基于改进最小生成树算法并考虑负荷不确定性的配电网架最优规划

为在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种新的配电网规划优化方法。将不确定性负荷分为单条件负荷和多条件负荷两类。对于所有负荷都是单条件负荷的情形,根据流过各条边的电流的二阶原点矩确定各条边的权,在此基础上利用改进最小生成树算法获得最优规划方案。对于规划区域中存在多条件负荷的情形,将各个多条件负荷的各种可能性进行组合构成场景,对于每一个场景采用单条件负荷规划方法获得初步网架和初始费用,并分别计算该初步网架在各个场景下的补偿费用,选取初始费用与补偿费用之和的数学期望最小的方案为最优规划方案。算例分析表明了该配电网规划方法的可行性。

改进最小生成树算法在移动自组织网络路由选择中的应用

针对移动自组织网络的动态性和多跳网络特性,在路由选择中提出改进最小生成树算法.设计过程中既考虑节点间的直通中断概率,又考虑多跳次数对信道容量的影响,通过调整最小生成树得到源节点与目的节点间最佳路由.实验结果表明:改进最小生成树算法可以获得更高的信道容量.

基于最小生成树算法的配电网架扩展规划

基于改进最小生成树算法,提出了一种高效率的配电网扩展规划方法。以最大投资额度为约束条件,以建设费用与运行费用的加权和最低为目标函数,采用prim算法求取最小生成树获得初步规划结果,根据潮流计算结果调整导线截面并计算运行费用,依此反复迭代调整规划网架直至最优。规划过程中考虑了对道路交叉点区别对待,并且只将采用Dijkstral算法获得的顶点间的最短路径作为边,还考虑了拆除线路的残值和拆除费用。对两个典型算例进行了规划,结果表明所提出的方法是可行的且具有较高的效率。

无线传感网络改进的最小生成树算法

机场噪声检测是近些年来一直困扰我们的一个难题,其中一个关键点是如何解决最小连通覆盖集问题,目前国外解决该问题新的方法有集中式近似算法、令牌驱动、圆周覆盖等,国内有DVC算法、重构Voronoi划分等.研究了在同时满足网络的覆盖性与连通性的前提下,如何选择最少数目工作节点的问题,为得到已知机场区域的最小连通覆盖集,在集中式近似算法的基础上,提出一种改进的最小生成树算法,用来确保该覆盖集连通所需的辅助节点,最后通过实验对设计的算法性能进行评估.

配电网架的多阶段不确定性规划

为了在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种基于改进最小生成树算法的多阶段不确定性规划方法。以多阶段供电总成本现值最小为各场景目标,根据规划结果的收敛性,动态调整各个阶段保留的考察网架个数,各阶段间采用扩展规划算法进行计算。最后以各场景总费用的数学期望最小的方案作为最佳规划结果。利用多阶段规划中各个条件负荷的自相关性和互相关性,滤除大量不可能组合,有效减少了场景个数,提高了规划计算效率。该方法考虑了负荷不确定性的配电网架优化规划结果,具有计算量小的特点。算例表明该方法是可行的。

考虑电网结构脆弱性的配电网网架优化规划

基于复杂网络理论,从网络拓扑结构角度对配电网网架结构的脆弱性进行评估。建立了以配电网投资及运行费用最小、结构脆弱性指标最优为目标的配电网网架多目标优化规划模型。采用改进最小生成树算法,并将经济性指标的减少率和结构脆弱性指标的增长率之和作为迭代过程中的目标函数,将多目标问题转化为单目标进行求解,通过16节点算例验证了该方法在求解多目标配网优化规划问题中的可行性。算例结果表明,所建立的优化规划模型能够有效地评估配电网的结构脆弱性,并能求得结构稳定、经济性好的规划方案。