基于深度优先搜索和灰狼算法的微电网重构

发布时间：2025-07-03 03:16

　　 针对主网发生非计划故障和微电网并网转孤岛时,微电网对负荷持续供电和系统稳定运行的问题,为了从全局高度对电力网络内设备协调控制,建立了微电网重构模型,提出了一种深度优先搜索和灰狼优化算法相混合的重构方法。该方法以开关状态和可调设备的功率为优化变量,针对重构优化过程中的非辐射状网架结构问题,用深度优先搜索对网架结构进行识别、分析和处理,用前推回代法计算网络潮流分布,以灰狼优化算法为框架,获得重构方案。仿真结果表明,所提出的混合重构方法,其全局搜索能力更强,其重构结果可行并且较优,而且重构策略以开关状态和功率的组合为优化变量,比仅有开关状态或仅有功率的变量,对系统优化调整更具有优势。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 微电网重构模型
    1.1 重构目标
    1.2 发用电设备模型
    1.3 配电网络模型
2 模型处理
    2.1 适应度函数
    2.2 DFS
3 重构方法
    3.1 GWO
    3.2 与DFS结合的GWO重构算法步骤
4 仿真分析
    4.1 控制变量对系统运行状态的影响
    4.2 应用结合DFS的GWO算法进行重构
    4.3 比较3种重构方法
5 结论



本文编号：4055680