导读:本文包含了配电网络重构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:重构,算法,分布式,网络,子群,子粒,电源。
配电网络重构论文文献综述
李晓宇[1]（2019）在《基于机器学习的配电网络拓扑生成及重构优化研究》一文中研究指出随着智能电网的深化建设,一方面,智能电表等设备接入配电网,并实时采集运行数据,海量数据蕴含巨大的价值有待开发。另一方面,配电网与外界交互日益增多,如分布式供电储能等。新模式对配电网的物理特性产生重要影响,传统物理理论建模方法难以满足复杂系统的需求。因此,配电网亟需新方案应对复杂环境。机器学习等新技术能够挖掘海量运行数据的潜在价值,并探索新的认知关系,辅助现有方法优化运行。配电网的拓扑分析是其安全稳定运行的基础,拓扑生成和重构优化又是拓扑分析的核心。因此,本文重点探索机器学习方法在拓扑生成和重构优化的基础问题。1)为实现实时准确地监测配电网络的拓扑结构,提出基于Lasso及其补充规则的拓扑生成算法。算法首先利用Lasso模型计算各节点的关联系数矩阵,然后利用“and”规则和补充判据修正该矩阵,最后通过准确的关联系数矩阵生成拓扑。实验验证,该算法在获取720个时序电压值的情况下,生成119-bus及更低复杂度的无环和有环拓扑的误差率低于6.14%,且随着电压时长增加,误差率逐步下降。本算法性能优于传统的Chow-Liu和Lasso+“and”算法。2)为实现高效经济地优化配电网络的拓扑结构,提出基于LSTM预测机制的动态拓扑重构算法。算法首先构建LSTM模型预测各节点各时段的负荷,然后利用优化的BPSO模型生成各时段的重构方案,最后基于综合费用最优的判据生成全局优化的动态重构策略。利用英格兰某配电网2004-2009年真实数据测试LSTM模型性能,结果显示模型预测的平均绝对误差率为1.59%,且80%分布在[0,2%],在不同时段下均无明显误差异常点;其预测性能优于传统的人工神经网络和支持向量回归模型。利用IEEE33-bus仿真算例测试重构算法性能,算法生成的动态策略将1个运行周期重新划分为7个时段,并进行20次开关操作。算法共减少线损费用1152.42元,且提升各节点电压质量。对比分析验证该算法的性能均优于传统的在线计算重构算法。实验结果表明,拓扑生成算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度,可用于实时监测拓扑结构,保障配电网拓扑运行的准确性和安全性;拓扑重构算法能够为重构操作提供更多的时间裕度,并且减少更多的线路损耗费用,可用于重构优化拓扑结构,保障配电网运行的稳定性和经济性。算法均无需新增专用的拓扑监测设备,可作为物理模型方法的辅助决策方法,提升配电网的智能化程度,具有一定的前沿性和实用性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
宋海华,王文林,韩厚彬,江建辉,Guo,Zhongying[2]（2019）在《基于负荷变化的配电网络重构》一文中研究指出配电网通常为环状设计,辐射状运行。为了均衡负荷分配,降低线路损耗,提高供电电压质量,须根据负荷变化情况动态调整配电网络中联络开关及分段开关的运行状态。本文以用电采集数据为基础,通过终端负荷反向推测,确定各配电线路各开关所流过负荷,电网调度员以此为依据,根据一定的调度规则,进行开关变位操作,从而改变配网运行方式。(本文来源于《农村电气化》期刊2019年02期）
潘欢,杨丽,胡钢墩[3]（2018）在《基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构》一文中研究指出为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年18期）
谢国荣,钟智[4]（2018）在《含分布式电源的配电网络重构与研究》一文中研究指出近些年来,分布式电源在配电系统中的应用逐步增多,尤其是在配电网络重构中,极具发展前景。以粒子群算法、育种算法相结合,经过迭代取得最优解,确保了最优解的有效性。经仿真,验证了该算法可有效提升计算的效率与速度,对于含分布式电源的配电网络重构而言,该算法是可行的。(本文来源于《自动化应用》期刊2018年06期）
罗春辉[5]（2018）在《智能配电系统网络重构方法研究》一文中研究指出分布式电源和电动汽车在配电系统中的渗透率逐渐提高,给配电网安全经济运行带来了新的挑战。网络重构作为配电自动化的基本功能,通过切换配电系统中联络开关和分段开关的开合状态,正常状态下可实现经济优化运行和降低系统运行风险,故障状态下可隔离故障区域并恢复健全失电区域供电。本文对智能配电系统网络优化重构方法和故障恢复重构方法进行研究。提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法。推导基于负荷电流的网损计算近似公式以缩小开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。为兼顾配电网故障恢复的快速性和最优性,提出一种基于配电网重构的分级响应故障恢复策略。首先,故障隔离后利用启发式规则进行局部重构,以较少的开关动作次数快速恢复配网连通性;其次,在局部重构后有状态变量越限时,在可行域内搜索最优解进行全局重构;最后,若全局重构后状态变量依然越限,按负荷重要性指标切除部分非关键负荷,恢复配电网安全运行。为提高全局重构的快速性,提出一种规避不可行解的寻优规则,避免了频繁的拓扑分析,并利用改进的双种群纵横交叉算法进行恢复重构计算。仿真结果验证了该方法的有效性。规模化电动汽车接入对配电系统电压稳定性带来一定挑战。提出一种面向最大静态电压稳定裕度提升的配网重构模型,并针对该模型提出基于互补约束模型的光滑求解算法。首先,通过分析配电网节点电压静态稳定条件,建立全网静态电压稳定裕度评价指标;其次,建立典型电动汽车充电站概率负荷模型,在潮流计算中充分考虑负荷静态电压特性,以全网电压稳定裕度最大为目标建立配网重构模型;最后,为减少配网重构的决策时间,利用互补约束将离散变量松弛为连续变量,得到重构互补约束模型,并采用数值稳定性好的梯度优化算法求解。仿真结果表明,所提方法有助于提高全网电压稳定水平,具有数值稳定性好、求解速度快的优势,且能充分考虑负荷静态电压特性对电压稳定性的影响。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-20）
周术鹏,靳松[6]（2018）在《基于双策略蚁群算法的配电网络重构研究》一文中研究指出电网的网络重构本质上属于非线性组合优化问题。随着智能电网的快速发展和电网规模的急剧扩张,网络重构算法的计算复杂度也大幅增加。蚁群算法具有鲁棒性、可并行性和正反馈机制等优点,因而被广泛应用于组合优化问题的求解之中。然而,现有的蚁群算法仍存在计算速度慢,易于陷入局部最优等缺点。为解决上述问题,提出了一种削减-累加双策略的蚁群算法并将其应用于电力系统的网络重构计算中。一方面,定义削减因子,使迭代过程中的蚂蚁数量随算法收敛的稳定程度而不断减少,实现动态自适应的蚂蚁数量选择机制以加快计算速度;另一方面,定义积累因子,增加了信息素的积累阶段,引导算法跳出局部最优,提高找到最优拓扑结构的概率。实验结果表明,在信息素更新次数和初始蚂蚁数量都相同的情况下,与已有工作相比,提出的算法能够将计算速度提升约25%;同时,将最小网损降低约9%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年20期）
江卓翰,何禹清,曹丽璐,徐超,禹海峰[7]（2018）在《基于改进遗传算法的含分布式电源和储能装置配电系统网络重构》一文中研究指出通过以有功网损最小为目标建立配电网重构数学模型,应用改进的遗传算法寻求含分布式电源和储能装置配电网的最优重构方案。该算法采用一种十进制编码方式,将配电网中环网个数作为染色体长度,环网中各开关开合状态作为组成染色体基因。在潮流计算中把分布式电源和储能装置等效为"负"的负荷,并基于配电网特有的层次结构特性,采用分层前推回代进行潮流求解。通过对IEEE33节点算例的计算表明,对含分布式电源和储能装置的配电网进行重构,可在很大程度上减少网络损耗和电压降落。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2018年05期）
杨文涛[8]（2017）在《考虑分布式电源接入的配电网络动态重构研究》一文中研究指出分布式发电作为新能源发电并网的一种形式,以其环保、灵活、高效等优点得到了广泛应用,给电网带来诸多便利,同时也不可避免地给电网带来了复杂性和不确定性。面向分布式电源并网接入下的配电网安全、经济运行,本文研究考虑分布式电源接入影响的配电网络动态重构模型与方法,主要工作如下:(1)提出考虑开关短时段连续动作约束的配电网络动态重构模型。考虑配网开关在短时间段内不允许连续动作的事实规则,参考浴盆曲线模型,将开关单次操作费用函数引入动态重构模型中,使之能够较好的限制开关的短时连续动作。(2)提出适应配电网络动态重构的改进二进制粒子群求解算法。在二进制粒子群算法的速度更新环节,引入差分进化算法中的进化机制,同时引入遗传算法中的交叉与变异操作,增强改进算法的全局寻优能力以及跳出局部最优解的能力。在二进制粒子群算法的位置更新环节,基于破圈法对位置迭代公式进行改进,在保证迭代中每个粒子均满足辐射状约束的基础上保持粒子群整体的寻优效果,提升搜索效率。通过仿真算例验证了所提改进算法的有效性。(3)提出基于场景法的分布式电源出力不确定性建模方法。采用拉丁超立方采样机制和误差正态分布函数,对风能预测误差值进行采样并生成随机场景,通过场景聚合得出最终场景及其概率,将不确定性问题转化为多场景确定性问题。(4)提出基于电压波动偏差的动态重构时段划分方法。基于负荷预测结果及配电网潮流仿真结果,计算配网动态重构时间周期内各节点相邻时点的电压波动偏差指标。依据电压波动偏差指标值的大小与时序分布,直观给出重构时段划分结果。通过含分布式电源的IEEE33节点配电系统算例分析,验证了本文所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-12-01）
王靖[9]（2017）在《配电网络优化运行重构技术研究》一文中研究指出配电网络重构是配电网络优化运行领域一个非常重要的手段,它可以通过简便经济的开关操作实现馈线或变电站之间的负荷转移,从而提升配电系统的运行指标,实现经济运行,因此在实际调度中得到了广泛应用。智能配电网的兴起(分布式发电、现代电力电子设备大量应用)、现代电网中越来越多的随机场景和智能优化算法的发展给配电网络重构问题的解决带来了更多的挑战和机遇。配电网络重构问题已经从一个单目标、计算速度慢、主要依靠启发式算法的问题逐渐演变成一个多目标、随机性、要求超高速仿真和实时可视化的问题。但是无论配电网网络结构和组成成分如何变化,配电网重构问题的求解基础仍然是基于静态重构问题的。研究一种实时的,可以动态监测网络结构变化的、在多场景下适用的静态重构方法是求解动态重构和不确定性模型重构的基础。在对国内外研究现状深入调研的前提下,本文针对配电网络重构问题的两大突破难点:庞大的组合解空间和快速检验可行解的方法,对该问题进行了深入的研究,结合图论的相关研究理论,找到了新解决办法。本文的主要工作及成果包含以下几个方面:(1)从图论的角度出发,结合图论相关研究理论,分析了配电网络的“网状”规划方式和“树状”运行方式之间的联系,提出了叁种图与树的相互转化方式,为后续研究提供了数学理论支撑。(2)根据配电网络图生成树时的拓扑约束条件,采用基于Dandelion编码的新型生成树编码方式,设计了基于Dandelion编码的生成树表示算法,Dandelion编码可以快速准确地生成不含不可行解的解空间;再根据预判必闭合开关和在可行子空间内局部寻优进一步压缩解空间;建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程约束、节点电压约束、支路潮流约束和拓扑约束的配电网并行重构模型;最后以IEEE33节点系统为仿真算例,通过并行计算对解空间内的可行开关组合进行潮流计算和网损计算寻找全局最优值,在确定找到最优解的前提下提高了配电网重构模型的求解效率。(3)根据配电网拓扑结构的变化特点,提出了一种动态划分最短环路的算法,为进一步实现动态重构和不确定性模型重构奠定基础,算法可监测网络变化,自动寻找网络内的最短环路集;提出了快速判断不可行解保证配电网辐射状运行的方法,使得智能算法在进化过程中能快速剔除拓扑不可行解;以美国PG&E69节点系统为仿真算例,应用改进烟花算法进行求解PDNR问题,通过改进爆炸算子和选择策略使传统烟花算法适用于离散型的配电网重构问题;验证该算法在压缩解空间、提高寻优成功率和加快寻优效率上都具有优越性。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-01）
陈耀民[10]（2017）在《配电网络重构的方法研究》一文中研究指出在不断推进智能电网发展的大背景下,建设安全、可靠、经济运行的配电网络逐渐成为人们所关注的焦点。由于配电网络中各节点的电压等级比较低,导致它的网损成为电力系统网损中不可忽视的一部分。配电网络重构作为一项重要的配电网自动化技术,可以在不投入更多额外设备的情况下,仅对线路上开关的状态进行调整,就可以实现降低网络损耗,改善电压质量的目的。在实际配电网络运行过程中,负荷状态是实时变化的,这是配电网络重构中一个不易处理的问题。本文先从单个时间断面的角度,利用随机类算法对配电网络中负荷状态保持不变的情况进行分析。然后再从整个时间区间的角度,根据负荷状态实时变化的情况,提出一种配电网络动态重构方法。首先,本文对配电网络重构问题中的基本理论作了详细介绍,并给出了相应的潮流计算方法和数学模型。通过引入节点分层矩阵Layer M以及相应的父节点矩阵NU来描述网络层次关系,结合前推回代法,实现同一层中数值的并行计算,从而提高了计算效率。然后把降低网损作为配电网络重构的最终优化目标,并给出了相应的目标函数和约束条件。其次,本文提出了一种基于IQPSO算法的配电网络静态重构方法。该方法 二考虑到QPSO算法的收敛性会受到初始种群分布情况的影响,所以引入了Logistic混沌模型来提高初始种群的遍历能力;另外,通过对收缩—展系数α进行改进,提高了 QPSO算法的动态自适应性。在配电网络静态重构的过程中,根据网络中的回路情况,采用十进制的编码策略对粒子向量进行编码,降低了重构过程中不可行解产生的比例;通过对网络中节点的层次关系进行分析,给出了重构解可行性的判断方法以及相应的处理方式;最后,介绍了该静态重构方法的具体步骤。通过仿真计算,证明了该静态重构方法具有正确性和快速性。最后,本文提出了基于仿射传播聚类算法的配电网络动态重构方法。该方法考虑到配电网络节点负荷变化的特点,先将所研究的时间区间等间隔地划分为若干个子区间,并认为各子区间中的负荷情况保持恒定不变,然后利用仿射传播聚类算法对整个时间区间内的负荷状态进行聚类,得到聚类代表点以及相应的聚类情况,并根据聚类代表点的负荷状态进行若干次静态重构。同时,对聚类结果中那些孤立的时间断面作修正处理,以实现减少开关操作次数的目的。该方法通过节点负荷状态的内在特征对整个时间区间进行划分,可以有效避免主观因素对划分结果造成影响。通过仿真计算以及对计算结果进行分析,验证了该动态重构方法的正确性和合理性。(本文来源于《山东大学》期刊2017-05-11）
配电网络重构论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
配电网通常为环状设计,辐射状运行。为了均衡负荷分配,降低线路损耗,提高供电电压质量,须根据负荷变化情况动态调整配电网络中联络开关及分段开关的运行状态。本文以用电采集数据为基础,通过终端负荷反向推测,确定各配电线路各开关所流过负荷,电网调度员以此为依据,根据一定的调度规则,进行开关变位操作,从而改变配网运行方式。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
配电网络重构论文参考文献
[1].李晓宇.基于机器学习的配电网络拓扑生成及重构优化研究[D].北京邮电大学.2019
[2].宋海华,王文林,韩厚彬,江建辉,Guo,Zhongying.基于负荷变化的配电网络重构[J].农村电气化.2019
[3].潘欢,杨丽,胡钢墩.基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构[J].电测与仪表.2018
[4].谢国荣,钟智.含分布式电源的配电网络重构与研究[J].自动化应用.2018
[5].罗春辉.智能配电系统网络重构方法研究[D].湖南大学.2018
[6].周术鹏,靳松.基于双策略蚁群算法的配电网络重构研究[J].计算机工程与应用.2018
[7].江卓翰,何禹清,曹丽璐,徐超,禹海峰.基于改进遗传算法的含分布式电源和储能装置配电系统网络重构[J].电力系统保护与控制.2018
[8].杨文涛.考虑分布式电源接入的配电网络动态重构研究[D].天津大学.2017
[9].王靖.配电网络优化运行重构技术研究[D].东南大学.2017
[10].陈耀民.配电网络重构的方法研究[D].山东大学.2017
论文知识图
