人工培植杂交ACH思想在配电网重构中的应用

"本文介绍了一种基于人工培植杂交思想的配电网重构新算法，旨在提高重构过程的经济性和优化效率。该方法利用生物学的杂交原理，结合遗传算法，通过对基础环路进行编码和优化，实现了快速寻找全局最优解的能力，避免陷入局部最优。在染色体编码和进化策略上进行了创新，包括缩短染色体长度和多条染色体并行进化，以提高搜索速度。此外，还提出了基于支路分类的不可行解修复方法，以弥补传统算法中优良基因丢失的问题。通过对IEEE 33节点和69节点系统的仿真，验证了该算法的可行性和优越性。" 本文主要探讨了配电网重构这一重要问题，它涉及到电力系统的运行效率和可靠性。配电网重构的目标是通过调整开关状态来优化网络结构，降低损耗，改善供电质量和可靠性。然而，由于问题的复杂性，找到全局最优解是一项挑战。遗传算法作为一种常用的优化工具，虽然具有较好的适应性和多样性，但在处理大规模问题时效率较低，容易陷入局部最优。 针对这些问题，文中提出了一种新的基于人工培植杂交(ACH)思想的算法。该算法借鉴生物学的杂交机制，首先将配电网的基础环路编码为染色体，然后让这些染色体分别向各自优化方向进化。在进化过程中，染色体以一定概率进行杂交，从而调整它们的进化方向，有助于跳出局部最优，寻找全局最优解。为提高搜索速度，算法采用了缩短染色体长度和多条染色体并行进化的策略。 对于不可行解的修复，文章提出了基于支路分类的方法，解决了原有算法中由于支路共存于多个环内导致的修复不完全问题，从而保留更多优良基因，提升了算法的整体性能。通过在IEEE标准测试系统上的仿真，验证了ACH算法在寻找全局最优解和避免局部最优方面的优势。 该研究为配电网重构提供了一个创新的优化工具，具有较高的实用价值和理论意义，对于提升电力系统运行效率和稳定性有着积极的作用。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法扩展到更复杂的配电网场景，以及如何优化遗传算法的参数设置，以进一步提高重构算法的性能。