基于改進萬有引力算法的配電網多目標故障重構

李震 譚濤亮 余玉晗 宋子強 劉結

摘 要：針對配電網在發生故障后產生的重構問題，基于改進萬有引力算法提出了一種切實、可行的多目標故障重構方案．通過調研配電網的故障重構過程，優化了多個目標的權重系數，提出了綜合考慮網絡損耗與開關動作數量的故障重構模型．利用反向學習法、共軛梯度法和Ｔｅｎｔ映射實現了經典萬有引力算法的有效改進．軟件仿真與實際工程測試結果表明，所提故障重構方法具有較強的實用性、更低的網絡損耗和更少的開關動作．

關 鍵 詞：配電網；萬有引力算法；反向學習法；共軛梯度法；Ｔｅｎｔ映射；多目標；故障重構；故障診斷

中圖分類號：ＴＰ２７３ 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１０００－１６４６（２０２３）０４－０３９２－０５

隨著智能電網的快速發展，傳統配電網技術已較難適應復雜的實際工程應用［１－３］．一般而言，配電網是負責實現輸電網與用戶之間的電力傳輸網絡．伴隨著城市規模的快速擴大，配電網的可靠性逐漸下降，電網的穩定性難以得到保證［４－６］．目前，配電網的故障重構方案主要可分為靜態與動態重構兩類：１）處于正常工作狀態的配電網需要利用靜態重構方案，實現電網的潮流最優和負荷平衡；２）發生故障的配電網需要使用動態重構方案，完成故障定位之后的恢復問題．在故障重構方案的研究中，國內外學者進行了較多值得借鑒與參考的工作［７－９］，但這些工作均未完全實現配電網的多目標故障重構．針對多目標的故障重構需求，通過引入反向學習法、共軛梯度法和Ｔｅｎｔ映射，本文提出了具有更強局部搜索能力與更快收斂速度的改進萬有引力算法．同時利用優化多個重構目標的權重系數方法，提出了具有較小網絡損耗與開關次數的重構流程和模型．相應的仿真結果表明，與多種傳統重構模型相比，文中提出的重構模型具有更加優秀的性能．