TS算法在配网重构中的应用.docx

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1、TS算法在配网重构中的应用hesp导语:线路损耗是影响配电系统经济运行的重要因素。随着国民经济的开展,用电负荷的不断增加,线路损耗的问题越来越突出,极大地影响了供电企业的经济效益。1、引言线路损耗是影响配电系统经济运行的重要因素。随着国民经济的开展,用电负荷的不断增加,线路损耗的问题越来越突出,极大地影响了供电企业的经济效益。因此,研究配电系统中降低线路损耗的方法越来越受到普遍的关注和重视。配电网具有闭环设计、开环运行的特点,配电线路中存在大量常闭的分段开关以及少量常开的联络开关,这使得可以通过变换分段开关和联络开关的开合状态来改变配电网络的构造。理论上,存在一个最优构造,使线路损耗到达最小。

2、配网重构的目的就是要寻求使线损最小的最优构造,同时知足实际运行约束。由于配网重构能利用配电网络自身的特点进展网络优化,不需要额外的硬件投资,在降低网损的同时还可以平衡负荷和改善电压质量,因此是配电系统控制和运行的重要手段,也是配电治理系统DMS的重要内容。从数学上来讲,配网重构属于非线性组合优化问题,随着系统规模的增大,采用传统的数学规划方法将产生“组合爆炸问题。目前,求解配网重构的方法主要有支路交换算法、最优流形式算法以及SA、GA等智能化算法。支路交换算法和最优流形式算法的计算精度较差,无法保证全局最优性。SA和GA算法具有很好的全局寻优才能,但计算量很大。TSTabuSearch算法,即

3、禁忌搜索算法,是一种扩展邻域的启发式搜索方法,也是人工智能在组合优化算法中的一个成功应用。它采取了有效的措施能以较大的概率跳出部分最优点,因此具有很强的全局寻优性能。目前,TS算法在配网重构中的应用很少。文献1固然对TS算法在配网重构中的应用做了初步尝试,但缺乏对寻优经过的有效控制,需要对寻优经过中产生的大量不可行解进展事后判定和处理。本文将从配网自身的特点出发,将约束条件直接表达在对寻优的控制上,进而使寻优经过中产生的所有解在构造上都是可行的,防止了不必要的计算,进步了算法的计算效率。b2、配电网络重构的数学模型/b从数学的角度来看,配电网络重构属于大规模非线性组合优化问题。以网损最小为目的

4、的配网重构一般可表示为下面的最小优化问题:1潮流方程约束;2网络构造约束,包括辐射状和无网络孤岛;3线路容量约束b3、TS算法/bTSTabuSearch算法是近年来受到普遍关注的一种高效率的当代启发式优化算法,该算法由F.Glover于20世纪70年代末首先提出,并随着计算机技术的开展而成功的应用于各个领域,解决了大量复杂的优化问题。近几年,该算法被引入电力系统分析领域,如水火电结合经济调度2、电力系统无功优化3以及输电系统最优规划4等,并获得了一定研究成果。TS算法的根本思想是利用一种灵敏的“记忆技术,对已经进展的优化经过进展记录,用以指导下一步的搜索方向。为了防止搜索陷入部分最优,TS允

5、许将搜索朝着使目的函数退化最小的一个方向挪动,重新开场搜索。该算法有三个最根本的要素:挪动,Tabu表和释放程度。3.1挪动TS算法的搜索经过是通过挪动来实现的,因此挪动是TS算法的根底。挪动的方式有很多种,例如单步挪动、交换挪动和多点挪动等,详细采用哪种挪动因研究的问题而异。在搜索寻优的经过中,TS选择在约束条件下能使目的函数改良最大的一个挪动,假如不存在这样的挪动,那么退而选择使目的函数退化最小的一个挪动。1单步挪动2交换挪动交换挪动由两个单步挪动组合实现对配网重构问题而言,其物理意义为:合上开关i的同时翻开开关j.3.2Tabu表Tabu表是TS算法的关键,也是其区别于其他算法的最明显的

6、特点。它用来存放已经发生的挪动的逆挪动,只要是存在于Tabu表中的挪动,在当前迭代经过中是制止采用的。TS正是通过这种手段,有效地防止了在搜索经过中返回已经访问过的部分最优点,为获得全局最优解创造了良好的条件。Tabu表的治理有多种方式,本文采用先进先出FIFO的队列来进展治理。文1以为,假如新的当前解是通过挪动tij产生的,那么Tabu表中需要保存的挪动有tjk,tki,k为所有可能的取值。也就是讲,假如当前解是通过闭合开关i同时翻开开关j产生的,那么所有与翻开开关i或闭合开关j相关的挪动都将存入Tabu表中。但是,随着系统复杂程度的增加,k的取值范围将很大。由于Tabu表需要存放屡次迭代的

7、信息,一方面Tabu表的长度将大大增加,每次更新Tabu表时需要移进和移出大量元素;另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。本文以为,对于当前挪动tij,Tabu表中只需保存tji即可,由于tji足以包含tjk和tki的所有信息。例如,对于一个挪动tmn,假如m即是j或n即是i,就以为tmn在tji的禁忌范围内。通过这种方式,Tabu表中同样记录了足够的信息,但却防止了上述缺乏。Tabu表所能存储的最大元素个数称为Tabu表的长度,它对搜索的影响很大。假如Tabu表的长度过长,对搜索经过中的挪动限制太多,那么可能阻止能产生优良试验解的挪动方向;反之,假如Tabu表的长度过短,对挪动限制太少,那

8、么可能使搜索产生循环,陷入部分最优。因此,Tabu表的长度对TS很关键,但怎样确定其最优值还是一个有待研究的问题。通常所遵循的原那么是:Tabu表的长度随研究问题规模的增大而增大。3.3释放程度固然Tabu表是防止部分最优的有效手段,但它也可能阻止解的进一步优化,这对寻优经过显然是不利的。“释放程度就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的挪动,就算它在Tabu表中,但只要到达了“释放程度,就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放程度为:当Tabu表中的一个挪动作用于当前解,可以产生到目前为止的最优解,那么以为该挪动到达了“释放程度。3.4配网重构问题中TS算法的处理和其他算法一样,用TS算法

9、求解配网重构问题的关键在于,怎样将算法和所要研究的问题结合起来,进步算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法,假如不考虑配网重构问题自身的特点,寻优经过中将产生大量不可行解,极大地影响了计算效率,例如产生的解不知足辐射状构造或出现了网络孤岛。因此,有必要从配网重构问题的特点出发,对寻优经过加以控制,防止不可行解的产生。本文采取如下措施:1初始解取配网的原始构造;2只采用交换挪动,由于单步挪动必然产生孤立节点;3进展交换挪动时,闭合一开关后,只能在所形成的环内翻开另一开关。通过以上三个措施,从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的构造约束,因此,寻优经过中产生的任何解在构造上都是可行的,

10、进而防止了对大量不可行解的判定和处理,节约了计算时间。b4、求解步骤/b应用TS算法求解配网重构问题的主要步骤如下:1读入原始数据。包括网络参数、Tabu表深度、最大迭代次数Kmax以及每次迭代产生的试验解数目Smax等;2产生初始解R0,本文为网络的原始构造。置当前解RC=R0,最优解Ropt=R0.3产生试验解。将交换挪动tij作用于当前解,产生一试验解。i通过在翻开的开关集中随机确定,j那么在闭合开关i所形成的环中随机选择。计算相应的潮流及目的函数值,假如有线路容量或节点电压越限,那么重新生成试验解。重复此步骤直至试验解数目到达所要求的数目Smax;4更新当前解。在试验解中选择目的值最优

11、的解R,假如产生该解的挪动不在Tabu表中,或固然在Tabu表中但已经到达释放程度,那么用其更新当前解Rc;假如产生该解的挪动在Tabu表中,但没有到达释放程度,那么选择次优解,并重复此经过;5更新Tabu表。将已实现挪动的反向挪动存入Tabu表中;6更新最优解。假如新当前解的目的值小于最优解的目的值,那么用新的当前解更新最优解;7假如迭代次数未到达Kmax,转向步骤3,否那么完毕。b5、算例/b本文采用的算例来自于文献5,该配电系统有33个节点,32条支路,5条联络线,额定电压为12.66kV,系统的构造见图1.计算中假设每一支路均装有开关,与TS相关的参数取值为:Kmax=20,Smax=

12、10,Tabu表深度为6.计算结果见表1,为便于比拟,表中还同时给出了遗传算法6和蚁群最优算法7的计算结果。b6、结论/bTS作为一种新兴的当代启发式优化算法,已被证实是求解复杂组合优化问题的有效方法。本文介绍了TS算法的根本原理,并从配电系统自身的特点出发,将TS算法应用于求解配网重构问题。通过对TS挪动的选择和控制,有效地解决了寻优经过中产生大量不可行解的问题,进步了计算效率。通过对实际算例进展计算说明,TS算法非常合适用于求解配网重构问题。b参考文献/b1、王秀丽,吴宏晓。以进步系统可靠性为目的的配电网络重构J。中国电力,2001,349:40-432、BaiX,Shahidehpour

13、S.HydrothermalschedulingbytabusearchanddecompositionmethodJ。IEEEPWRS,1996,112:968-9743、GanD,QuZ,CaiH.LargescalevaroptimizationandplanningbytabusearchJ。ElectricPowerSystemResearch,1996,393:195-2044、文福栓,韩祯祥。基于Tabu搜索方法的输电系统最优规划J。电网技术,1997,215:2-75、SKGoswami,SkBasu.AnewalgorithmforthereconfigurationofdistributionfeedersorlossminimizationJ。IEEETrans.onPowerDelivery,1992,73:1484-14916、梁勇,张焰,候志俭。遗传算法在配电网重构中的应用J。电力系统及其自动化学报,1998,104:29-347、陈根军,王磊,唐国庆。基于蚁群最优的配电网络重构算法J。电力系统及其自动化学报,2001,132:48-538、卢鸿宇,胡林献。基于遗传算法和TS算法的配电网电容实时优化投切策略J。电网技术,2000,2411:56-59电力系统及其自动化学报

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