基于蚁群算法的配电网网络重构

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蚁群算法在配网重构中的应用

电网的运行状态而主动的做出一些响应，这就是主动配电网。
在配网中，一些开关也变成了可控的开关，可以根据电网的控制指令进行断开和闭合，若作为支路间的联络开关，根据指令进行断开或者是闭合，则就可以根据指令改变网络的连接情况，这种改变网络的连接状态的现象，就是配网的网络重构。
意义
网络重构可以降低网损，提高系统经济性。在提倡节约
第六步，更新全局的信息素；
第七步，重复以上的第三步至第六步，直至达到终止条件。
3 配网重构模型
配网重构模型
目标函数 min Ploss kiri | Ii2 |
以降低配电网运行的网络损耗为目标。
约束条件
潮流约束电压约束电流约束辐射状约束
k为支路i上的开关控制变量，其值为1时证明开关闭合，其值为0时，证明开关断开；r为支路i上的电阻；I为流过支路i 的电流。
无功功率
0.03 0.03
/MW
0.02 0.02 0.03 5
5
0
0
0
节点
17 18 19 20 21 22 23 24
有功功率
/MW 0.06 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.42
蚁群算法在配网重构中的应用
汇报人：XXX 指导老师：XXX
目录
1 背景和意义 2 蚁群算法 3 配网重构模型 4基于蚁群算法的配电网重构 5 总结
1 背景和意义
背景
近年来，随着一些分布式电源的发展，配电网的运行有了
很多新的挑战，由此，“主动配电网” 的概念被提出来。由于
一些可控的分布式电源的加入，有一些元件可以开始自身根据
型社会、节能减排的形势下，配电网网络重构显得尤为重要。

基于改进蚁群算法的配电网重构问题求解方法

基于改进蚁群算法的配电网重构问题求解方法姜敏;谢东升【摘要】Aiming at solving the problem of distribution network reconfiguration by traditional ant colony algorithm,it is easy to stagnate and only get the local optimal solution.An improved ant colony algorithm is proposed.The reason why the traditional ant colony algorithm exists stagnation in the solution process is analyzed.An improved ant colony algorithm based on directional pheromone is proposed by combining the local updating and global updating of pheromone,and the algorithm is used to solve the reconfiguration problem of distributionnetwork.Simulation results show that the convergence speed of the improved ant colony algorithm is faster than that of the traditional ant colony algorithm,and the calculated net loss is smaller.The validity of the proposed algorithm is verified.%针对传统蚁群算法求解配电网重构问题时容易出现停滞现象仅得到局部最优解这一问题,该文提出了一种改进的蚁群算法.分析了传统蚁群算法在求解过程中存在停滞现象的原因;利用信息素局部更新和全局更新相结合的思想,提出了一种方向性信息素更新的、改进的蚁群算法;将该算法用于求解配电网的重构问题.仿真结果表明,改进的蚁群算法收敛速度较传统蚁群算法更快,收敛时的网损值更小,从而验证了该算法的有效性.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)002【总页数】5页(P6-9,24)【关键词】改进蚁群算法;配电网重构;最小生成树;组合优化;人工智能【作者】姜敏;谢东升【作者单位】国家电网山西省电力公司电力科学研究院,太原 030000;国家电网山西省电力公司经济技术研究院,太原 030000【正文语种】中文【中图分类】TP18;TM715配电网作为面向用户的基础设施，直接向用户配送电能，其网络结构一般比较复杂，线路较长，损耗较大。

基于最大最小蚁群算法的含分布式电源的配电网重构

由于本方法是在前推回代法基础上进行的改进，继承了前推回代法的很多优点，可以快速方便的求解含PV节点的配电网潮流，因此本文采用改进前推回代法来计算潮流。
3 最大最小蚁群算法
3.1 蚁群算法
蚁群算法是意大利学者M.Doirgo，V.Maniezzo等人模拟自然界蚂蚁寻径的行为提出的一种启发式算法，因其具有较好的寻优能力，被广泛应用于各种组合式优化问题[8]。配电网重构便是一种复杂的组合式优化问题，可以将蚁群算法应用其中。
基于最大最小蚁群算法的含分布式电源的配电网重构
阮博;俞德华;柴继勇;周鹏;曾渤
【摘要】This paper applies max-min ant colony algorithm for solving distribution network recon⁃figuration including distributed generation for the smallest power loss. In the process of reconfigura⁃tion, the formation of radiation network based on the growth of tree guarantees that the ants’paths meet network constraints, which improves the computational efficiency. By setting minimum and maximum value of road pheromone and the global pheromone updating methods, it can avoid the lo⁃cal optimal solution of ant colony algorithm and guarantee the convergence speed. Based on the Mat⁃lab programming, the IEEE69 node example is used for simulation analysis. The network loss reduc⁃es greatly and the voltage improves significantly after the reconfiguration. The optimization effect is remarkable.%以配电网网损最小为目标函数，将最大最小蚁群算法应用于含分布式电源（DG）的配电网重构。在重构过程中，基于生成树来形成辐射网保证了蚂蚁路径均满足网络拓扑约束，提高了计算效率。最大最小蚁群算法通过设置各支路信息素的最大最小值以及采用信息素全局更新方式，既可以避免基本蚁群算法易陷入局部最优解的弊端，又保证了收敛速度。基于Matlab编程，对IEEE69节点配电网进行仿真分析，配电网重构后，网损大大降低，节点电压有效提升，验证了该方法的可行性。

蚁群算法在配电网重构中的应用

蚁群算法在配电网重构中的应用摘要近几年科技迅速发展，使用智能算法在配电网中得到了极大的应用，例如粒子群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法等都可以很好的解决问题，但是由于传统意义上的蚁群算法应用实例比较少，为了得到最佳解决方案需要花费大量的时间，并且计算过程复杂，现在多位学者对传统意义上的蚁群算法进行优化，从而改变现状，使蚁群算法得到应用。

关键词：蚁群算法遗传算法配电网重构配电网网络重构信息素配电网络分布式电源无功优化多目标优化配电网规划目录蚁群算法在配电网重构中的应用 (1)摘要 (1)1 引言 (3)2 蚁群算法 (3)2.1蚁群算法的起源 (3)2.2蚁群算法的基本思路 (3)2.3蚁群算法的特点 (4)3 蚁群算法和配电网重构的结合 (4)3.1配电网重构 (4)3.2用蚁群算法的应用 (5)3.3对蚁群算法的改进 (8)3.4仿真 (10)3.5算例 (11)4 配电网重构的意义 (16)结论 (18)引用 (19)1 引言近几年科技迅速发展，使用智能算法在配电网中得到了极大的应用，例如粒子群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法等都可以很好的解决问题，但是由于传统意义上的蚁群算法应用实例比较少，为了得到最佳解决方案需要花费大量的时间，并且计算过程复杂，现在多位学者对传统意义上的蚁群算法进行优化，让蚁群算法大范围的应用，改善当前的状况。

2 蚁群算法2.1 蚁群算法的起源在上世纪九十年代初期，一篇论文出现了一种特殊的计算方法，它是Marco Dorig 再观察了蚂蚁的各种行为，尤其是在寻找食物的时候的行为之后想出了的类似优化蚂蚁进食顺序那样的一种计算方法，被命名为蚁群算法。

蚁群算法可以说是一种在整体算法中不断优化的进化算法，它具有很多优点，如启发式搜索，信息的正负反馈，分布式计算等特性。

Ant系统或蚁群系统最初由意大利学者Marco Dorig和其他人在20世纪90年代提出。

他们观察了蚂蚁的生命状态。

基于蚁群算法的配电网故障后恢复重构_张雅

方案 " # $ %
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算法步骤
)*+,"：初始化算法参数。设迭代次数初值 + % !，所有线路上的初始信息素!"# （ ! ）% . ，并令
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8 ）3 ! !%( （
E］。本文将蚁群算法应用于 A9/=<59+ 72.>/=5 ）等［配电网故障后恢复重构，提出了一个综合考虑切负
荷最小和开关操作次数最少的配电网故障后恢复重构模型。很多文献将网损最小也列为目标函数之一，但在实际的实时恢复重构中会延长给出方案的速度，不符合紧急事故情况下快速恢复供电的原则，故本文仅将网损最小作为最后选取方案的一个依据。算例验证了本文所提方法的有效性。
%3& ’)
.* 8 ）3 %( （
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点； 9 为蚂蚁 * 下一时刻所允许转移的相邻节点；
" 为反映信息素作用的强弱指数因子， $ 为反映路径信息作用的强弱指数因子；#%( 为路径 % ( 的路径

基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构

基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构随着社会的发展和经济的增长，电力需求也在不断增长。

然而，现有的配电网络基础设施已经无法满足这些需求，尤其是在人口稠密度高的城市地区。

因此，升级配电网络是一个必要的措施，以适应现代城市的快速增长。

伴随着传统燃煤发电的环保压力，光伏发电成为了未来发电领域的热门话题。

本文将以协同进化蚁群算法为基础，提出一种实现含光伏发电的配电网重构方案。

一、协同进化蚁群算法协同进化蚁群算法（CEA）是一种优化算法，其实质是一种自适应的多智能体系统。

该算法结合了蚁群算法和协同进化技术，将多个优化算法和智能体组合起来工作，以实现更好的全局优化效果。

它可应用于各种实际问题的解决，如路由问题、覆盖问题、调度问题、生产调度问题等等。

CEA包含三个主要部分：1.群体智能体（AI）每个AI是一个代表分配的解决方案。

每个AI都有自己的目标函数，其目标是最小化或最大化这个函数。

AI不断尝试寻找包含在搜索空间中良好解决方案的区域。

2.种群智能体种群智能体是一组AI，它们协同工作来寻找最佳解决方案。

人们可以通过微调种群智能体中每个AI的参数来优化整个群体的性能。

3.交流机制这种机制允许AI之间交流信息和资源。

种群智能体和单个AI之间的交流可以提高整个系统的性能。

基于此，CEA可以应用于配电网的重构中，以优化整个系统的性能。

二、含光伏发电的配电网重构1.问题定义在现有的配电网络基础上，考虑加入光伏发电，通过优化方案，以实现以下目标：（1）尽量降低能源成本，减少电力输送损失。

（2）保障电力供应的可靠性和稳定性。

（3）增加光伏发电的比例，提高环保效益。

（4）最小化新设备的成本开支。

2.设计方案（1）优化升级方案在已有的配电网络基础上，通过分析，找到合适的光伏发电配置方案，以实现上述目标。

（2）光伏发电系统的设计在确定光伏发电配置方案之后，可继续考虑光伏发电系统的设计，包括系统容量、板块的位置、倾角等。

基于蚁群算法的配电网重构

配电网的特点，文应用蚁群系统算法来解决配电网重构问题，立了相应的数学模型，给出求解过程。后通过一个ＩＥ３本建并最ＥＥ３节点算例验证
了本文所提出的算法的可行性和有效性。
２装有连接开关，其余用实线表示的支路装有分段开关联络开的负荷＋点ｆ续所有节点的功率之和＋点ｆ续所有支路功率损６上而节后节后关是常开开关，段开关是常闭开关。分当运行条件改变时，过打开和耗）ＰＪＱ为节点ｉ通；ｆ、的有功和无功负荷，Ｖ为节点的电压，为节点闭合这两种类型的开关来实现网络重构以减少线路损失。也就是说．的电压，是以ｉ始节点的支路的终节点集，对图２所示的情况：为其中一个联络开关被合上以转移负荷到不同的馈线上；时，个分同一（，｝ｂｅ，Ｊ对于末端节点为空集。段开关被打开以维持配电网络的放射性结构。例如在图ｌ，馈线中当总的功率损耗应该是所有支路功率损耗之和，以本文所建立的所 Ⅱ上的负荷在正常运行条件下变为重负荷时，联络开关１５被合上以目标函数为：将母线 Ⅱ上的负荷从馈线 Ⅱ转移到馈线Ｉ同时，段开关１。分９打开以维持该配电网络的放射性结构。

基于模拟退火改进蚁群算法的配电网重构

式中，
【分别为母线ｉ电压幅值的下限和上限值；为支的
路ｉ电流的上限值。
（）射状约束。４辐
＾ ∈｛１ｌ２３ … ，）０，｝（，，，
（）６
式中，为潮流流向节点的弧数。＾
提高供电质量，降低网损，高系统经济性。在发生故障时，提隔离故３基于模拟退火改进蚁群算法的配电网重构障、转移负载，小停电影响，可以在故障后快速恢复供电。所３．模拟退火算法概念缩并１以说配电网络重构是提高配电系统安全稳定性和经济性的重要Ｈ．模拟退火算法是一种求解大规模组合优化问题的有效方法。有效的手段。它源于模拟固体退火过程。该算法是设计合适的全局冷却过程，即
函数进行讨论。最小化配电网网损，配电网重构中考虑的网损一般指线路上
生物界中的蚂蚁虽然单个行为简单，但是由简单个体组成群
体却表现出极其复杂的人工智能特性，蚂蚁群体有能力在没有任何可见提示下找出从其窝巢至食物源的最短路径，并且能随环境的变化而变化，应性地搜索新的路径，适形成新的选择路径。能形
复杂的多目标高维数非线性混合优化问题。损，保留这种结构，则采用Ｍｅｏｏｉ接受准则决定接受或者则否￣ｐｌｓ当前常用的配电网重构方式主要有解析类方法、启发式方法、保留。继续交换支路，到达到最大支路交换数目。直接着逐步衰减人工智能化方法、随机优化方法＿。２］控制参数，续冷却，继重复以上迭代过程。直到网损变化极小，得到本文讨论的就是结合模拟退火算法和蚁群算法两者的优点，避系统近似最优解，终得到配电网重构优化结构。最开两者的不足，采用其组合分析方式对配电网重构问题进行研究，

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ｄｓｒｕｉｎｎｔｒｅｏｆｕａｉｎｗｈｃｓａｍｕｔｏｊｃｉｅｏｔｉｔｎｐｏｌｍ．Ｃｏｓｄｒｎｏｔｇｉｔｉｔｅｗｏｋｒｃｎｉｒｔｉｈｉｌｉｂｅｔｐｉｚｉｒｂｅｂｏｇｏ～ｖｍａｏｎｉｅｉｇｖｌｅａ
构方案，重构后的系统在处理负荷增大问题上较重构前系统有更好的调控能力，统稳定性得到提高。且系关键词：群算法；电网重构；电压稳定指数；息素；网损蚁配信
中图分类号：ＴＭ７２３文献标识码：Ａ文章编号：０３８３（０７０～０５０１０～９０２０）６０３～５
摘要：对配电网网络重构问题，针在考虑配电网电压稳定的前提下，出了降低配电网网损的目标函数，用提利蚁群算法正反馈的特性，其应用于配电网重构中，设置中心控制蚂蚁搜索当前最优解作为各条边信息素将并
更新依据。满足配电网射状结构要求，合Ｐｉ算法，蚂蚁一次遍历对应一个辐射网形，为结ｒｍ使即一个有效的
开关组合，幅度缩小了问题的解空间。实例证明采用的蚁群算法可以得到较文献ＥＪ损更小的配电网重大１网
ｂｔｒｒｓｌｔａｅｍｅｈｄｐｏｏｅ［］ｅｔｅｕｔｈｎｔｔｏｒｐｓｄｉ１．ｅｈｎ
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ａｃｏｓｓｅｎｔｏｌｎｙｙｔｍａｇｏｒｔｌｉｈｍ；ｄｉｔｉｉｎｅｗｏｋｅｏｉａｉｎ；ｖｏｔｇｓａｌｔｉｅ；ｓｒｂｕｔｏｎｔｒｒｃｎｆｇｕｒｔｏｌａｅｔｂｉｉｙｎｄｘ
３ＣｈｎａＤｉｎｉｅｒｇＣ，ＴＤ．Ｂｉｎ０４Ｃｉａ．ｉａＨｕａＥｇｎｅｉＯ．Ｌｎｎ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ｊ０
ＡｂｔａｔＡｎｓｒｃ：ＡＣＳ（ｎｃｌｎｙｔｍ）ａｇｒｔｍｉｒｐｓｄｎｈｐｐｒｏｏｖｔｅｒｂｅｏａｔｏｏｙｓｓｅｌｏｉｈｓｐｏｏｅｉｔｅａｅｔｓｌｅｈｐｏｌｍｆ
ＡｎｌｎｙＳｓｅＡｌｏｉｈｍｏｓｒｂｔｏｔＣｏｏｙｔｍｇｒｔｆｒＤｉｔｉｕｉｎ
ＮｅｗｏｋＲｅ０ｉｕａｉｎｔｒｃｎｆｇｒｔ０
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（．ｐｒｍｅｔｏｏｒＥｇｎｅｉｇ１ＤｅａｔｎｆＰｗｅｎｉｅｒｎ，ＸｉｎＵｎｖｒｉｆ ’ ｉｅｓｔｏａｙ
Ｔｅｈｌｇｙ，Ｘｉａ１０２，Ｃｈｎｃｎｏｏ ’ｎ７０４８ｉａ；２ＣｈｎｗａＩｔｒａｉｎｌＥｎｎｅｉｒｏｒｔｏｎＸｉａ７５．ｉａＮｅＥｒｎｅｎｔｏａｇｉｅｒｎｇＣｏｐａｉ ’ｎ１００４，Ｃｈｎａ；ｉ
基于蚁群算法的配电网网络重构
姚李孝任艳楠。健安。，，费
（．安理工大学水利水电学院电力工程系，西安７０４；１西１０８
２中国新时代国际工程公司，安７０５；．西１０４３中国华电工程（团）限公司，北京１０４）．集有００４
ｓａｉｔｆｄｓｒｂｔｏｅｗｏｋ，ｓｔｉｇｔｅｏｊｃｉｅｆｎｔｎｔｅｌｓｎｍｉａｉｎ，ｔｅｐｏｏｅｔｏｔｂｌｙｏｉｔｉｕｉｎｎｔｒｉｅｔｈｂｅｔｕｃｉｏｂｏｓｍｉｉｚｔｎｖｏｏｈｒｐｓｄｍｅｈｄ
维普资讯
第１９卷第６期
２００７年１２月
电力系统及其自动化学报
ＰｒｃｅｉｇｆｔｅＣＳ～ＳｏｅｄｎｓｏｈＵＥＰＡ
Ｖｏ１９Ｎｏ．６．１
Ｄｅ．ｃ２７００
ｐｔｏｔｏｎｏｒｆｅｈｐｅｏｎ．Ｐｉａｇｒｔｍｓｕｅｏｍａｅａｍａｐｎｅｗｅｎａｔａｅｓｆａｕｓａｃｎｒｌｔｔｅｒｓｈｒｍｏｅｒｍｌｏｉｈｉｓｄｔｋｐｉｇｂｔｅｒｖｒｅｏｎａａｔｗｉｈａｖｌｉｗｉｈｃｍｂｎｔｎｎｔａｉｔｓｔｏｄｙｃｉａｉ．Ｃａｅｓｕｙｓｏｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏｓｅｆｃｅｔａｄｃｎｇｖｏｓｔｄｈｗｓｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｆｉｉｎｎａｉｅ