分布式电源配电网多目标优化重构：考虑三相不平衡与开关操作

"这篇论文研究了含分布式电源的配电网多目标优化重构问题，旨在解决由于分布式电源接入导致的负载需求复杂性和三相不平衡问题。作者提出了一种优化模型，考虑了多时段负荷变化和开关操作次数，目标是降低变压器出口侧三相电流的总体不平衡度并最小化开关操作次数。采用改进的微分进化算法来提升优化效率，防止早熟现象。通过算例验证了改进算法的可行性和精确性，证明了该方法能有效解决多目标动态重构问题，为我国分布式电源接入配电网的重构提供理论依据和实践指导。" 在当前的电力系统中，随着可再生能源的快速发展，分布式电源(Distributed Generation, DG)的接入变得越来越普遍。这改变了传统配电网的结构和运行特性，带来了新的挑战，如负载需求的复杂性增加和三相不平衡问题加剧。三相不平衡不仅会导致线路损耗增大、设备寿命缩短，还可能影响供电质量，对用户的电力服务造成影响。 论文提出了一种考虑多时段负荷变化的优化重构策略，这是因为在一天中的不同时间段，负荷需求和分布式电源的出力都有所不同，因此需要动态调整网络配置以适应这些变化。同时，考虑到开关操作次数也是影响系统稳定性和可靠性的重要因素，因此将其作为优化目标之一，以减少不必要的开关动作，降低系统的维护成本和风险。 为了实现这一优化目标，论文采用了微分进化算法(Mutual Evolutionary Algorithm, MEA)，这是一种基于群体智能的全局优化算法，能够搜索复杂多模态的解决方案空间。然而，原始的微分进化算法可能会在早期阶段过早收敛到局部最优，为了解决这个问题，论文对其进行了改进，以提高算法的收敛速度和避免早熟。 通过具体的算例分析，论文展示了改进的微分进化算法在处理实际问题时的性能。结果表明，提出的优化模型和改进算法能有效地降低三相不平衡度，减少开关操作次数，实现配电网的深度优化，从而解决了多目标动态重构问题。 此研究对于指导分布式电源并网后的配电网规划和运行管理具有重要意义，可以为电力系统设计者和管理者提供理论支持和技术参考，有助于构建更高效、更稳定的含分布式电源的配电网。此外，该研究也对未来的智能电网技术发展，尤其是在多目标优化和电网重构领域的研究，起到了推动作用。