基于改进入侵杂草算法的有源配电网重构研究

摘要

近年来，风机、光伏和微型燃气轮机等分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中的渗透率不断提高。分布式发电具有低碳环保、可再生和控制灵活等优点。同时，风机和光伏出力受风速、光照强度影响较大而具有随机波动性，这使得有源配电网的运行变得更加复杂。 配电网络重构是改善配电网运行性能的有效手段之一，操作简单且无需增加额外设备投资。网络重构的实质是在满足系统约束条件的前提下，通过开关状态的重新组合，来改变网络拓扑，以达到优化各种目标函数的目的。目前，有源配电网的重构求解主要采用智能算法，因为智能算法具有较好的全局搜索能力且操作简单。 本文在分析配电网络重构研究背景和意义的基础上，梳理了国内外网络重构的研究现状。在研究网络重构模型、DG不确定性处理方式和原始入侵杂草算法的基础上，提出一种基于改进入侵杂草算法的有源配电网重构方法。从配电网运行效益和环境效益两个角度，建立以系统有功网损、节点电压偏差、负荷均衡度和污染物排放环境成本最小的多目标重构模型。首先，基于场景划分和削减建立DG出力的多场景模型。其次，在原始入侵杂草算法的基础上，提出初始种群选择机制，基于负荷供电路径的电气距离判断和支路交换法优化初始解；融合Lévy飞行过程，设置类海明距离判定操作以提高种群扩散的多样性；设计基于最优种群个体比例调节种子数策略，增强算法的收敛性能。改进入侵杂草算法可有效兼顾种群多样性和收敛性能的平衡，改善算法的全局搜索能力、收敛性能和稳定性。 最后，通过MATLAB软件编程仿真，并以IEEE33节点系统为测试算例。仿真结果验证了本文所建模型和提算法的有效性。多目标有源配电网重构，不仅考虑DG接入对系统运行效益的影响，同时计及DG的环境效益。与原始入侵杂草算法、粒子群算法和遗传算法相比，改进入侵杂草算法在解决配电网络重构问题时，具有更好的全局搜索能力、收敛性能和稳定性。

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

第2章 分布式电源模型

2.1 DG不确定模型

2.1.1 风机模型

2.1.2 光伏模型

2.2 DG多场景模型

2.2.1 场景分析

2.2.2 场景削减

2.3 负荷模型

2.4 本章小结

第3章 配电网络重构数学模型

3.1 目标函数

3.2 约束条件

3.3 多目标处理方法

3.4 前推回代法潮流计算

3.4.1 节点分层

3.4.2 前推回代过程

3.4.3 配电网络拓扑变化分析

3.5 本章小结

第4章 基于改进入侵杂草算法的配电网络重构求解

4.1 基本入侵杂草算法

4.1.1 算法基本思想

4.1.2 算法求解流程

4.1.3 算法优势

4.1.4 算法缺点

4.2 改进入侵杂草算法

4.2.1 初始种群选择机制

4.2.2 Lévy飞行

4.2.3 类海明距离判定操作

4.2.4 基于最优个体比例调节种子数策略

4.3 编码方式

4.4 MIWO算法在配电网络重构中的应用

4.5 本章小结

第5章 算例分析

5.1 算例系统

5.2 仿真结果

5.3 算法对比

5.3.1 全局搜索能力

5.3.2 收敛性能

5.3.3 稳定性

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2展望

参考文献

附录

发表论文和科研情况说明

致谢