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遗传算法在配电网故障后重构中的应用

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配电网故障后重构是指配电网发生故障后,在故障已被定位和隔离的基础上,研究如何恢复对无故障停电区域供电的问题,它主要是通过配电系统中的开关操作来改变网络拓扑,实现预定的目标.其主要作用是帮助调度员对故障恢复供电过程进行决策,其目标是在允许的操作条件和电气约束下,通过网络重构尽可能多地将停电区域的负荷转供到正常的馈线上,并满足系统有功功率损耗最小化和负荷平衡的目标.因此,配电网的故障恢复是一个复杂的多目标、多时段、多组合、多约束的非线性最优化问题,,该问题的复杂性决定了难以单纯从数学优化问题的角度求解,并且得到满足要求的可行解需很长时间.在实际应用中,调度员往往根据工作经验和一些启发式的规则寻找可行方案,快速有效地实现恢复供电.综上所述,故障恢复问题是一个多目标、多约束、离散寻优问题,常规优化方法不能有效地解决此问题.而遗传算法(GA)以其良好的鲁棒性、灵活性、通用性,以及特别适合组合优化问题等特点,在电力系统中被广泛应用.因此,本文提出将GA应用于地区电网停电恢复,由GA对停电区域进行网络重构,形成恢复方案。

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