【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（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-05-01 10:46:20 发布

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于改进二进制粒子群算法的配电网重构研究综述

一、配电网重构的基本概念与目标

二、传统二进制粒子群算法（BPSO）的应用与局限性

三、改进二进制粒子群算法的核心方向

四、典型实现案例与性能评估

五、与传统优化方法的对比研究

六、未来研究方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

对于配电网络，不仅要考虑它们发生故障后的用电恢复，还要保证在安全输送容量的条件下，达到经济运行的目的。我国的电力系统，特别是配电网及配电设备得到了长足的发展，配电系统的网络结构日趋于复杂，运行方式的变化越来越频繁，控制操作及事故处理的难度也越来越大，对供电安全性和可靠性的要求也越来越高，配电网络的分析计算和优化开始受到关注，为了充分利用现有的网络为用户提供优质的服务，使之既能根据正常时的负荷变动情况灵活调整配电网运行结构，又能实现快速故障恢复的配电网重构技术正引起越来越多的关注与研究，随着通信手段和计算机技术的发展，SCADA 4技术和光纤通信技术已经开始普遍应用于配电网络自动化系统中，为配网运行提供了越来越准确、全面的实时信息和方便快捷的运行操作，大量反映配电网运行状况的实时数据被采集到配网调度中心。使配电自动化的水平取得了长足的进展，客观上为实现以配电网络重构为主的配电网高级应用功能创造了良好的数据基础和操作手段。
配电网重构是指在满足线路电压、电流及电网辐射状运行等基本要求的前提下，通过改变网络中开关状态来优化配电网运行结构，从而达到降低配电网有功损耗、改善节点电压偏移6、消除线路过载等目的。从数学角度来看，配电网络重构是在满足一定约束条件下，通过网络开关的组合，以使系统网损或负荷平衡等目标达到最优，所以它实际上是一个多约束、多目标、大规模非线性l8'组合优化问题。

配电系统中存在大量的分段开关和联络开关，配电网重构正是通过调整分段开关和联络开关的组

合状态来变换网络结构，用于优化配电网某些指标，使其达到最优状态。正常运行时，则通过两类开关的不同组合状态来提高系统的可靠性、稳定性或减小网损等。故障时，部分分段开关将打开以隔离故障支路，同时一些联络开关闭合将故障支路转移到其他馈线上或同一馈线的其余分支上，以满足供电需求。

粒子群优化算法是群体智能优化算法，群体中的每个个体视为理想“粒子”即没有质量和体积，每

个粒子都有所优目标函数决定的适值，粒子在寻优过程中根据自身历史最优位置和种群历史最优位置对速度矢量调整，改变它们的飞行距离和方向，最终达到空间最优适值。标准粒子群优化算法速度和位置更新公式如下:

标准二进制粒子群优化算法将粒子位置的每维分量定义为 0 或 1，其速度矢量更新公式不变，仅需

用 Sigmoid 函数或用轮盘赌的方法来确定位置分量取 0 或 1 的概率值。Sigmoid 函数如下式:

传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题，从两个方面进行改进：

1.初始化和更新粒子时考虑配电网拓扑约束以缩小粒子搜索范围，增强算法收敛能力；

2.加入变异的机制。

基于改进二进制粒子群算法的配电网重构研究综述

一、配电网重构的基本概念与目标

配电网重构是通过调整分段开关与联络开关的状态，改变网络拓扑结构，在满足辐射状运行约束的条件下，优化系统运行指标的技术。其核心目标包括：

降低网损：以最小化线路有功损耗为典型目标，数学表达式为 f=∑i=1NKiRiPi2+Qi2Ui2，其中 Ki 表示开关状态变量，Ri、Pi、Qi、Ui 分别为支路电阻、功率和电压。
提高电压质量：通过均衡负荷分布，减少电压偏移，改善节点电压稳定性。
增强可靠性：减少故障恢复时间与停电范围，提高供电连续性。
适应分布式电源（DG）接入：随着DG和电动汽车（EV）的普及，重构需平衡新能源波动与负荷需求，提升系统承载能力。

配电网重构分为静态重构（基于单一时刻状态）与动态重构（考虑时间序列变化），后者虽能更灵活适应运行条件变化，但需权衡开关操作次数与经济性。

二、传统二进制粒子群算法（BPSO）的应用与局限性

BPSO通过二进制编码表示开关状态（0/1），具有规则简单、参数少、计算效率高的特点，常用于离散优化问题。然而，其存在以下缺陷：

局部最优陷阱：传统BPSO易因粒子多样性不足而陷入局部最优。
收敛速度慢：在高维配电网问题中，搜索空间庞大，导致收敛效率低下。
忽略拓扑约束：初始化和更新过程中可能生成无效解（如非辐射状结构），需额外校验。

三、改进二进制粒子群算法的核心方向

针对上述问题，现有研究主要从以下方面改进BPSO：

算法参数优化
- 动态惯性权重：采用线性递减或自适应调整策略，平衡全局探索与局部开发能力。
- 学习因子调整：结合群体与个体经验，增强搜索方向的自适应性。
种群多样性提升
- 混沌初始化：利用Tent或Logistic混沌映射生成均匀分布的初始种群，避免搜索盲区。
- 变异机制：引入遗传算法的变异操作（如均匀变异、高斯扰动），跳出局部最优。
混合算法设计
- 与遗传算法（GA）结合：通过交叉和选择操作增强全局搜索能力。
- 模拟退火（SA）机制：基于Metropolis准则接收次优解，提高鲁棒性。
拓扑约束集成
- 破圈法编码：在更新过程中自动剔除环路，减少无效解生成。
- 十进制环形编码：简化拓扑检测步骤，提升计算效率。

四、典型实现案例与性能评估

IEEE 33节点系统测试
- 改进BPSO：通过混沌初始化与变异机制，网损从初始状态降低32.42%，电压偏移减少至0.00772。
- 混合算法（BPSO+GA） ：重构后网损为139.2 kW，较传统BPSO（145.8 kW）优化效果显著。
含DG的配电网重构
- 双扰动突变BPSO：引入高斯白噪声扰动与动态惯性权重，网损降低22%，电压质量提升15%。
动态重构应用
- 隶属度时段划分：结合BPSO与SA算法，综合运行费用减少18%，适应负荷与DG波动。

评估指标：

技术指标：网损（kW）、电压偏移（p.u.）、开关操作次数、收敛代数。
经济指标：综合运行成本、DG接入收益。
鲁棒性：对不确定因素（如负荷波动、DG出力变化）的适应能力。

五、与传统优化方法的对比研究

与遗传算法（GA）对比
- 优势：BPSO收敛速度更快，计算效率高（如IEEE 33节点案例中迭代次数减少40%）。
- 劣势：GA在全局搜索能力上更具优势，但需更复杂的参数调优。
与灰狼算法（GWO）对比
- 改进BPSO在网损和电压偏移指标上优于GWO（如网损降低15.6%）。
与数学规划法对比
- 启发式算法（如BPSO）更适合大规模问题，但可能牺牲最优性；数学规划法（如混合整数线性规划）精度高，但计算负担大。