含微电网的配电网网架规划：基于改进BCC算法

"基于改进BCC算法的含微电网的配电网网架规划" 在电力系统领域，配电网网架规划是一项关键任务，旨在优化电网结构，确保供电的可靠性、经济性和稳定性。微电网（Micro-Grid, MG）的引入为配电网带来了新的挑战和机遇。微电网是一种小型分布式能源系统，它可以独立于主电网运行，也可以并网工作，提供了灵活性和能源管理的高效性。随着可再生能源技术的发展，微电网的应用越来越广泛。 本文"基于改进BCC算法的含微电网的配电网网架规划"深入探讨了微电网的发电和用电特性如何影响配电网的网络损耗和用户供电可靠性。作者们首先分析了这些特性，包括微电网的随机性和波动性，这些因素可能导致网络拓扑的复杂变化，从而影响到网络的稳定运行和效率。 接下来，他们构建了一个考虑这些影响的柔性规划模型。这个模型旨在最小化网络损耗，同时提高用户供电可靠性，以适应含有微电网的配电网的特殊需求。模型的优化目标不仅包括传统的网络损耗最小化，还考虑了微电网的接入对用户供电可靠性的改善。 为了求解这个复杂的优化问题，研究者提出了一个改进的细菌群体趋药性（Bacterial Colony Chemotaxis, BCC）算法。BCC算法是受到自然界中细菌寻找食物过程启发的一种优化方法，具有良好的全局搜索能力。然而，原始的BCC算法在处理布尔困境问题时可能遇到困难，即某些解可能不满足配电网的辐射条件。为此，研究者引入了sigmoid函数策略来解决这个问题，通过调整个体行为，避免陷入局部最优。 此外，对于迭代过程中可能出现的不可行解，如孤岛、孤链和环网等问题，研究者运用操纵子理论进行判断和修复。操纵子理论是生物网络中用于控制基因表达的机制，这里被借用来修正不满足条件的网络结构，确保一次修复就能满足配电网的运行要求。 通过应用改进后的BCC算法，该研究在IEEE 54节点系统上进行了仿真验证，结果表明模型能够有效应对含微电网的配电网规划问题，证明了算法的有效性和可行性。这为实际的电网规划提供了理论支持和计算工具，有助于推动配电网与微电网的集成，实现更加智能、可持续的电网运行。