南方电网微电网连接布局与容量优化的QPSO算法流程

在《南方电网公司20kV及以下电网装备技术导则》中的算法流程部分，主要探讨了智能配电网中微电网的优化配置问题。微电网在智能配电网中的合理布局和容量确定是关键的发展挑战。为了实现这一目标，研究者提出了一个综合的多目标优化方法，将两个重要的指标——网络损耗减少（active network loss）和电压改善——同时考虑。 算法流程详细分为几个步骤： 1. 初始化阶段： - 首先，引入随机数r和当前迭代次数t，以及粒子的最大速度maxV。微电网接入位置向量M[i]是二进制编码，0表示不适宜接入，1表示适宜，这反映了微电网接入网络的决策变量，其长度取决于可供选择的位置。 - 微电网的功率输送向量QMi和PMi由微电网数量决定，包括有功和无功功率。 - 参数设置包括粒子种群规模、量子力学中的delta势井长度、收缩因子、惯性因子、学习因子和速度权重等，这些都是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）中的核心参数。 2. 产生初始粒子群： - 按照特定的编码规则，对粒子的位置（即微电网的连接位置）和速度进行随机初始化。这一步骤确保了每个粒子在优化过程中的起点是多样化的。 3. 计算适应值： - 使用公式（5），结合连续变量（微电网的接入容量）和离散变量（微电网的连接位置），通过非线性多目标优化模型来评估每个粒子的适应度。这涉及到了求解包含连续和离散变量的优化问题，体现了算法的复杂性和实用性。 4. 进行优化： - 利用量子行为粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）算法，粒子们会在搜索空间中不断迭代，通过群体协作和个体竞争，寻找最佳的微电网布局和容量组合，以最小化网络损耗和提高电压质量。 这个算法对于智能配电网的发展至关重要，因为它能够处理复杂的配置问题，并在实际应用中提高电力系统的效率和稳定性。通过这种多目标优化策略，微电网的部署不仅能够满足电力需求，还能有效地减少能源损失和提高供电服务质量。