4算例分析

4.1配电网模型及其参数

本文用文献[1]里的模型作为算例。如图5所示，一共有4个电源，有78个负荷节点及53个区分开关的配电系统模型。此时输出的电压为6.6kv。不过，负荷是平等分布在各区域中，负荷功率为1.0kW。图中的粗线为干线，细线为支线，线路电流容量分别为445A和125A。优先恢复区域用网格表示。1~4号电源的各个电流容量分别为700A,400A,400A,900A。本算例中假定4号电源(Tr4)处于故障状态。

图中的黑框区域内为停电区域。此时，正常电源的电流容量的总和为1500A，较负荷容量的总和值的1632A要低，故整个区域不可能完全恢复。即需要采用一部分(132A以上)仍旧作为停电区域。由于(1)式所采用的权重系数中，W1~W3是有关脱离约束的系数，取比较大的值10000。该模型中的各节点的阻抗及负荷电流如表1所示。

表1 模型中各节点的阻抗及负荷电流

4.2结果及其分析

仿真使用matlab6.0(CPU为酷睿2处理器，主频1.66GHz)。计算结果如表2所示。从本文所用方法进行计算后的第4列结果可知，能够获得比普通遗传算法以及基于种间竞争的基本遗传算法更好的适应值和更快的收敛速度，可以恢复更多的停电区域。

图5 事故发生时的系统状态

表2 优化结果比较

重构以后的配电网如图6所示，在停电区域外，开关有6处(3,4,9,10,37,38)发生变化，停电区域内开关共有9处(12,13,19,21,23,28,33,50,53)发生了变化。

图6故障恢复后的系统状态

5结束语

本文采用了基于种间竞争的自适应遗传算法求解配电网故障恢复重构问题，增加了自适应交叉概率和变异概率来提高搜索效率，增强全局搜索能力。最后通过对算例系统测试，说明本文算法与以往算法相比能恢复更多的故障区域。