基于改进粒子群算法的配电网多目标重构

摘要

为使电网运行指标(网络损耗、负载均衡及电压质量)呈最佳的运行方式,建立以网损最小、电压偏移指数最低及负荷均衡度最优为目标,含分布式电源的配电网多目标优化重构模型,并运用基于R2指标与分解策略的改进混合多目标粒子群算法进行求解。个体极值和全局极值是粒子群算法的关键,采用弱Pareto支配原则的R2指标对粒子群进行筛选,从筛选后的种群随机选择全局极值。个体极值依据分解策略进行选择,采用精英学习策略与高斯学习策略协助粒子跳出局部最优。通过IEEE33节点测试、系统验证所述方案的可行性。