应用于配电网重构的改进二进制粒子群算法

资 源 简 介

应用于配电网重构的改进二进制粒子群算法

详 情 说 明

配电网重构作为电力系统优化的重要环节，其目标是通过调整网络拓扑结构来降低系统损耗、提高供电可靠性。传统方法在处理大规模配电网时往往面临计算复杂度高、收敛速度慢等问题。改进二进制粒子群算法（BPSO）为此类复杂组合优化问题提供了新的解决思路。

该算法在标准二进制粒子群基础上进行了三方面关键改进：首先引入动态惯性权重机制，使算法在迭代初期保持较强全局搜索能力，后期则侧重局部精细搜索；其次采用自适应变异策略，当粒子陷入局部最优时通过概率变异跳出停滞；最后设计了一种针对配电网拓扑的离散化位置更新方式，确保生成的解始终满足辐射状网络约束。

算法执行过程分为初始化、适应度评估、速度和位置更新三个阶段。每个粒子代表一个可能的网络拓扑方案，通过计算网损、电压偏差等指标评估其质量。与遗传算法等传统方法相比，改进后的BPSO在保持种群多样性的同时，显著提高了收敛速度和解的质量。实际测试表明，该算法在IEEE 33节点等标准测试系统上能快速找到最优或接近最优的拓扑结构，尤其适合处理含分布式电源的现代主动配电网重构问题。