收网算法在低压配电网优化中的应用：一种新颖的启发式策略

"收网算法是一种启发式智能优化算法，它在低压配电网潮流优化中被提出，用于解决三相不对称和分布式电源并存的问题。该算法从边界初始种群开始，逐步向内压缩搜索，具有较少的参数设置和较强的全局收敛性。收网算法的收敛性得到了数学上的严格证明，其在实际应用中展示了良好的优化效果。 在低压配电网的潮流优化问题中，考虑到有载调压变压器、无功补偿器、分布式电源（如光伏和风能系统）以及插电式混合动力汽车（PHEV）的影响，建立了一个综合优化模型。模型的目标是最小化网络损耗，同时确保电压分布合理。优化过程中，需要满足节点电压限制、潮流等式约束、无功补偿设备的约束、变压器调压范围约束、分布式电源出力约束以及PHEV充电功率约束。 传统的优化方法如线性规划、非线性规划和混合整数规划在初始解接近最优解时表现优秀，但对目标函数和约束条件的要求较高。相比之下，启发式智能优化算法如遗传算法和粒子群算法能够处理非连续和不可微的问题，适应现代配电网的复杂性。 收网算法SNA借鉴了渔民收网捕鱼的概念，从搜索空间的边界开始，逐步向中心区域收缩，寻找最优解。这种算法不需要过多的参数设定，具有较好的全局搜索能力。通过数学推导，证明了收网算法具有良好的收敛性，即算法会逐步接近问题的全局最优解。 为了处理三相不对称问题，文中还提出了一种改进的分相前推回代算法，该算法专门针对低压配电网的三相不平衡情况设计，能够更有效地解决非全相运行的问题。 实证研究部分，收网算法被应用于特定的测试案例和IEEE 123节点系统。结果显示，收网算法能够有效地找到优化解决方案，改善了系统的网损和电压分布，验证了算法的有效性和可行性。 总结来说，收网算法为低压配电网的潮流优化提供了一种新的工具，尤其在处理分布式电源、三相不平衡和多约束条件的复杂场景下，展现出强大的优化潜力。其简洁的设计和强健的性能使其成为解决现代配电网问题的一个有力候选方案。"