粒子群加速寻优的克隆选择算法在配电网优化中的应用

作     者：廖鹏 

作者单位：浙江大学 

学位级别：硕士

导师姓名：黄民翔

授予年度：2007年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：配电网优化 网损 克隆选择算法 高频变异 PSO寻优 

摘      要：配电网络优化是配电自动化的重要组成部分，是国家投巨资进行的城乡电网改造工程的重要软件。网络重构和电容器投切组合是配电网优化的两个重要内容。在当前经济迅猛发展、供电日趋紧张的情况下，通过配电网络优化，充分发挥配电网的潜力，提高系统的安全性和经济性，具有很大的经济效益和社会效益。 本文提出了一种新的使用粒子群加速寻优的克隆选择算法用于配网优化，包括配网重构和配网综合优化两个方面的应用。优化过程中，高频变异和消亡补充算子的采用，能有效维持种群的多样性，避免算法早熟收敛。同时利用PSO粒子群优化算法指导变异抗体通过更新速度和位置来加速最优解的寻找，提高收敛速度。 综合优化中，简单地对两个过程分割开来进行迭加难以反映二者之间的联系和影响，不能达到整体结果最优的效果。而以往的研究由于传统的算法难以对两者同时进行综合优化，一般采用先重构后投切的交替迭代模式。本文在综合优化中使用本文提出的新算法，并通过改进变异与更新规则来同时处理不同类型的变量，将重构与电容器投切作为整体统一考虑，实现了两者的同时综合优化。 算法应用到以网损最小为目标函数的IEEE16、IEEE33及IEEE69节点典型模型的配电网络重构与综合优化中，验证了其在收敛速度与计算精度上的优越性，表明了本文算法的有效与实用性。