改进遗传算法在配电网重构中的应用：结合DG与STATCOM

"本文主要探讨了一种考虑分布式发电（DG）和静止无功补偿器（STATCOM）的配电网重构优化策略，采用改进遗传算法（GA）来提高电能质量和系统的可靠性。研究中，作者引入了十进制与二进制混合编码以及云算法优化的交叉率和变异率，以增强GA的收敛性和避免不可行解的产生。通过在IEEE 33节点配电网上的仿真验证，证明了所提出方法的有效性。" 在配电网的运行中，网络重构（DNR）是一项关键技术，它涉及到在故障发生后通过改变拓扑结构来恢复供电并减少损失。配电网的损耗大且故障率高，因此重构策略对于提升供电质量和可靠性至关重要。DNR方法通常包括数学优化、最优流模式、开关交换和人工智能算法。人工智能算法如遗传算法因其并行搜索最优解的能力而在DNR领域受到青睐。 本文针对传统遗传算法在处理DNR问题时可能出现大量不可行解的缺陷，提出了一种改进策略。首先，使用十进制与二进制混合编码，这有助于减少染色体长度，使得算法更适用于大型网络。其次，设计了特殊的交叉和变异操作，以确保生成的解符合配电网的实际约束。此外，采用云算法改进了GA的交叉率和变异率，提升了算法的收敛性，从而更有效地找到全局最优解。 在实际应用中，分布式发电（DG）和静止无功补偿器（STATCOM）是提升配电网性能的两种重要技术。DG可以提供备用电源，改善电压稳定性，而STATCOM则能动态调节无功功率，提高电能质量。通过将这两种技术纳入配电网模型，研究发现它们能显著提高重构后的电网供电质量和可靠性。 仿真结果在IEEE 33节点系统上验证了该方法的可行性和有效性。这些结果表明，结合DG和STATCOM的改进GA策略不仅能实现有效的网络重构，还能在应对故障时提高系统的稳定性和供电服务质量，降低了网络损耗，提升了电压稳定性。 该研究为配电网的重构优化提供了新的视角，通过结合现代技术和创新算法，为解决配电网中的复杂优化问题提供了有力工具。这种方法有望在未来被应用于更大规模的配电网中，以提升整个电网的运营效率和可靠性。