随机约束粒子群优化在配电网重构中的应用

"基于随机约束粒子群算法的配电网重构" 本文主要探讨了在考虑风速、光照强度和负荷不确定性及相关性的情况下，如何利用随机约束粒子群算法进行配电网的重构。配电网重构是一个旨在优化网络性能，提高供电可靠性，减少网络损耗的重要问题。在实际运行中，由于气象条件的影响，风速、光照强度（对于太阳能系统）以及负荷需求都存在一定的随机性和相关性。因此，传统的确定性方法可能无法准确地捕捉这些因素对配电网性能的影响。 作者提出了一种新的随机潮流方法，该方法结合等概率转换和Cholesky分解技术，能够同时考虑风速、光照强度和负荷的相关性。等概率转换用于将随机变量转化为标准正态分布，便于处理；而Cholesky分解是一种线性代数方法，用于求解相关随机变量的联合分布，它在这里帮助建立更精确的随机潮流模型。 在构建了考虑不确定性和相关性的随机潮流模型后，文章进一步引入了机会约束理论。机会约束理论允许在决策过程中引入概率，确保在一定置信水平下，目标（如有功网损的悲观值）得以满足。以此为基础，作者建立了一个配电网的机会约束重构模型，旨在最小化网络损耗，并确保在随机变量的波动范围内，系统的稳定性和安全性。 为了验证所提方法的有效性，研究者选取了经典的IEEE-33节点配电系统作为实例。通过模拟分析，结果显示，配电网的随机潮流计算和重构决策确实受到风速、光照强度和负荷之间相关性的显著影响。这证明了所提模型和算法在处理不确定性和相关性时的优越性，为实际配电网的优化重构提供了理论依据和技术支持。 关键词：配电网重构、随机机会约束、粒子群算法、相关性、不确定性 文章深入研究了在不确定环境下，如何运用智能优化算法（如粒子群优化）来解决复杂问题，尤其是在电力系统中的应用。这种方法不仅考虑了实际系统中的随机性和相关性，还通过机会约束确保了决策的稳健性，对提高配电网的运行效率和可靠性具有重要意义。