(ij) 表示支路 (i,j) 的电阻,I_(ij) 表示支路 (i,j) 的电流,L 表示所有支路的集合。

  • 电压偏差最小化: 维持各节点的电压在合理范围内,保证用户用电设备的正常运行。电压偏差可以用节点电压与额定电压的偏差表示:

    min ∑_(i∈N) |V_i - V_N|

    其中,V_i 表示节点 i 的电压,V_N 表示额定电压,N 表示所有节点的集合。

  • 系统可靠性最大化: 提高配电网的供电可靠性,减少停电事故的发生。可靠性指标可以通过故障率、平均停电时间等指标进行评估。

在实际应用中,可以根据具体需求选择单一目标或多个目标,构建多目标优化模型。

配电网重构需要满足以下约束条件:

  • 辐射状运行约束: 配电网必须保持辐射状拓扑结构,避免形成环网,以保证运行的安全性和可靠性。

  • 节点功率平衡约束: 各节点的输入功率必须等于输出功率,保证系统的功率平衡。

  • 支路电流约束: 各支路的电流不能超过其额定容量,防止过载。

  • 节点电压约束: 各节点的电压必须维持在允许范围内,保证电压质量。

  • 开关状态约束: 开关状态只能为开启或关闭两种状态。

二、蜻蜓优化算法 (DA) 及其在配电网重构中的应用

蜻蜓优化算法是一种模拟蜻蜓在自然界中觅食和躲避天敌行为的优化算法。它主要基于蜻蜓的五个基本行为:分离、队列、凝聚、觅食和躲避天敌。

  • 分离 (Separation): 蜻蜓避免与其他个体发生碰撞。

  • 队列 (Alignment): 蜻蜓与周围个体的速度保持一致。

  • 凝聚 (Cohesion): 蜻蜓向群体中心移动。

  • 觅食 (Foraging): 蜻蜓向食物源方向移动。

  • 躲避天敌 (Enemy avoidance): 蜻蜓远离天敌。

DA算法通过数学模型来模拟这些行为,并通过迭代更新蜻蜓的位置来寻找最优解。

将DA算法应用于配电网重构问题的关键在于:

  1. 编码方案: 将配电网的开关状态转换为DA算法中的个体位置。常用的编码方案包括二进制编码和整数编码。二进制编码中,每一位代表一个开关的状态(0表示关闭,1表示开启)。整数编码中,每一个数字代表一个待切除的开关编号。选择合适的编码方案直接影响算法的效率和精度。

  2. 适应度函数: 将配电网重构的目标函数转化为DA算法的适应度函数,用于评价个体的好坏。需要考虑网损、电压偏差等因素,并将其合理地组合成一个综合的评价指标。

  3. 约束处理: 确保每次迭代后生成的网络拓扑满足辐射状运行约束、节点功率平衡约束、支路电流约束和节点电压约束。常用的约束处理方法包括罚函数法和修复法。罚函数法通过在适应度函数中加入惩罚项来约束违反约束的个体。修复法通过调整开关状态来修复不满足约束的个体。

  4. 算法参数设置: 合理设置DA算法的参数,如种群大小、最大迭代次数、分离权重、队列权重、凝聚权重、食物权重、天敌权重等。参数设置对算法的性能影响很大,需要通过实验进行调整和优化。

  5. 潮流计算: DA算法的每次迭代都需要进行潮流计算,以评估个体对应的网络拓扑的运行状态,如网损、电压等。潮流计算是配电网重构的基础,选择合适的潮流计算方法可以提高算法的效率。

三、基于DA的配电网重构求解流程

基于蜻蜓优化算法的配电网重构求解流程通常包括以下步骤:

  1. 初始化: 初始化种群,随机生成一组开关状态,作为初始的蜻蜓位置。

  2. 潮流计算: 对每个蜻蜓位置进行潮流计算,获取其对应的网损、电压等信息。

  3. 适应度评估: 根据潮流计算结果,计算每个蜻蜓的适应度值。

  4. 更新蜻蜓位置: 根据DA算法的更新公式,更新每个蜻蜓的位置。需要考虑分离、队列、凝聚、觅食和躲避天敌等因素。

  5. 约束处理: 对更新后的蜻蜓位置进行约束处理,确保其满足辐射状运行约束、节点功率平衡约束、支路电流约束和节点电压约束。

  6. 判断是否满足终止条件: 判断是否达到最大迭代次数或满足其他终止条件。如果满足,则输出最优解;否则,返回步骤2。

四、DA算法的优势与挑战

将蜻蜓优化算法应用于配电网重构具有以下优势:

  • 结构简单,易于实现: DA算法的原理简单,容易理解和实现。

  • 参数少,便于调整: DA算法的参数相对较少,便于调整和优化。

  • 全局搜索能力强: DA算法具有较强的全局搜索能力,能够有效地避免陷入局部最优解。

  • 适应性强: DA算法可以应用于不同规模和复杂程度的配电网重构问题。

然而,DA算法在配电网重构中也面临一些挑战:

  • 收敛速度慢: DA算法的收敛速度相对较慢,尤其是在大规模配电网中。

  • 容易陷入局部最优解: 在某些情况下,DA算法仍然可能陷入局部最优解。

  • 约束处理复杂: 配电网重构的约束条件较为复杂,约束处理是DA算法的一个难点。

  • 编码方案选择困难: 选择合适的编码方案直接影响算法的效率和精度,需要根据具体问题进行选择。

五、未来研究方向

未来可以从以下几个方面对基于DA的配电网重构进行深入研究:

  • 改进DA算法: 结合配电网重构问题的特点,对DA算法进行改进,提高其收敛速度和全局搜索能力。例如,可以引入局部搜索策略,或者与其他智能优化算法进行融合。

  • 研究更高效的约束处理方法: 研究更高效的约束处理方法,提高算法的效率和鲁棒性。例如,可以采用启发式修复算法,或者将约束条件融入到DA算法的更新公式中。

  • 研究多目标优化模型: 研究多目标优化模型,同时考虑网损、电压偏差、可靠性等多个目标,提高配电网的综合性能。

  • 考虑分布式电源和储能的影响: 随着分布式电源和储能的广泛应用,需要将它们的影响纳入配电网重构的考虑范围,研究更加复杂的优化模型和算法。

  • 应用深度学习技术: 探索应用深度学习技术来辅助配电网重构,例如,可以使用深度学习模型来预测配电网的负荷,或者来评估网络拓扑的优劣。

六、结论

配电网重构是提高配电网运行效率和可靠性的重要手段。蜻蜓优化算法作为一种新兴的群体智能优化算法,具有结构简单、参数少、全局搜索能力强等优点,在配电网重构问题中具有一定的应用潜力。然而,DA算法在配电网重构中也面临一些挑战,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等。未来的研究可以集中在改进DA算法、研究更高效的约束处理方法、研究多目标优化模型等方面,从而提高配电网重构的优化效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐何军.基于图神经网络的配电网故障诊断及重构优化研究[D].华中科技大学,2020.

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