改进的混合粒子群算法优化配电网重构：分布式电源与DG考虑

本文主要探讨了含分布式电源的配电网优化重构问题，针对传统二进制粒子群(BPSO)算法在应用于配电网重构时存在的"早熟"现象，即算法易陷入局部最优解，作者提出了一种创新的混合粒子群算法。该算法通过融合遗传算法(GA)中的杂交操作和模拟退火(SA)算法的Metropolis更新机制，增强了算法的全局搜索能力，使其能够更好地跳出局部最优区域。 在重构过程中，作者引入了破圈法来更新辐射状拓扑结构，这种方法有助于打破原有的静态连接模式，使得网络设计更具动态性和灵活性。此外，为了提高算法的实用性，编码规则也得到了改进，以减少不可行解的产生，确保重构方案的可行性。 为了验证改进的混合粒子群算法的有效性，研究者对两种情况进行了仿真：一是不考虑分布式电源(DG)的影响，二是全面考虑DG在IEEE 33节点配电系统中的重构。实验结果表明，改进后的算法不仅能够找到合理的配电网重构方案，而且在处理分布式电源带来的复杂性时表现出良好的性能。 本文的关键点包括配电网重构、混合粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、分布式电源以及破圈法的应用。这些技术的结合旨在提升配电网的运行效率、可靠性和可扩展性，为未来智能电网的设计和管理提供了新的理论支持。通过本文的研究，可以为电力系统的规划者和工程师提供一套更为高效和精确的配电网重构策略。