【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网，尤其涉及一种基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法。
技术介绍
1、电力系统是现代工业和民用活动的基础，而配电网是电力系统的重要组成部分之一。为了解决传统配电网存在的问题，近年来涌现出了不少针对配电网的改造与升级方案，包括智能配电网、治理配电网以及重构配电网等。其中，重构配电网方案被认为是一种比较可行的替代方案，通过对配电网的建设与改造，使得系统更加稳定、可靠，满足现代社会对于配电网的可持续需求。
2、配电网重构是电力系统中一个典型的非线性规划问题，目前，国内外已有不少关于配电网重构方案的技术提出，并正逐渐得到广泛应用。然而，现有技术在配电网重构过程中仍存在一些问题。例如，一些方案可能会在产生大量无效解，严重影响求解效率；配电网重构多采用单一目标优化，对多目标优化的研究较为欠缺。
3、例如，中国专利cn202010349953.4公开了一种配电网重构模型优化方法，包括配电网重构模型初步目标函数；构建初步约束条件；对初步约束条件进行优化得到约束条件；对配电网重构模型初步目标函数进行优化得到配电网重构模型目标函数；配电网重构模型目标函数和约束条件构成最终的配电网重构模型。该方案的最终的重构模型的目标函数任然是单一目标优化，缺少对多目标优化的研究。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决现有的技术中配电网重构过程中缺少对多目标优化的问题；提供一种基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，与传统的单目标函数重构相比，具备更好的合理性，满
2、本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，包括以下步骤：
3、获取配电网系统的基础数据；
4、根据设置的目标函数和约束条件在二进制空间构建配电网重构模型；
5、采用改进的粒子群算法对配电网重构模型进行求解；
6、根据求解结果进行配电网系统操作。
7、作为优选，所述的配电网系统的基础数据包括配电网系统信息和负荷数据。
8、作为优选，所述的改进的粒子群算法对配电网重构模型进行求解的具体方法包括：
9、根据配电网重构模型，进行参数初始化，生成初始种群；
10、初步更新初始粒子的速度和位置；
11、根据配电网重构模型的目标函数和约束条件计算出粒子的适应度函数并对其种群排序，把排序之后的种群平均分成m和n子种群；
12、进行二进制编码和解码，然后在二进制空间下更新粒子的速度和位置；
13、把适应度较好的子种群m复制到下一代，把子种群n进行交叉、变异；
14、判断是否达到了最大迭代次数或者全局最优，若满足要求，则停止迭代，输出最优粒子。
15、作为优选，初步更新初始粒子的速度和位置的方法为：
16、vi,j(k+1)＝w·vi,j(k)+c1·rand1·(pi,j(k)-xi,j(k))+c2*rand2*(gj(k)-xi,j(k))
17、
18、式中，第k次迭代时第i个粒子的第j维速度为vi,j，xi,j(k)表示第k次迭代时第i个粒子的第j维位置，个体历史最优位置为pi,j(k)，全局最优位置为gj(k)，ω是惯性权重，c1和c2是自适应加速常数。
19、作为优选，所述的目标函数以有功网损最小和节点电压偏移率最小以及开关操作总次数最少为目标。
20、作为优选，所述的约束条件包括节点电压约束和潮流方程约束以及支路功率约束和网络拓扑约束、dg容量约束和开关动作次数约束。
21、作为优选，有功网损指标的计算方法为：
22、
23、式中，ploss为系统网络总损耗；m表示网络中开关总支路数；ki表示第i条支路的开关状态；ri表示第i条支路的电阻值；pi、qi分别表示第i条支路的有功和无功功率大小；ui表示第i个节点的电压值。
24、作为优选，节点电压偏移指标的计算方法为：
25、
26、其中，δu表示节点i的电压偏差，m为网络中的节点总数，uin表示节点i上指定的电压幅值。
27、作为优选，开关操作总次数的计算方法为：
28、
29、式中：si、si'分别为支路i在重构前和重构后的开关状态。
30、作为优选，所述目标函数还包括分布式电源有功出力最大为目标，计算方法为：
31、
32、其中，pidg表示分布式电源i的有功出力。
33、本专利技术的有益效果是：
34、1、通过加入多目标优化的目标函数与传统的单目标函数重构相比，采用本专利技术的多目标函数重构后，在影响网络损耗与电压质量指标不大的前提下，减少了开关次数，延长了开关使用寿命，降低了开关动作需要的人力和时间成本，减少了因开关动作而导致的短时停电损失，具有更强的实用性和推广价值。同时提高了分布式电源的出力，从而降低燃料损耗，提高能源利用率。
35、2、本专利技术通过将引入精英保留和自适应算法的遗传算法与二进制遗传算法相结合，bpso算法用于优化配电网中的开关操作序列，而nsga-ii算法用于优化不同重构方案之间的权衡。同时，bpso算法可以对每个个体所对应的开关操作序列进行优化，从而使得重构方案更加优化。该方法可以在较短的时间内生成优化的结果，并且具有更好的收敛性能和搜索能力，相较于其他算法而言，其结果具有更优的性能和实用价值。
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1.基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述配电网系统的基础数据包括配电网系统信息和负荷数据。
3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述改进的粒子群算法对配电网重构模型进行求解的具体方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，初步更新初始粒子的速度和位置的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述目标函数以有功网损最小和节点电压偏移率最小以及开关操作总次数最少为目标。
6.根据权利要求1或2或3所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，
7.根据权利要求5所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，有功网损指标的计算方法为：
8.根据权利要求5所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方
9.根据权利要求5所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，开关操作总次数的计算方法为：
10.根据权利要求5所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述目标函数还包括分布式电源有功出力最大为目标，计算方法为：
...【技术特征摘要】
1.基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述配电网系统的基础数据包括配电网系统信息和负荷数据。
3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述改进的粒子群算法对配电网重构模型进行求解的具体方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，初步更新初始粒子的速度和位置的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的含源配电网多目标重构方法，其特征在于，所述目标函数以有功网损最小和节点电压偏移率最小以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐勇明，肖龙海，沈华，刘继文，袁国珍，张海春，朱新，陈铭，陈望达，褚明华，周旻，张扬，石小琛，刘维亮，俞海良，徐志鸿，叶翔，徐杰，李春鹏，
申请(专利权)人：海宁市金能电力实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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