基于负荷平衡的配电网重构遗传算法研究

以负荷平衡为目的建立了一种新的配电网重构方案的数学模型,即负荷的不平衡度以负荷平衡指数来衡量。采用遗传算法,染色体以开关的状态为基因进行编码,通过杂交、变异等操作综合分析计算出基于适应度函数的最优方案,也就是具有最小的负荷平衡指数的重构方案为最优。作为对比,计算出了负荷平衡指数较小时的网损,发现优化重构后配电网的网损也相应降低了。以三馈线IEEE16节点系统对该方法的有效性进行了验证,结果表明该方案用于配电网重构能显著改善负荷,降低网损。

基于负荷平衡的含分布式发电配电网重构研究

提出以负荷平衡为目标的含分布式发电配电网重构方法,将负荷平衡指数作为目标函数,通过改进自适应遗传算法来寻求配网的最佳结构,进一步提高其计算效率并且克服了传统遗传算法(GA)在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足。计算结果表明,该方法不仅可以达到平衡负荷、降低网损的目的,而且对提高节点电压质量也有一定的支撑作用。最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性。