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基于灰狼算法的多目标配电网重构
摘要
为了解决电力系统中配电网重构问题，本文引入了灰狼算法优化算法，将其应用于多目标配电网重构中。通过灰狼算法的求解过程，通过构建适合配电网重构问题的目标函数，对多目标进行优化求解。模拟实验表明，灰狼算法具有优良的搜索和优化能力，可为电力系统的配电网重构问题提供有效的解决途径。
关键词：灰狼算法；多目标配电网重构；目标函数；模拟实验
ABSTRACT
Inordertosolvetheproblemofdistributionnetworkreconfigurationinthepowersystem,thispaperintroducesthegreywolfalgorithmoptimizationalgorithmandappliesittomulti-objectivedistributionnetworkreconfiguration.Throughthesolutionprocessofgreywolfalgorithm,themulti-objectiveisoptimizedthroughconstructingtheobjectivefunctionsuitablefordistributionnetworkreconfigurationproblem.Simulationexperimentsshowthatthegreywolfalgorithmhasexcellentsearchandoptimizationability,whichcanprovideaneffectivesolutionforthedistributionnetworkreconfigurationproblemofpowersystem.
Keywords:greywolfalgorithm;multi-objectivedistributionnetworkreconfiguration;objectivefunction;simulationexperiment
一、引言
在电力系统中，配电网重构是一项重要的技术手段，它可以提高配电系统的效率和可靠性，降低系统损耗和节约能源。但是，由于配电网的结构复杂性和多目标优化问题，如何快速有效地进行配电网重构一直是电力系统领域的一个难题。因此，提出了多种不同的算法来解决这个问题。
灰狼算法是一种新的优化算法，它受到灰狼行为的启发，通过搜索解空间中的最优解来解决优化问题。通过分析配电网重构问题的特点，本文将灰狼算法应用于多目标配电网重构问题中，并构建适合此问题的目标函数，进行优化求解。这种方法不仅简单易行，而且具有较高的精度和鲁棒性。
二、灰狼算法
2.1算法原理
灰狼算法受到灰狼群体行为的启发，在狼群中，有四种不同的等级或角色。个体狼通过合作和竞争来实现自己的目标。在灰狼算法中，可以采用以下方式来模拟灰狼的行为：
1）搜索空间的划分
在某个搜索空间中，将空间分解为多个区域，每个区域可以看作是一个潜在的解。这将使得搜索空间更加容易管理，并且允许搜索分散在整个空间中。
2）种群初始化
灰狼算法中使用一定数量的灰狼来初始化种群，通过随机生成的灰狼群体，来开始搜索过程。
3）搜索过程
在搜索过程中，灰狼将根据其在当前解空间中的位置和其在灰狼群中的角色进行相应的更新。通过更新的过程，灰狼群体不断向最优解靠拢，找到最优解。
4）解的评价
灰狼算法通过一个适应度函数来对解进行评价。适应度函数可以根据具体问题而变化，它应该能够准确地反映出解的优劣程度。
2.2算法流程
灰狼算法流程如图1所示。
图1灰狼算法流程
三、多目标配电网重构
3.1问题描述
多目标配电网重构是一个典型的优化问题，它涉及到多个目标函数，包括减少配电网损耗、平衡节点电压、提高配电网可靠性和节约能量等。
由于多目标配电网重构问题非常复杂，因此需要构建适合此问题的目标函数来进行优化求解。一般来说，目标函数可以拆分为两部分，一部分是希望达到的最优化指标，另一部分是惩罚因子。最优化指标用于衡量解的优劣，惩罚因子用于避免过分追求某一项优化指标而影响其他指标。
3.2目标函数的构建
假设配电网中有n个负载节点，m个变电站以及p个配电变压器。定义变电站的输出功率为P，配电变压器输出功率为p。定义与负载节点i连接的变电站为Vi，与变电站连接的配电变压器为Vj，此时的损耗为Pi,j。
假设需要满足的目标函数为：
f1（x）=∑i=1npij（1）
f2（x）=∑i=1n（1-（Vmin,i-Vi）/（Vmax,i-Vmin,i））^2（2）
其中，f1表示损耗，f2表示电压偏差，x为决策变量，包括变电站的状态和配电变压器的状态。
以上是通过运行一次流程计算出的结果，在将这些数值代入到上述两个公式中求解的，下面介绍一下如