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文檔簡介
1、出于對安全性,經(jīng)濟性和環(huán)境保護等諸多方面因素的綜合考量,分布式電源的廣泛接入是當今和未來很長一段時間內配電網(wǎng)發(fā)展的一個主要趨勢。配電網(wǎng)中數(shù)量逐漸增多,容量逐漸增大的分布式電源給現(xiàn)階段配電網(wǎng)絡帶來了深刻的變革,在電能質量,繼電保護,故障恢復等方面的研究工作都有待于進一步深入和擴展。配網(wǎng)自愈功能建設是構建智能電網(wǎng)不可或缺的環(huán)節(jié),而孤島劃分是自愈功能建設的主要技術之一,同時也是一個亟待解決的難題。
本文針對這一問題,借助圖論中加權連
2、通圖等相關概念對含分布式電源的配電網(wǎng)進行了拓撲抽象,以供電恢復量最大為目標建立了孤島劃分模型,并提出云自適應遺傳算法和改進量子遺傳算法進行上述模型的求解。
云自適應遺傳算法將云理論與遺傳算法進行了有效結合,對交叉和變異算子的生成方法做出了改進。以一系列具有穩(wěn)定傾向的點取代常規(guī)的隸屬曲線,既能夠使交叉和變異概率隨適應度值的增大而迅速降低,又能夠保持進化過程中的不確定性。在改進量子遺傳算法中,采用了量子比特,旋轉門,概率幅等量子力
3、學中的概念進行算法設計。采用概率幅對染色體進行編碼,通過旋轉門操作使概率幅朝目前搜索到的最優(yōu)值方向進行進化,并隨著更優(yōu)值的發(fā)現(xiàn)調整搜索方向。通過對算法的改進,避免了觀測操作對種群上下代之間個體連續(xù)性的不利影響,使算法更加適用于孤島劃分這種存在拓撲關聯(lián)的多重樹背包問題。
采用經(jīng)過改進的含多個分布式電源的美國PG&E69節(jié)點系統(tǒng)對提出的方法進行了驗證,結果證明了兩種算法的有效性。通過比較分析指出,云自適應遺傳算法和改進量子遺傳算法
4、代表了進行遺傳算法設計的兩類不同思路:云自適應遺傳算法的本質是個體之間的信息交換,通過影響交叉和變異算子來控制種群的活躍程度和多樣性,交叉和變異本身具有一定的盲目性;相比之下,改進量子遺傳算法則具有了明顯的方向性,通過旋轉門操作使每個個體朝向當前的最優(yōu)值進行旋轉,在旋轉過程中不斷發(fā)現(xiàn)更優(yōu)值。初始種群的選取對改進量子遺傳算法的搜索結果有較大影響,因此必須對種群的初始化和進化過程進行干預,好的人工經(jīng)驗將顯著改善搜索結果。
兩種算法
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