基于NSGA-Ⅱ的多目标配电网重构

【摘要】：配电网重构是配电自动化内容的重要组成部分,在保持配电网运行经济性、提高供电质量和供电可靠性方面,配电网重构都是不错的选择。在配电网正常运行时,可以通过改变网络结构,调整开关通断状态,达到消除过载,平衡负荷,优化网损的目的；在配电网出现故障时,又可以隔离故障,并尽可能多的对非故障负荷恢复供电,减少停电区域。本文根据配电网的发展趋势,从配电网经济、安全、可靠性运行方面考虑,得出配电网重构将是一个多目标优化问题,多目标优化将成为配电网重构新的研究方向。在总结前人研究的基础上,本文做了如下几方面的工作。首先,本文分析了配电网的发展现状以及配电网重构的方法,根据配电网重构的多目标优化的要求,本文提出了三个目标函数,即有功网损最优、节点电压偏移量最小以及负荷均衡化,分别从配电网的经济性,电能质量和安全可靠性方面考虑。其次,较为详细的阐述了遗传算法的基本原理,并分析了遗传算法在求解配电网单目标和多目标优化时的优势和不足。由于简单遗传算法在处理多目标配电网重构时效果不太好,权重系数对结果影响较大,因此引入了基于快速非支配排序的遗传算法(NSGA-II),采用NSGA-II算法对种群个体进行非支配排序分层,实现对种群中个体的全局最优,最终寻找到Pareto最优前沿,得到多目标配电网重构的Pareto最优解集：为了提高搜索效率,提出了一种对种群中“非法”个体筛选的方法。建立配电网络节点和边的关联矩阵,在除去任意一行向量后,通过判断矩阵中余下行向量是否线性相关来确定个体是否满足配电网辐射结构。最后,将快速非支配遗传算法用于16节点和PGE的69节点的配电网重构中,根据计算结果,表明结合配电网特点的NSGA-II算法,具有良好的全局搜索能力,能够有效降低网络损耗,提高节点电压,平衡负荷,验证了NSGA-II算法在配电网重构中的实用性。
【关键词】：配电网重构 遗传算法 NSGA-Ⅱ Pareto最优 基因筛选
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM727