配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成:第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。

基于K-Means算法的配电网负荷和拓扑等效方法

配电网负荷和拓扑的复杂性严重影响了对系统潮流的计算和分析。为解决配电网负荷和拓扑等效简化问题,本文基于台区拓扑和台区监测数据,提出一种基于K⁃Means算法的配电网负荷和拓扑等效方法。首先,通过地理信息GIS系统中台区线路的拓扑结构,结合计量自动化系统中的负荷电压、容量数据,提出电压相似、距离相近等效原则并对台区内的用户进行划区、聚类;其次,根据等效负荷的容量分布与6种台区典型等效拓扑结构比对,进一步确定该台区的拓扑等效结构类型,完成配电网负荷和拓扑等效;最后,给出了云南省某一台区的应用实例,并验证了所提配电网负荷和拓扑等效方法的正确性。