基于遺傳算法的配電網(wǎng)孤島劃分方法研究.pdf

1、出于對(duì)安全性，經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境保護(hù)等諸多方面因素的綜合考量，分布式電源的廣泛接入是當(dāng)今和未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)配電網(wǎng)發(fā)展的一個(gè)主要趨勢(shì)。配電網(wǎng)中數(shù)量逐漸增多，容量逐漸增大的分布式電源給現(xiàn)階段配電網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了深刻的變革，在電能質(zhì)量，繼電保護(hù)，故障恢復(fù)等方面的研究工作都有待于進(jìn)一步深入和擴(kuò)展。配網(wǎng)自愈功能建設(shè)是構(gòu)建智能電網(wǎng)不可或缺的環(huán)節(jié)，而孤島劃分是自愈功能建設(shè)的主要技術(shù)之一，同時(shí)也是一個(gè)亟待解決的難題。
　　本文針對(duì)這一問(wèn)題，借助圖論中加權(quán)連

2、通圖等相關(guān)概念對(duì)含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行了拓?fù)涑橄?，以供電恢?fù)量最大為目標(biāo)建立了孤島劃分模型，并提出云自適應(yīng)遺傳算法和改進(jìn)量子遺傳算法進(jìn)行上述模型的求解。
　　云自適應(yīng)遺傳算法將云理論與遺傳算法進(jìn)行了有效結(jié)合，對(duì)交叉和變異算子的生成方法做出了改進(jìn)。以一系列具有穩(wěn)定傾向的點(diǎn)取代常規(guī)的隸屬曲線，既能夠使交叉和變異概率隨適應(yīng)度值的增大而迅速降低，又能夠保持進(jìn)化過(guò)程中的不確定性。在改進(jìn)量子遺傳算法中，采用了量子比特，旋轉(zhuǎn)門(mén)，概率幅等量子力

3、學(xué)中的概念進(jìn)行算法設(shè)計(jì)。采用概率幅對(duì)染色體進(jìn)行編碼，通過(guò)旋轉(zhuǎn)門(mén)操作使概率幅朝目前搜索到的最優(yōu)值方向進(jìn)行進(jìn)化，并隨著更優(yōu)值的發(fā)現(xiàn)調(diào)整搜索方向。通過(guò)對(duì)算法的改進(jìn)，避免了觀測(cè)操作對(duì)種群上下代之間個(gè)體連續(xù)性的不利影響，使算法更加適用于孤島劃分這種存在拓?fù)潢P(guān)聯(lián)的多重樹(shù)背包問(wèn)題。
　　采用經(jīng)過(guò)改進(jìn)的含多個(gè)分布式電源的美國(guó)PG&E69節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果證明了兩種算法的有效性。通過(guò)比較分析指出，云自適應(yīng)遺傳算法和改進(jìn)量子遺傳算法

4、代表了進(jìn)行遺傳算法設(shè)計(jì)的兩類不同思路:云自適應(yīng)遺傳算法的本質(zhì)是個(gè)體之間的信息交換，通過(guò)影響交叉和變異算子來(lái)控制種群的活躍程度和多樣性，交叉和變異本身具有一定的盲目性;相比之下，改進(jìn)量子遺傳算法則具有了明顯的方向性，通過(guò)旋轉(zhuǎn)門(mén)操作使每個(gè)個(gè)體朝向當(dāng)前的最優(yōu)值進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中不斷發(fā)現(xiàn)更優(yōu)值。初始種群的選取對(duì)改進(jìn)量子遺傳算法的搜索結(jié)果有較大影響，因此必須對(duì)種群的初始化和進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行干預(yù)，好的人工經(jīng)驗(yàn)將顯著改善搜索結(jié)果。
　　兩種算法