定制遗传算法优化配电网PMU配置：兼顾可观性与成本

本文研究了"基于定制遗传算法考虑配电网多种拓扑可观性的PMU优化配置"这一主题，针对配电网中节点众多但PMU投资成本相对较低的现实，提出了一种优化配置策略。核心问题在于如何在有限的PMU数量条件下，最大化可观性节点的数量和网络量测冗余度，以提升配电网的运行效率和可靠性。 首先，文章强调了PMU在配电网中的重要性，它们通过提供相量数据，增强了电网的可观性，特别是在分布式电源、电动汽车和柔性可控负荷等新型设备大量接入后，配电网对实时监控和控制的需求增加。然而，全面安装PMU的成本高昂，因此，优化配置成为了关键。 研究者提出的模型以固定PMU数目为约束条件，目标函数设计为在保证可观性的同时，寻求最大化的量测冗余度。模型充分考虑了配电网的不同拓扑结构，包括引入零注入节点、节点注入功率和支路功率等关键量测数据，这些因素有助于提高可观性并减少信息丢失。 为了求解这一优化模型，作者引入了一种定制遗传算法。不同于传统的遗传算法，这种算法针对特定问题进行了定制化设计，包括自定义的交叉和变异操作，确保所有个体（即可能的PMU配置方案）都是可行解。这种方法在保持算法效率的同时，提高了优化配置的精确性。 最后，通过在IEEE标准节点系统上的仿真计算，验证了所提方法的有效性和可行性。实验结果表明，该优化配置策略能够在有限的PMU资源下，显著提升配电网的可观性和运行状态估计的准确性，从而支持配电网向智能化、灵活化和高效化的方向发展。 总结来说，本文的研究内容涵盖了PMU在配电网中的作用、优化配置模型的设计、遗传算法的应用以及实际效果的验证，对于合理利用有限的PMU资源，提升配电网的整体性能具有重要意义。