✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍配电网重构是配电系统运行优化领域无需新增硬件投资即可实现降损增效、电压质量改善的核心技术手段其本质是在满足辐射状拓扑、节点电压、支路载流等多重约束的前提下通过调整分段开关与联络开关的开合状态寻找网络运行的最优拓扑方案。传统单层粒子群算法在求解该问题时普遍存在拓扑寻优与运行约束耦合度高、易陷入局部最优、收敛稳定性不足的缺陷难以平衡全局拓扑搜索能力与局部参数优化精度。本研究提出一种基于双层粒子群算法的配电网重构优化框架上层粒子群以开关组合为决策变量完成网络拓扑全局搜索下层粒子群在上层给定拓扑下完成运行参数协同优化通过两层粒子群的信息交互迭代实现拓扑结构与运行参数的联合最优配置。在IEEE 33节点标准测试系统上的仿真结果表明该算法可将系统初始网损从202.68kW降至139kW以下降损幅度超过31%节点最低电压标幺值从0.913提升至0.94以上同时算法收敛稳定性显著优于传统单层粒子群算法能够为配电网经济安全运行提供可靠的技术支撑。‌关键词‌配电网重构双层粒子群算法辐射状约束网损优化拓扑优化一、引言配电网作为电力系统连接输电网络与终端用户的关键环节其运行效率与供电质量直接关系到全社会的用电体验与供电企业的经济效益。统计数据显示我国110kV及以下配电网的电能损耗占电力系统总损耗的60%左右配电网降损增效存在巨大的优化空间。配电网采用“闭环设计、开环运行”的典型架构网络中分布大量常闭分段开关与常开联络开关通过调整这些开关的开合状态改变网络拓扑即可实现潮流分布的重新调整无需新增线路或设备投资是性价比极高的配电网运行优化手段。配电网重构问题本质上是大规模混合整数非线性组合优化问题其决策变量为离散的开关状态目标函数包含非线性的潮流计算项同时需要满足辐射状拓扑、连通性、节点电压、支路容量等多重复杂约束。早期的配电网重构方法主要包括支路交换法、最优流模式法等启发式方法这类方法计算速度快但高度依赖初始解极易陷入局部最优无法保证解的全局最优性。随着智能优化算法的发展遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等方法被广泛应用于配电网重构求解其中粒子群算法凭借参数少、收敛快、实现简单的优势成为应用最广泛的算法之一。但传统单层粒子群算法将拓扑优化与运行参数优化混为一谈粒子在搜索过程中既要处理离散的开关组合约束又要兼顾连续的运行参数调整容易出现不可行解比例高、早熟收敛、搜索效率低下的问题。为解决上述问题本研究构建双层粒子群优化框架将配电网重构问题拆分为上层拓扑全局搜索与下层运行参数优化两个独立又耦合的层次通过两层粒子群的协同迭代实现全局最优解的快速搜索有效克服传统单层算法的缺陷提升配电网重构的优化效果与收敛稳定性。二、配电网重构问题数学模型⛳️ 运行结果 参考文献往期回顾扫扫下方二维码