考虑不确定性的配电网重构：改进遗传算法的应用

"该论文探讨了改进遗传算法在含分布式电源(DG)配电网重构中的应用，考虑了DG出力和负荷的不确定性，建立了机会约束模型，并通过改进遗传算法优化了重构过程，增强了配电网的抗风险能力。" 在电力系统中，分布式电源(DG)的接入改变了传统配电网的运行模式，引入了新的挑战。由于DG出力和负荷的不确定性，如何有效、可靠地进行配电网重构成为了一个重要的研究课题。论文"改进遗传算法在含DG配电网重构中的应用"针对这一问题提出了一个创新的解决方案。 首先，论文基于DG出力的概率模型，考虑了多种不确定性因素，构建了供电能力的机会约束模型。这个模型能够处理DG出力的波动性和负荷需求的随机性，确保在一定的概率下，配电网能够满足预期的供电能力要求。 接着，为了适应这个机会约束条件的配电网重构模型，论文对传统的遗传算法进行了改进。在生成初始种群时，算法考虑了网络结构和DG出力的不确定性，使得种群更具有代表性。在交叉操作中，算法采用了特定策略，以保留优秀个体的同时，促进种群多样性的保持和进化，提高了算法在复杂问题求解上的性能。 然后，通过改进的遗传算法来求解配电网重构问题，寻找最优的开关操作策略。这一策略旨在最小化运营成本，同时确保在DG出力和负荷不确定性条件下，系统的供电可靠性。 最后，论文采用蒙特卡罗模拟对重构方案进行随机机会约束检验，验证了所得方案的有效性。通过大量的随机抽样，评估了重构方案在不同运行条件下的性能，进一步证明了改进遗传算法在应对不确定性方面的优势。 在实际应用中，IEEE33节点系统作为算例进行分析，计算结果表明，所提方法可以有效处理DG出力和负荷的不确定性，得到的重构方案不仅满足设定的供电能力，还提升了配电网对不确定性的抵御能力，增强了系统的稳定性和韧性。 这篇论文为含DG的配电网重构提供了一种新的优化工具，对于电力系统的研究和实践具有重要的参考价值。改进的遗传算法不仅提高了重构效率，而且为解决不确定性问题提供了新的思路。