改进知识进化算法在配电网重构中的高效优化

本文主要探讨了"改进的知识进化算法在配电网的应用"这一主题，针对配电网的特点，该研究提出了一种新的求解策略。配电网重构是一种关键的操作，旨在通过调整开关状态来优化网络结构，从而降低损耗、提升运行效率和供电可靠性，它被列为配网自动化研究的重要课题。由于网络损耗最小化问题的复杂性，即属于NP难问题，传统的重构方法在处理大规模网络时计算成本较高，这促使研究人员寻求更为高效的解决方案。 作者们借鉴了智能优化算法的优势，特别是利用改进的知识进化算法（Improved Knowledge Evolutionary Algorithm，IKEA）。IKEA算法的设计着重于编码规则，包括创新操作、传承操作和检验操作，这些操作旨在适应配电网重构的具体需求。实验部分，研究者在IEEE16、IEEE33和IEEE69节点的100次仿真实验中应用了IKEA，结果显示，该算法在所有情况下都能找到最优解，平均收敛代数分别为9.7、10.2和18.1，显示出良好的性能。相比于传统方法，IKEA明显减少了搜索空间，降低了迭代次数，且解决方案的质量得到了提升，从而提高了算法的效率。 值得注意的是，与相关文献中使用的其他智能算法如神经网络、模拟退火算法、遗传算法和蚁群优化算法进行了对比，IKEA展现出了优越性。尽管ANN在重构时间上有所优势，但对样本质量和训练时间有较高的依赖；而IKEA则在保持高效的同时，避免了这些问题。因此，改进的知识进化算法为配电网重构提供了一个可行且有效的工具，有望推动配电网管理技术的进步。本文的研究成果对于电力系统的运行优化和智能化具有实际应用价值。