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《兰州交通大学》 2012年
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基于免疫粒子群算法配电网络重构的研究

盖锋  
【摘要】:配电网络重构是配电自动化系统的重要组成部分,起到将电力直接分配到用户的作用。目前,随着经济的快速发展,人们对用电能和用电能质量有了越来越高的要求,配电网重构能够很好地优化配电网络结构,提高配电网潜能,达到降低有功功率网损,提高电能质量的作用。配电网络重构是一个复杂的大规模组合优化问题,具有非线性、离散性和多约束的特点。着重以配电网络的拓扑结构、数学模型、潮流计算方法以及免疫粒子群优化算法进行研究。 拓扑结构作为配电网络重构的基础,其合理与否将严重影响到重构的效率。论文采用图论的方法对配电网络的拓扑结构和状态变量进行分析,并简化了配电网络模型,提高了拓扑分析和重构的效率,最终建立了适合配电系统分析的数学模型。论文阐述了配电网络中的一些常用的潮流计算方法,并简要的分析了各类潮流计算方法的特点,比较发现前推回代法有算法稳定、编程简单和占用计算机资源少等优点,因此论文选用前推回代法作为配电网络的潮流计算方法。深入分析研究粒子群算法与免疫算法的基本原理,将免疫算法中的浓度保持策略引入到粒子群算法中,生成一种混合优化算法,即免疫粒子群算法。免疫粒子群算法融合了粒子群算法中的简单易实现、搜索速度快等优点与免疫算法中能够很好保持种群多样性的优点相结合,使粒子群算法在保证群体集中搜索的同时能够很好的调节个体多样性,从而提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度。 论文在考虑电压、电流以及拓扑结构等约束条件下,以配电网络有功功率损耗最小为重构目标。最后,利用MATLAB作为实验平台编写了程序,并对配电网络分别进行了静态重构与动态重构的仿真验证,仿真结果表明该算法在配电网络中的应用是有效的。
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM711

【参考文献】
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