【摘 要】
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配电网拓扑结构的优化是配电网运行中的一项重要任务,在正常工况或异常工况下通过改变开关状态位置来实现.本文以网络的有功损失最小为目标函数,并将节点电压、线路容量、径
【机 构】
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江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡214122江苏省电力有限公司检修分公司,南京211102;江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡214122;江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏 无
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配电网拓扑结构的优化是配电网运行中的一项重要任务,在正常工况或异常工况下通过改变开关状态位置来实现.本文以网络的有功损失最小为目标函数,并将节点电压、线路容量、径向结构作为约束条件,提出了一种混合粒子群优化算法,有效地确定了配电网的最优配置.混合粒子群优化算法并不需要通过原粒子群算法公式来更新粒子位置,而是引入了遗传算法的交叉与变异操作,通过粒子自身个体极值与群体极值的交叉以及粒子自身的变异来更新粒子位置,从而加快了算法的搜索速度.将该方法应用于IEEE33配电网的优化计算,结果表明,本文的方法每次都能找到全局最优值.
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