遺傳蟻群算法的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)VIP

1、遺傳蟻群算法的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)：Sincethesinglegeneticalgorithmorantcolonyalgorithmcan'tobtainthedesiredestimationresultsofpowerdistributionnetworkstate，anestimationmethodofpowerdistributionnetworkstatebasedongeneticalgorithmandantcolonyalgorithmisproposedaccordingtotheprincipleofcomplementaryadvantages.Thecurren

2、testimationsituationofthepowerdistributionnetworkstateisanalyzed.Themathematicalmodelofpowergridstateisconstructed，andsolvedbymeansofthegeneticalgorithmwithgoodglobaloptimizationability.Andthentheantcolonyalgorithmwithgoodlocaloptimizationabilityisusedtosearchthesolutionofgeneticalgorithmfinely，soas

3、toobtaintheoptimalestimationvalueofthepowerdistributedstate.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmusestheadvantagesofgeneticalgorithmandantcolonyalgorithmfully，avoidstheshortcomingsofthetwoalgorithmeffectively，andobtainsbetterstateestimationresultofpowerdistributionnetwork.Keywords：power

4、distributionnetwork；stateestimation；geneticalgorithm；antcolonyalgorithm0引言隨著各種電器設(shè)備的增加，人們對(duì)配電網(wǎng)的可靠性要求更高，而配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)可以幫助管理人員了解配電網(wǎng)當(dāng)前以及將來(lái)的變化態(tài)勢(shì)，引起了人們的廣泛關(guān)注1。配電網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)是一種多約束組合優(yōu)化問(wèn)題，針對(duì)該問(wèn)題，許多學(xué)者投入了大量的時(shí)間，展開(kāi)了深入的研究，提出一些性能良好的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)算法2。配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)最初是基于加權(quán)最小二乘算法（WeightLeastSquare,WLS進(jìn)行求解，首先對(duì)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行抽象，構(gòu)建一個(gè)數(shù)學(xué)模型，然后采用WLSB法得到配

5、電網(wǎng)狀態(tài)值3,WLSB法雖然簡(jiǎn)單，易得到配電網(wǎng)狀態(tài)的解，但在建模過(guò)程中對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)化，如假設(shè)配電網(wǎng)狀態(tài)是線性變化趨勢(shì)，這與實(shí)際配電網(wǎng)狀態(tài)的變化特點(diǎn)不太相符，因?yàn)榕潆娋W(wǎng)狀態(tài)與天氣、政策、季節(jié)等因素有關(guān)，不僅具有線性變化的特點(diǎn)，而且具有突變性、偶然性等非線性變化趨勢(shì)，這樣WLS»法進(jìn)行配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)，其通用性差，估計(jì)誤差大，結(jié)果不可靠2,4。針對(duì)WLS!法的局限性，學(xué)者們對(duì)其進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，出現(xiàn)一些非線性的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等，它們可以對(duì)配電網(wǎng)狀態(tài)線性變化趨勢(shì)估計(jì)，利用這些方法進(jìn)行配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)，其估計(jì)的結(jié)果更優(yōu)5?7。近幾年有學(xué)者采用遺傳算法

6、、蟻群算法等8?10對(duì)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行求解，通過(guò)不斷迭代搜索得到配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的最優(yōu)解，然而單一算法無(wú)法對(duì)復(fù)雜、大規(guī)模的配電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)11。針對(duì)單一遺傳算法或者蟻群算法的不足，結(jié)合優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)原理，提出一種遺傳?蟻群算法的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法。首先構(gòu)建配電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)學(xué)模型，然后利用遺傳算法對(duì)配電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，最后采用蟻群算法對(duì)遺傳算法的解進(jìn)行精細(xì)搜索，最后對(duì)算法的效果進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，遺傳?蟻群算法避免了單一算法的不足，能夠獲得更優(yōu)的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。1 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的數(shù)學(xué)模型2 .3遺傳?蟻群算法遺傳算法無(wú)反饋機(jī)制，局部搜索能力差，蟻群算法缺乏初始信息素濃度，前期搜

7、索速度慢，因此將兩者進(jìn)行組合，可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，遺傳?蟻群算法的工作步驟為：（ 1） 設(shè)置遺傳算法、蟻群算法初始參數(shù)。（ 2） 根據(jù)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)初始化種群。（ 3） 計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值，并計(jì)算個(gè)體進(jìn)入下一代的概率，選擇部分優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)入下一代。（4）采用自適應(yīng)交叉和變異概率產(chǎn)生新的個(gè)體，并計(jì)算其適應(yīng)度函數(shù)值，選擇父代和子代較優(yōu)者進(jìn)入下一代。（5）滿足遺傳算法結(jié)束條件就停止執(zhí)行，轉(zhuǎn)而執(zhí)行蟻群算法。6）選取遺傳算法20%的優(yōu)秀個(gè)體作為蟻群算法初始信息。（7）根據(jù)蟻群算法的工作步驟得到配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)最優(yōu)值。3 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的效果測(cè)試為了分析遺傳?蟻群算法的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)效果，選擇一個(gè)配電網(wǎng)系統(tǒng)

8、作為測(cè)試對(duì)象，采用4核3.2GHzCPU,8GB內(nèi)存，Win7的計(jì)算機(jī)作為測(cè)試平臺(tái)，利用VC6.0+編程實(shí)現(xiàn)遺傳?蟻群算法，選擇遺傳算法、蟻群算法在相同實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)對(duì)照實(shí)驗(yàn)。遺傳?蟻群算法和對(duì)比算法的配電網(wǎng)電壓及電流進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果如圖5所示。對(duì)圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，遺傳?蟻群算法的配電網(wǎng)電壓和電流的估計(jì)精度要高于單一的遺傳算法和蟻群算法，其測(cè)量值與估計(jì)值沒(méi)有太大差別，估計(jì)偏差完全忽略，這主要是由于遺傳?蟻群算法利用了遺傳算法的全局搜索能力優(yōu)點(diǎn)，可以很快發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)的電壓和電流的可行解，然后采用蟻群算法對(duì)配電網(wǎng)的電壓和電流可行解進(jìn)行精細(xì)搜索，綜合利用了兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，避免了各自的不足，有效降低了配電網(wǎng)的電壓和電流估計(jì)誤差，準(zhǔn)確反映了配電網(wǎng)狀態(tài)的變化態(tài)勢(shì)，得到了理想的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。在配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的實(shí)際應(yīng)用中，尤其對(duì)于規(guī)模較大的配電網(wǎng)，執(zhí)行速度比較重要，成為評(píng)價(jià)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)算法性能的一個(gè)重要指標(biāo)，為了測(cè)試各算法的執(zhí)行速度，遺傳?蟻群算法和對(duì)比算法均運(yùn)行5次，統(tǒng)計(jì)它們求解時(shí)間，具體如圖6所示。遺傳?蟻群算法比其他算法的運(yùn)行時(shí)間少，獲得了更高的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)效率，可以滿足配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的實(shí)時(shí)性，具有更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。4 結(jié)語(yǔ)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)受到多種因素的影響，利用單一算法進(jìn)行配電網(wǎng)狀態(tài)的估計(jì)，單一算法均有各自的局限性，