基于协同进化算法的配电网故障阶段式恢复策略

被引：19

作者：

汤亚芳 ^{[1
]}

陈曦 ^{[2
]}

程浩忠 ^{[2
]}

机构：

[1] 贵州大学电气工程学院

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

电网技术 | 2008年 / 16期

关键词：

配电网; 故障恢复; 家族树结构; 粒子群优化与模拟退火协同进化算法(CPSOSA);

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2008.16.011

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

传统的配电网故障恢复算法难于同时兼顾恢复过程的快速性和恢复策略的最优化。文章提出一种将启发式搜索算法与优化算法相结合的配电网故障阶段式恢复策略:第一阶段采用启发式搜索方法恢复负荷供电;第二阶段利用优化算法处理过载的负荷转移;第三阶段按启发式搜索方法处理过载负荷的切除。为实现快速的网络拓扑分析,采用家族树结构表征配电网,并对传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)优化算法进行改进,提出了协同进化算法(co-evolutionary algorithm of PSO and SA,CPSOSA),CPSOSA算法在求解故障恢复数学模型时具有较高的全局寻优能力。算例分析证明了本文所提恢复策略及算法的可行性和高效性。

引用

页码：71 / 75

页数：5

共 9 条

[1] 基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复 [J].