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算法在配电网络重构中的应用

11-29 12:44:29  浏览次数:321次  栏目:建筑电气

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  5)更新Tabu表。将已实现移动的反向移动存入Tabu表中;

  6)更新最优解。如果新当前解的目标值小于最优解的目标值,则用新的当前解更新最优解;

  7)如果迭代次数未达到Kmax,转向步骤3),否则结束。

  5、算例

  本文采用的算例来自于文献[5],该配电系统有33个节点,32条支路,5条联络线,额定电压为12.66 kV,系统的结构见图1.计算中假设每一支路均装有开关,与TS相关的参数取值为:Kmax=20,Smax=10,Tabu表深度为6.计算结果见表1,为便于比较,表中还同时给出了遗传算法[6]和蚁群最优算法[7]的计算结果。

  6、结论

  TS作为一种新兴的现代启发式优化算法,已被证明是求解复杂组合优化问题的有效方法。本文介绍了TS算法的基本原理,并从配电系统自身的特点出发,将TS算法应用于求解配网重构问题。通过对TS移动的选择和控制,有效地解决了寻优过程中产生大量不可行解的问题,提高了计算效率。通过对实际算例进行计算表明,TS算法非常适合用于求解配网重构问题。

  参考文献

  1、王秀丽,吴宏晓。以提高系统可靠性为目标的配电网络重构[J]。中国电力,2001,34(9):40-43

  2、Bai X,Shahidehpour S.Hydrothermal scheduling by tabu search and decomposition method[J]。IEEE PWRS,1996,11(2):968-974

  3、Gan D,Qu Z,Cai H.Largescale var optimization and planning by tabu search[J]。Electric Power System Research,1996,39(3):195-204

  4、文福栓,韩祯祥。基于Tabu搜索方法的输电系统最优规划[J]。电网技术,1997,21(5):2-7

  5、S K Goswami,S k Basu.A new algorithm for the reconfiguration of distribution feeders or loss minimization[J]。IEEE Trans.on Power Delivery,1992,7(3):1484-1491

  6、梁勇,张焰,候志俭。遗传算法在配电网重构中的应用[J]。电力系统及其自动化学报,1998,10(4):29-34

  7、陈根军,王磊,唐国庆。基于蚁群最优的配电网络重构算法[J]。电力系统及其自动化学报,2001,13(2):48-53

  8、卢鸿宇,胡林献。基于遗传算法和TS算法的配电网电容实时优化投切策略[J]。电网技术,2000,24(11):56-59 电力系统及其自动化学报

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