基于GA_BFGS算法的配电网故障恢复性重构研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍
伴随着全球不可再生能源的日渐枯竭,以及由于这些能源的开采利用对环境的破坏和污染问题日益严重,各国政府对于新能源的研究和利用日益成熟,运用风能,潮汐能,太阳能等进行分布式发电(DG).这些分布式电源的出现及大规模应用能够显著降低人们对于化石能源的依赖和有效的保护环境,但与此同时,大量的DG并网运行也使得传统的电力系统受到冲击:DG的接入改变了配电系统的网络拓扑结构,影响了系统中的潮流分布,若不加以控制,将严重影响电力系统的稳定性.为解决这一问题,运用优化算法对配电网进行重构被提出,并得到了众多研究者的关注.配电网重构分为系统正常运行时的优化重构以及在系统发生故障时进行的故障恢复性重构.配电网重构与故障恢复重构能够有效地降低系统中线路的有功损耗,提高电能质量,而且可以提高系统的供电可靠性,因而对此进行深入研究具有重要的理论意义和实际意义.本文的主要研究如下:(1)配电网进行正常下的优化重构和故障下的恢复性重构都要求解系统的潮流分布,当大量的DG并网运行时,系统中的潮流分布会发生显著的变化,使得求解潮流分布变得更加困难.本文结合不同类型的DG所具有的不同特点,对其分别建模,分为4种节点类型,分别是PQ,PV,PI,PQ(V)四种类型;并对常用的几种负荷模型进行分析,最后以IEEE33节点配电网系统为例,利用前推回代法对几种负荷模型进行潮流分布求解,实验结果证明了考虑负荷静态电压特性的ZIP负荷模型在求解含DG的配电网潮流分布时具有更好的计算结果.(2)在验证了ZIP负荷模型在求解潮流分布上的优越性后,提出了利用GA-BFGS算法对含有DG的配电网进行正常运行状态下的网络优化重构,通过设置两个收敛精度,将遗传算法和拟牛顿法--BFGS算法相结合,综合了遗传算法优秀的全局搜索能力和BFGS算法强大的局部搜索能力以及快速的收敛速度,能够对算法进行加速,提高算法的全局和局部搜索能力.最后同样以IEEE33节点配电网系统为例,采用恒功率负荷模型和ZIP负荷模型,以及多种算法进行全方位的对比实验,证明了本文算法的有效性.(3)在对含DG的配电系统的故障恢复性重构时,提出采用改进的Kruskal算法对系统中具有独立供电能力的DG进行最优孤岛划分,根据负荷的重要程度划分权重,并将负荷到某一DG的电气距离作为指标确定是否将该负荷划分到该孤岛中去,在满足划分准则和约束条件的情况下,寻找最优孤岛划分方案;同时对孤岛外剩余的网络利用GA-BFGS算法进行故障的恢复性重构,并仍以IEEE33节点配电网系统为例进行实验,证明了方法的有效性,能够显著提高系统的供电可靠性和电能质量,降低系统有功损耗.
⛳️ 运行结果
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📣 部分代码

🔗 参考文献
[1]郑海广.基于GA-BFGS算法的配电网故障恢复性重构研究[D].中国矿业大学(江苏),2020.

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