为了克服应用传统遗传算法进行农村配电网开关优化配置时,由于遗传算法的“早熟”和局部寻优能力较差所导致的难以得到全局最优解的问题,将遗传算法与局部搜索能力较强的模拟退火算法相结合,以遗传算法为主,引进模拟退火算法产生新个体,形成遗传退火算法.同时,采用整数编码策略,以包含停电损失费用在内的总供电成本最小为目标函数,以节点电压、支路过负荷等为约束条件,RBTS-BUS6配电系统作为算例,将遗传退火算法应用于农村配电网开关优化配置.优化结果表明,遗传退火算法避免了遗传算法收敛过快的缺点,保证了所得解的全局最优性,求解精确解的质量优于遗传算法,是农村配电网开关优化配置强有力的工具.
[1] 王秀丽, 吴宏晓, 别朝红, 王锡凡. 以提高系统可靠性为目标的配电网络重构 [J]. 中国电力 2001.doi:10.3969/j.issn.1004-9649.2001.09.013
[2] 杨丽徙, 王金凤, 陈根永. 基于GIS和Tabu搜索的配电网优化规划 [J]. 郑州大学学报(工学版) 2002.doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2002.03.020
[3] 万善良. 配电线路的分段数量优化计算的简单说明 [C]. 2000.
[4] 万国成, 任震, 荆勇, 高志华. 主馈线分段开关的设置研究 [J]. 中国电机工程学报 2003.doi:10.3321/j.issn:0258-8013.2003.04.025
[5] 谢开贵, 刘柏私, 赵渊, 周家启, 刘洋, XIE Kai-gui, LIU Bo-si, ZHAO Yuan, ZHOU Jia-qi, LIU Yang. 配电网开关优化配置的动态规划算法 [J]. 中国电机工程学报 2005.doi:10.3321/j.issn:0258-8013.2005.11.006
[6] 王东, 史燕琨, 丛吉远, 孙辉, 邹积岩. 灾变遗传算法在配电网开关优化配置中的应用 [J]. 高压电器 2004.doi:10.3969/j.issn.1001-1609.2004.03.007
[7] 卢莉蓉, 行小帅, 霍冰鹏, LU Li-rong, XING Xiao-shuai, HUO Bing-peng. 基于免疫规划的模拟退火算法 [J]. 计算机工程 2007.doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2007.19.069
[8] Billinton R., Jonnavithula S.. A test system for teaching overall power system reliability assessment [J]. IEEE Transactions on Power Systems: A Publication of the Power Engineering Society 1996, 4(4).
