基于蟻群算法的配電網(wǎng)分段開關優(yōu)化配置

1、<p>　　基于蟻群算法的配電網(wǎng)分段開關優(yōu)化配置</p><p>　　摘要：本文采用了蟻群算法，來確定配電網(wǎng)分段開關最佳數(shù)量和安裝位置的雙層優(yōu)化規(guī)劃方法，外層優(yōu)化針對不同的開關數(shù)量采用蟻群逐步向最佳開關數(shù)逼近；對開關安裝位置進行優(yōu)化，采用缺供電量作為評價指標，內層優(yōu)化在給定開關數(shù)量條件下合理配置開關的安裝位置。通過算例，驗證了該方法的可行性和有效性。 </p><p>　　關鍵詞

2、：配電網(wǎng) 分段開關 蟻群算法 </p><p><b>　　1 概述 </b></p><p>　　對配電網(wǎng)上設備進行遠方實時監(jiān)視、協(xié)調及控制的集成系統(tǒng)，被叫做配電自動化。配電系統(tǒng)是電力系統(tǒng)中直接面向電力用戶的系統(tǒng)。 </p><p>　　盡量減少停電面積和縮短停電時間是配電自動化系統(tǒng)的主要目的之一，當配網(wǎng)發(fā)生故障或異常運行時，查處故障區(qū)段及異

3、常情況，在正常情況下，通過監(jiān)視配網(wǎng)運行工況，優(yōu)化配網(wǎng)運行方式。通過配電網(wǎng)開關快速隔離故障區(qū)段，減少停電面積，縮短停電時間，及時恢復非故障區(qū)域用戶的供電。 </p><p><b>　　2 蟻群算法 </b></p><p><b>　　2.1 引言 </b></p><p>　　蟻群算法是一種求解組合問題的通用啟發(fā)式算法，

4、其主要特征是正反饋，分布式計算和貪婪啟發(fā)式搜索的運用。正反饋有助于快速發(fā)現(xiàn)較好的解；分布式計算避免了在迭代過程中出現(xiàn)早熟現(xiàn)象。 </p><p>　　2.2 蟻群算法的原理 </p><p>　　蟻群算法具有一種新的模擬進化優(yōu)化方法的有效性和應用性，是一種用來尋找優(yōu)化路徑的機率型算法，又稱螞蟻算法，英文名（ant colony optimization，ACO），該算法是一種模擬進化算法，

5、將蟻群算法設計的結果與遺傳算法設計的結果進行了比較，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質，數(shù)值仿真結果表明，蟻群算法具有良好的實用性。 </p><p>　　3 蟻群最優(yōu)算法在開關優(yōu)化的應用 </p><p>　　3.1 蟻群算法優(yōu)化的過程 </p><p>　　蟻群算法的主要依據(jù)是信息正反饋原理和某種啟發(fā)式算法的有機結合，這種算法在構造解的過程中利用隨機選擇策略

6、，這種選擇策略使進化速度變慢，正反饋原理旨在強化性能較好的解，卻易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象，這是造成基本蟻群算法缺陷的根本原因。 </p><p>　　蟻群算法的解空間是多維空間，對應著螞蟻旅行的各個時期（stage），目前在蟻群算法的應用中空間維數(shù)已知，每維空間的可選狀態(tài)數(shù)已知。本文中結合配電網(wǎng)開關配置的實際問題，對基本蟻群算法進行如下4方面的改進：初始信息素賦值的優(yōu)化，轉移策略的改進，搜索空間維數(shù)的動態(tài)減少，信息更新的改

7、進。 </p><p>　　3.1.1 優(yōu)化初始信息素。從電源端沿潮流分布方向，首先計算各段線路故障時其下游負荷的停電損失Cb（j），再將停電損失通過如下轉換計算，作為各點初始信息素。各段停電損失標么值為： </p><p>　　Cb（j）=λjtrCr■lj■PK （1） </p><p>　　C■■（j）=■ （2） </p><p>　

8、　各點間初始信息素為C■■（j）=C■■（i）-C■■（j）（3） </p><p>　　此式子在于優(yōu)化開始時各節(jié)點相互之間的信息素值，縮短了選擇下一路徑的計算過程。同時，得出的非故障下游區(qū)各節(jié)點Cb（j），也為之后的計算缺電損失提供各節(jié)點的缺電值。 </p><p>　　3.1.2 轉移策略。螞蟻從x時期的節(jié)點i轉移到y(tǒng)時期的節(jié)點j，由下算式確定轉移系數(shù)： </p><

9、;p>　　P■■=■ 若j？埸Tabu■；0 其他 （4） </p><p>　　式中，Tabu■為禁忌旅游的節(jié)點集合。螞蟻k選擇轉移系數(shù)最大的路徑，s=maxP■■所對應的節(jié)點j 引導螞蟻朝著最優(yōu)方向搜索。 </p><p>　　3.1.3 維數(shù)終止原則。配網(wǎng)開關優(yōu)化配置的數(shù)量對應著螞蟻旅行的節(jié)點數(shù)（stage），開關的安裝位置對應著螞蟻每個時期的搜索狀態(tài)（state）。首先對配電

10、網(wǎng)各節(jié)點安裝分段開關時所減少的停電損失進行計算，只有當安裝分段開關時所減少的停電損失大于設備本身的投資時，該點列入螞蟻可行路徑集travel。每只螞蟻k從某一時期（x）的狀態(tài)搜索到下一時期（y）的狀態(tài)搜索之前，計算當前所搜索路徑的目標函數(shù)，并與當前最優(yōu)值比較，若小于當前最優(yōu)解，該螞蟻繼續(xù)旅行剩余的節(jié)點，否則螞蟻k則結束這次旅行，記錄本次旅游路徑，所有螞蟻重復該過程。 </p><p>　　計算每只螞蟻旅程對應的目

11、標函數(shù)，選擇目標函數(shù)最小值作為本次循環(huán)的最優(yōu)解并記錄下來。蟻群第一次循環(huán)旅行的時期數(shù)等于travel路徑集的節(jié)點個數(shù)，以后循環(huán)旅行中的可選節(jié)點數(shù)小于travel路徑集的元素個數(shù)，從而減少了搜索空間維數(shù)。上述指導每只螞蟻結束本次旅游的原則稱為維數(shù)終止原則。 </p><p>　　3.1.4 信息更新原則。由于配網(wǎng)分段開關的配置與開關配置的先后順序無關，因此信息更新只需實現(xiàn)全局更新，全局更新用于所有螞蟻都搜索到自己的

12、路徑，完成一次循環(huán)后執(zhí)行。全局更新不再用于所有螞蟻，而只對每一次循環(huán)中得出最優(yōu)解的螞蟻所記錄的路徑進行信息更新： </p><p>　　τ■（N+1）=（1-ρ）τ■（N）+Δτ■ （5） </p><p>　　Δτ■1/f，路徑ij是已求出的最優(yōu)路徑的一部分；0，其他（6） </p><p>　　式中， f為本次旅游最優(yōu)路徑的停電損失和設備投資總費用；（1-ρ）為

13、信息素殘留因子；ρ為信息蒸發(fā)因子（0<ρ<1）。 </p><p>　　應用蟻群優(yōu)化配網(wǎng)分段開關配置的步驟如下： </p><p>　?、賲?shù)初始階段。計算路徑上各支路的初始信息素Δτ■■，按下游非故障線路段的損失確定所有螞蟻的初始位置。 </p><p>　　②派出螞蟻群階段。所有螞蟻重復一個過程，完成一次蟻群旅游循環(huán)，從而得出安裝斷路器的位置組合。螞

14、蟻從節(jié)點i選擇下一節(jié)點j， 首先計算兩節(jié)點之間的轉移系數(shù)Cij，再按照轉移策略選擇下一個負荷節(jié)點，并按上述維數(shù)終止原則指導每只螞蟻完成一次旅游。 </p><p>　?、墼u價階段。計算蟻群所選擇的節(jié)點組合的評價函數(shù)，并記錄本次旅游的最優(yōu)解。 </p><p>　　④更新信息素。按更新規(guī)則更新每條邊上的信息素，每條支路上信息素的密度受兩個因素影響，一是隨著螞蟻在這些邊上重復旅行，信息素增加；