基于人工鱼群算法的分布式配电网多目标重构研究

简介：
本研究运用人工鱼群算法探讨了分布式配电网中的多目标优化问题，旨在通过网络重构提高配电效率与可靠性。 配电网重构是优化配电网络的重要手段，在满足支路电流承载能力和电压约束的情况下，通过决策联络开关或分段开关的状态来寻找最优的辐射状网络结构，从而实现网损最小化或者以最佳方式恢复供电。这一过程从数学角度看是一个多目标非线性混合整数优化问题。 基于人工鱼群算法研究配电网重构可以有效解决多目标投资组合等问题，并对并网后的配电系统运行管理具有重要的理论和实际意义： 1. 首先，该方法能够计算出多目标优化问题的Pareto最优解集。随后根据具体需求从这些解中选择一个或几个作为最终方案。与传统的评估方式相比，这种方法可以得到完整的Pareto最优解集，并且在处理非凸、离散空间时具有更强的搜索能力。 2. 基本的人工鱼群算法主要模仿单条鱼觅食、跟随其他鱼类以及聚集的行为模式，在个体水平上进行局部优化以最终实现全局最佳值。对于单目标问题，只需要通过适应度函数来评估人工鱼的表现；而在多目标情况下，则需利用Pareto支配关系对人工鱼群体中的成员进行评价，从而充分发挥该算法的优点。