龙　军，蒋　童

(广西大学电气工程学院， 广西南宁530004)



基于结合均匀变异的粒子群算法的配电网重构研究

龙军，蒋童

(广西大学电气工程学院， 广西南宁530004)

摘要：配电网重构是确保电力系统安全、稳定、可靠运行的有效方法之一。为使重构后的配电网有功网损更低，文中提出了一种结合均匀变异与惯性权重的改进的二进制粒子群优化算法(BPSO)。首先，采用一种线性递减的惯性权重，然后引入遗传算法的均匀变异算子，使BPSO兼具良好的全局和局部搜索能力，克服了容易早熟的缺点。最后，将算法用于IEEE33节点系统进行重构。仿真结果表明，与传统粒子群算法相比，采用改进后的算法进行重构寻优效果更佳，且重构后的网损较初始状态降低了32.42%。

关键词：配电网重构；有功损耗；均匀变异；惯性权重；二进制粒子群优化算法(BPSO)

配电网重构是提高配电网供电可靠性、降低配电网损耗的有效方法之一，通过改变分段开关、联络开关的组合状态,从而使得配电网中损耗降低，负荷更加均衡，电压质量得到改善等。配电网重构不需借助其他外在手段，只需对电网内部各开关状态进行调整组合便可达到优化目的，因此，配电网重构问题受到专家学者的高度关注。

目前，人工智能算法在配电网重构领域得到了广泛的应用。其中包括人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)、模拟退火法(Simulated Annealing，SA)、遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)等。文献[1]将标准的Elman神经网络的结构和训练方法进行改良，提出一种采用人类群体优化算法作为训练方法的输入输出型(OIF-Elman)神经网络，通过算例验证了改进后人工神经网络的性能。……