基于TS-IPSO混合算法的大型配电网扩展规划

吴海江，胡 超，骆国铭，唐 鹤，周俊宇

(1.广东电网有限责任公司佛山供电局，广东 佛山 528000；2.南京南瑞信息通信科技有限公司，江苏 南京 210003)

由于用电负载需求的不断增长，现有研究利用不同的技术和算法对配电网的不同组成部分扩展规划进行了优化设计。配电网扩展规划是优化高压和中压变电站配置，并使配电网的建设和运行成本费用最小化。由于技术和经济因素的制约，构建的目标函数通常包括配电网投资成本[1-2]和电能损耗成本[3]。其他主要的限制因素还包括满足供需要求以及配电网节点电压和线路容量[4]。此外，由于保护系统的限制，配电网应具有径向配置[5]。

针对配电网扩展规划问题，文献[6]总结了配电网扩展规划的经典模型，并对规划问题进行了综合评述。然而，传统的方法需要较高的计算成本。基于元启发式的优化算法能够计算规划问题的全局解。配电网扩展规划中常用的元启发式算法主要有遗传算法(GA)[7]、粒子群优化(PSO)[8]、禁忌搜索(TS)[9]、模拟退火(SA)[10]、蚁群优化(ACO)[11]和分支交换(BE)[12]等。虽然元启发式算法具有较好的寻优能力，但是传统的元启发式算法无法求解类似配电网高维问题的全局最优解。

本文利用TS算法改进PSO算法中的粒子运动状态得到TS-IPSO混合算法，并将该改进混合算法应用于不同场景下的单级配电网扩展规划。数学分析和仿真结果表明，与其他算法相比，本文提出的改进优化算法在配电网高维问题中具有更好的性能。

1 问题描述

本文构建的目标函数包括配电网投资成本和电能损耗成本，优化后的配电网必须满足所需的负载需求，并使配电网节点的电压保持在允许的范围内。……