吳泓儉雷 霞劉 斌蘆 楊徐貴陽

（1.西華大學(xué)電力電子節(jié)能技術(shù)與裝備重點實驗室 成都 610039 2.國網(wǎng)達州供電公司 達州 635000 3.福建省電力有限公司南平電業(yè)局 南平 353000）

?

基于遺傳膜算法的含風(fēng)電機組和電動汽車的配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)

吳泓儉1,2雷 霞1劉 斌3蘆 楊1徐貴陽1

（1.西華大學(xué)電力電子節(jié)能技術(shù)與裝備重點實驗室 成都 610039 2.國網(wǎng)達州供電公司 達州 635000 3.福建省電力有限公司南平電業(yè)局 南平 353000）

摘要在新能源不斷接入配電網(wǎng)的環(huán)境下，配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)變得越來越重要。配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)模型中考慮了電力公司從風(fēng)電機組的購電成本、隨機波動性成本、電動汽車充放電成本和網(wǎng)絡(luò)損耗成本等。在滿足各時段配電網(wǎng)安全運行等約束條件下，以配網(wǎng)經(jīng)濟性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)確定最終的開關(guān)組合，該模型反映了風(fēng)電機組和不同類型電動汽車對電網(wǎng)經(jīng)濟性的影響。為克服重構(gòu)中產(chǎn)生大量重復(fù)解，提出等份交叉概率選擇法，并提出一種膜計算與改進遺傳算法相結(jié)合的遺傳膜算法對上述模型進行求解，該算法克服了基本遺傳算法的“早熟”問題。實驗驗證了上述模型和方法的正確性和有效性。

關(guān)鍵詞：動態(tài)重構(gòu) 風(fēng)電機組 不同類型電動汽車 等份交叉概率選擇法 遺傳膜算法

四川省教育廳重點項目（11za002），成都市科技局軟科學(xué)項目（12RKYB192ZF-002），西華大學(xué)創(chuàng)新基金（ycjj2014078）和電力電子節(jié)能技術(shù)與裝備重點實驗室開放基金（szjj2014-015）資助項目。

0 引言

近年來，隨著國家經(jīng)濟不斷發(fā)展，同時面臨化石能源的日益枯竭，世界各國都在大力研究清潔能源技術(shù)，以緩解日益嚴重的能源危機。在此背景下，風(fēng)電機組和電動汽車得到了越來越廣泛的應(yīng)用[1,2]。風(fēng)電機組的出力和電動汽車的充放電都具有較強的隨機性和波動性，大規(guī)模的風(fēng)電機組和電動汽車接入電網(wǎng)給配電網(wǎng)的優(yōu)化運行與管理帶來新的挑戰(zhàn)。

配電網(wǎng)重構(gòu)在本質(zhì)上是一個離散、非線性組合優(yōu)化問題，其主要目的在于滿足降低配電網(wǎng)網(wǎng)損、均衡負荷和提高供電電能質(zhì)量等相關(guān)指標(biāo)下，通過改變線路開關(guān)的組合狀態(tài)，尋找到一組最優(yōu)或次優(yōu)的配電網(wǎng)開關(guān)組合。對于配電網(wǎng)重構(gòu)問題，國內(nèi)外學(xué)者已提出相關(guān)的解決方法[3-7]。文獻[8,9]提出了針對負荷變化的動態(tài)重構(gòu)方法。文獻[10]在電力市場環(huán)境下建立了含分布式電源的配電網(wǎng)重構(gòu)模型。文獻[11]針對含分布式電源的配電網(wǎng)重構(gòu)提出了改進蜜蜂進化型遺傳算法。文獻[12]建立了計及入網(wǎng)電動汽車和分布式電源的配電系統(tǒng)重構(gòu)模型，其切入點是從充電策略方面考慮電動汽車充放電對配網(wǎng)重構(gòu)的影響，而實際中，對于不同類型的電動汽車，其運行的規(guī)律及對電網(wǎng)的影響不盡相同。以上研究存在以下三點不足：①大多數(shù)研究局限于傳統(tǒng)的靜態(tài)重構(gòu)，這顯然不能滿足含分布式電源的配電網(wǎng)重構(gòu)實際要求；②很少有文獻充分考慮分布式電源的隨機波動性和不同類型電動汽車隨機充放電行為對配電網(wǎng)重構(gòu)的影響；③所采用的優(yōu)化方法易陷入“早熟”的困境。

在此背景下，本文以最小化從風(fēng)電機組處的購電成本、隨機波動性成本、不同類型電動汽車的隨機充放電成本以及網(wǎng)絡(luò)損耗成本之和為目標(biāo)函數(shù)建立動態(tài)重構(gòu)模型。以一天為周期，分析不同類型電動汽車的充放電時段，根據(jù)電動汽車類型、起始荷電狀態(tài)、充放電需求和起始充放電時間計算，獲得充放電負荷曲線，然后綜合考慮相應(yīng)時段風(fēng)電出力曲線，最后采用所提膜計算與改進遺傳算法相結(jié)合的遺傳膜算法對所建模型進行優(yōu)化。

1 計及風(fēng)電機組和電動汽車配電網(wǎng)的重構(gòu)模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

本文以一天為周期，從電網(wǎng)的角度分析了從風(fēng)電機組處的購電成本、隨機波動性成本、電動汽車隨機充放電成本和網(wǎng)絡(luò)損耗成本，并最終尋求滿足支路容量、節(jié)點電壓和輻射運行等約束條件的經(jīng)濟性最優(yōu)或次優(yōu)重構(gòu)方案。配電網(wǎng)重構(gòu)問題的數(shù)學(xué)模型為

1.2 約束條件

（1）對每時段的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，需滿足潮流約束[2]。

（2）輻射狀網(wǎng)絡(luò)運行和無孤島約束。配電網(wǎng)正常運行時，必須輻射狀運行且每個節(jié)點必須連通。

（3）節(jié)點電壓約束

式中，Vt,i為節(jié)點i在t時段的電壓幅值；分別為節(jié)點i電壓幅值的下、上限。

（4）支路電流約束

式中，It,i為節(jié)點i在t時段的電流幅值；分別為節(jié)點i電流幅值的下、上限。

（5）開關(guān)約束。為延長開關(guān)壽命，本文對單個開關(guān)操作次數(shù)及總的開關(guān)操作次數(shù)做相應(yīng)地限制。

2 不確定性因素模擬

2.1 風(fēng)電機組

風(fēng)電機組的發(fā)電計劃主要取決于當(dāng)?shù)仫L(fēng)速，假設(shè)風(fēng)速隨機變量v服從w（ k,c）表示的Weibull分布，則風(fēng)電機組輸出功率Pw隨風(fēng)速變化的關(guān)系[13]為

式中，vc為切入風(fēng)速；vco為切出風(fēng)速；vr為額定風(fēng)速；Prated為風(fēng)力發(fā)電機的額定輸出功率。

2.2 不同類型電動汽車

文獻[14]已對電動汽車的充電行為有了詳細介紹，本文在此基礎(chǔ)上進一步分析不同類型電動汽車的放電和換電池行為，最后采用蒙特卡洛法得到不同類型電動汽車的充放電負荷曲線。此處采用快速放電方式，則不同類型電動汽車的放電和換電池模式如下：

（1）公交車、出租車：稱為第一類電動汽車，該類汽車作為一種大眾交通工具，一天中大部分時間處于交通運輸階段，其運行機制為分批次輪班倒。公交車早上5∶30開始運行，每輛車發(fā)車間隔時長通常為3～10min，通常22∶00點收車；出租車因無固定路線約束，運行相對自由，根據(jù)乘客出行規(guī)律可將出租車運行分為白班和晚班2種模式，白班通常在11∶30～15∶00期間乘客人數(shù)較少，可對其進行快速充電；晚班通常在2∶00～5∶00乘客較少，可對其進行常規(guī)充電。為保證該類車第二天的良好運營，需對其進行有計劃的充電，因此該類車不加入放電和換電池模式群體。

（2）公務(wù)車：稱為第二類電動汽車，該類車通常在上、下班時段運行，其空閑時間相對較多，有足夠的充電時間，可加入放電模式群體。在分段電價情況下，為進一步考慮車主利益，服務(wù)地區(qū)電網(wǎng)優(yōu)化運行，假設(shè)該類車充電時段為白天15∶00～18∶00，夜間23∶00～7∶00；放電時段為白天10∶00～13∶00，夜間20∶00～23∶00，起始放電SOC滿足正態(tài)分布N（0.8，0.12）。由于該類車的充電時段充裕，因此不加入換電池模式群體中。

（3）私家車：稱為第三類電動汽車，該類車運行隨機性最大，但其大部分時間都停放在辦公停車場或居民停車場，業(yè)余時間可能停放在商場、超市等專用或公共停車場。因此其充電時段大致可分為以下3個時段，白天為9∶00～17∶00或15∶00～18∶00，夜間為23∶00～7∶00。對于放電行為，該類車只有在保證車主一天的行程基本上，才能加入放電群體，且考慮到一天中的未知計劃，該類車的放電時段大多集中在晚上高峰段，即為20∶30～22∶00，起始放電SOC滿足正態(tài)分布N（0.6，0.12）。因該類車的隨機性很大，需加入換電池模式群體中，假設(shè)一天中最易換電池的時間段為11∶30～13∶00和15∶00～18∶00，且需要換電池的車輛為該類車的3%～5%。

綜上所述，基于蒙特卡洛模擬不同類型電動汽車充放電負荷曲線的流程如圖1所示。

圖1　基于蒙特卡洛模擬的不同類型電動汽車充放電負荷曲流程Fig.1 Flow chart of different kinds of electric vehicle charging and discharging load curve based on Monte Carlo simulation

3 基于遺傳膜計算含分布式電源的配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)

為充分利用遺傳算法[15]易得到全局最優(yōu)解的優(yōu)點，文章結(jié)合膜計算[16-19]理論以及膜計算的運行優(yōu)點，將遺傳算法引入到膜計算當(dāng)中，并稱這種算法為遺傳膜算法。

3.1 遺傳膜計算的原理

在遺傳膜計算中，每個對象代表一個解。文中構(gòu)建的遺傳膜算法結(jié)構(gòu)如圖2所示，采用一個度為8的膜系統(tǒng)，多元組表示為

圖2　遺傳膜計算膜結(jié)構(gòu)Fig.2 Membrane structure of GMA

3.1.1 編碼規(guī)則

在重構(gòu)問題中，由于開關(guān)只有開、關(guān)兩種狀態(tài)，因此常采用二進制編碼，但二進制編碼會增加對象的長度，同時在隨機生成解的過程中易產(chǎn)生重復(fù)解，這將大大降低算法的效率。因此，在遺傳膜算法中，采用支路號編碼。

3.1.2 對象

每個膜中的對象集表示為

為解決在隨機生成解中易產(chǎn)生重復(fù)解這一問題，此處先通過對網(wǎng)絡(luò)進行簡化[20]，然后對簡化后的支路組及支路采用等份交叉概率選擇法進行選擇，具體做法如下。圖3表示的是IEEE 33節(jié)點網(wǎng)絡(luò)[10]簡化圖。

圖3　IEEE 33節(jié)點網(wǎng)絡(luò)簡化圖Fig.3 Simplified diagram of 33 nodes

在圖3中，為使網(wǎng)絡(luò)呈輻射狀，需要分別在環(huán)路Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ對應(yīng)的支路組中斷開一條支路，且每個支路組最多只能斷開一條支路。支路組由無數(shù)支路組成，因此對支路組中支路進行隨機選擇時，需使每條支路被選擇的概率均等。本文提出等份交叉概率選擇法的思路如下：假設(shè)一條支路組由n條支路組成，每條支路被選擇的概率區(qū)間總長度為1/n。將每個區(qū)間長度1/n分成n等份，則最小概率區(qū)間長度為1/n2。某一條支路被選擇的概率范圍由從n條支路中依次選擇出來的最小區(qū)間范圍組成。則支路組R下第k條支路的等份交叉概率選擇區(qū)間范圍可表示為

圖3中，支路組2包含3條支路，分別為18、19和20，則支路組2中每條支路的等份交叉概率選擇區(qū)間范圍如圖4所示。

圖4　等份交叉概率選擇區(qū)間范圍Fig.4 Equal sections crossover probability selection method

圖4中每個表格代表一個最小概率區(qū)間長度，其值為1/9，則

3.1.3 進化規(guī)則

在每次迭代中，每個膜將本區(qū)域中最好的幾個對象傳送到區(qū)域外，同時將區(qū)域外最好的幾個對象傳送到區(qū)域內(nèi)，這實現(xiàn)了膜與膜之間的交換，增強了膜間的交流，提高了膜計算的效率。膜間交流規(guī)則表示為

3.1.4 交叉、基本膜分裂規(guī)則

類似遺傳算法的交叉操作，通過交叉率選擇出需要參與交叉規(guī)則的對象p1、p2，再隨機選擇交叉部分進行交叉，得到新對象，最后用新對象代替基本膜內(nèi)的最差對象，同時基本膜分裂，以擴大其搜索范圍。

交叉、基本膜分裂規(guī)則表示為

式中，p1、p2表示區(qū)域i內(nèi)參與交叉規(guī)則的對象；表示區(qū)域i內(nèi)參與交叉規(guī)則后的新對象；pmax為區(qū)域i內(nèi)的最差對象；表示膜的極性，初始膜極性為中性；表示對象中的第i位；其中pos1，pos2∈[1,d]分別表示對象中的第pos1，pos2位。

3.1.5 變異、消融規(guī)則

為提高算法搜索全局最優(yōu)解的能力，此處選取最差對象參與變異規(guī)則，最后將非中性膜消融，此時非中性膜內(nèi)的對象進入外圍區(qū)域中。變異、膜消融規(guī)則表示為

式中，pmax、p5分別為區(qū)域i內(nèi)的參與變異規(guī)則前的對象和變異后的對象；ptotal、p分別為區(qū)域i內(nèi)的全部對象以及與外圍區(qū)域不同的對象。

3.2 基于遺傳膜計算配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)流程圖

風(fēng)電機組和電動汽車加入配電網(wǎng)后，必然影響一天的負荷曲線，同時在一天的不同時段，負荷水平會因為不同類型電動汽車所接比例而存在較大差異。因此為了使網(wǎng)絡(luò)運行的經(jīng)濟性最大化，需要根據(jù)不同類型電動汽車接入電網(wǎng)的比例，對負荷變化較大的時段進行合理的動態(tài)開關(guān)重構(gòu)[8,9]?；谶z傳膜計算的配電網(wǎng)分時動態(tài)重構(gòu)流程圖如圖5所示。

圖5　基于遺傳膜算法的配電網(wǎng)分時段動態(tài)重構(gòu)流程Fig.5 Flow chart of dynamic reconfiguration of distribution network with dividing time based on GMA

4 算例分析

本文以修改過的IEEE 33節(jié)點系統(tǒng)進行算例分析。風(fēng)電機組和電動汽車分別接入節(jié)點7、24，具體參數(shù)如下：

（1）風(fēng)電機組額定功率Prated＝1MW，切入風(fēng)速vc＝4m/s，切出風(fēng)速vco＝25m/s，額定風(fēng)速vr＝14m/s，本文接入10臺風(fēng)電機組。一天中的風(fēng)速信息見表1，懲罰值與偏差冗度及偏差持續(xù)時間的關(guān)系如圖6所示。

表1　風(fēng)速信息Tab.1 Wind speed information

圖6　不同持續(xù)時間下的懲罰值曲線Fig.6 Penalty value curves at different duration

由圖6可知，當(dāng)偏離冗度一定時，持續(xù)時間越長，懲罰值越大；當(dāng)持續(xù)時間一定時，偏離冗度越大，懲罰值越大。這表明，風(fēng)電機組隨機波動性越大，持續(xù)時間越長，對電網(wǎng)的危害性就越大，因此對風(fēng)電機組的懲罰就越厲害。

（2）根據(jù)2.2節(jié)不同類型電動汽車對電網(wǎng)影響的分析，結(jié)合汽車普及規(guī)律將第一類、第二類和第三類電動汽車接入電網(wǎng)的比例分為以下兩種情景來分析其對電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)的影響。第一種情景為電動汽車示范運營階段，接入比例為6∶3∶1；第二種情景為電動汽車普及階段，接入比例為2∶3∶5。假設(shè)充電站在第一種情景下投入100輛電動汽車，在第二種情景下已投入400輛電動汽車。充電功率依照國家標(biāo)準(zhǔn)，以BYD E6為參考，出租車所使用的電池額定電壓為320V、額定容量200A·h，其常規(guī)、快速充電功率為14kW和90kW。公務(wù)車、私家車所使用的電池額定電壓為320V、額定容量100A·h，其常規(guī)、快速充電功率為7kW和45kW，放電功率為14kW，假設(shè)公家車充電功率為私家車的3倍。

電動汽車充放電負荷預(yù)測參數(shù)設(shè)置[14]見表2。采用Monte Carlo模擬電動汽車站的充放電負荷如圖7所示，各時段對應(yīng)的電價信息如圖8所示。

（3）隨著電動汽車的不斷普及，大量新能源接入配電網(wǎng)，使得風(fēng)電不斷發(fā)展。假設(shè)在電動汽車普及階段，為分析風(fēng)電接入對配電網(wǎng)的影響，結(jié)合文中案例，對風(fēng)電機組接入電網(wǎng)的初期、中期和后期三種場景進行測試，各場景接入風(fēng)電機組分別為5臺、10臺和15臺。

（4）本文對于動態(tài)重構(gòu)中的時間劃分采用文獻[8,9]中相關(guān)技術(shù)，并設(shè)定單個開關(guān)操作次數(shù)不大于2次，總開關(guān)操作次數(shù)不大于16次，重構(gòu)時段數(shù)不大于3，相鄰時段間單次開關(guān)操作的費用下降閾值為0.08萬元。

表2　電動汽車充放電負荷預(yù)測參數(shù)設(shè)置Tab.2 Parameter settings for charging and discharging load prediction

圖7　不同充放電行為下的等效負荷曲線Fig.7 Equivalent load curve under different charge/discharge behavior

圖8　電價曲線Fig.8 Price curve

采用所提遺傳膜算法對計及風(fēng)電機組和電動汽車的配電網(wǎng)絡(luò)進行動態(tài)重構(gòu)，并將所得結(jié)果與遺傳算法所得結(jié)果進行比較。

由表3～表6的結(jié)果可以得到，一方面新方法在滿足配網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)相同約束的條件下，能夠得到比傳統(tǒng)遺傳算法更好的重構(gòu)結(jié)果，且總的開關(guān)次數(shù)有所減少，避免了不必要的開關(guān)操作，從而在一定程度上降低了開關(guān)操作成本；另一方面隨著電動汽車的不斷普及，大量用電用戶接入電網(wǎng)，將使得電網(wǎng)成本隨之下降，有利于電網(wǎng)的可持續(xù)發(fā)展。

表3　遺傳算法對情景一優(yōu)化結(jié)果Tab.3 GA optimization results for scenario one

表4　遺傳膜算法對情景一優(yōu)化結(jié)果Tab.4 GMA optimization results for scenario one

表5　遺傳算法對情景二優(yōu)化結(jié)果Tab.5 GA optimization results for scenario two

表6　遺傳膜算法對情景二優(yōu)化結(jié)果Tab.6 GMA optimization results for scenario two

由表3～表6所示的配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)方案可得到不同情景下不同算法各時段的最低節(jié)點電壓圖，如圖9、圖10所示。從圖中可得到：①在新建立的模型下，采用文中所提算法得到的解能夠有效提升系統(tǒng)的最低電壓，從而提高供電可靠性；②對比圖9、圖10可得，隨著電動汽車的不斷普及，通過合理的開關(guān)操作，可提高電網(wǎng)節(jié)點電壓水平。原因在于，在示范階段，第二、三類電動汽車數(shù)量較少，不能起到削峰作用，而在普及階段，第二、三類電動汽車數(shù)量大量增加，在負荷高峰時段，可大量向電網(wǎng)供電，起到削峰作用，因此電壓水平較高。

圖9　情景一最低節(jié)點電壓Fig.9 The lowest node voltages for scenario one

圖10　情景二最低節(jié)點電壓Fig.10 The lowest node voltages for scenario two

為分析風(fēng)電對配網(wǎng)的影響，在電動汽車普及階段，結(jié)合文中案例，對風(fēng)電接入電網(wǎng)的初期、中期和末期進行測試，且各期接入風(fēng)機的數(shù)量分別為5臺、10臺和15臺。同時為驗證文中所提算法的有效性，本文采用兩種算法對風(fēng)電接入配網(wǎng)的各時期進行優(yōu)化，其優(yōu)化結(jié)果如上表所示。需特別說明，表5、表6不但表示電動汽車接入配網(wǎng)的情景二優(yōu)化結(jié)果，同時也表示風(fēng)機接入電網(wǎng)的中期優(yōu)化結(jié)果。

對比各時期優(yōu)化結(jié)果的兩表可得，在相同條件下，遺傳膜算法尋優(yōu)結(jié)果比遺傳算法尋優(yōu)結(jié)果較好，且開關(guān)操作次數(shù)也有所減少；對比各時期的遺傳膜算法優(yōu)化結(jié)果可得，隨著風(fēng)電接入電網(wǎng)的比例不斷增加，電網(wǎng)的成本費用也隨之增加。且同等比例的風(fēng)電接入電網(wǎng)時，末期投入時電網(wǎng)增加的費用比中期投入時電網(wǎng)增加的費用高。主要原因在于，隨著風(fēng)電的接入，風(fēng)力發(fā)電功率增大到一定值后，其對配網(wǎng)的影響范圍也迅速擴大，此時將增大有功功率和無功功率的非同向流動，從而導(dǎo)致配網(wǎng)網(wǎng)損增大，成本費用增加。

由表5～表10可得到風(fēng)電接入配網(wǎng)各時期下不同算法各時段的最低節(jié)點電壓圖。需特別說明，圖10不但表示電動汽車接入電網(wǎng)的情景二最低節(jié)點電壓，同時也表示風(fēng)電接入中期最低節(jié)點電壓。

從圖10～圖12中可得到：①在新建立的模型下，采用文中所提算法得到的解能有效優(yōu)化系統(tǒng)的最低電壓，從而提高供電可靠性；②對比圖10～圖12可得，風(fēng)電接入配網(wǎng)能夠提高配網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點電壓水平，且隨著風(fēng)電接入配網(wǎng)的比例不斷增加，配網(wǎng)節(jié)點電壓水平逐漸提高，但當(dāng)接入配網(wǎng)的風(fēng)電功率達到一定值后，會使得配網(wǎng)節(jié)點電壓水平超過其額定值，以致破環(huán)配網(wǎng)安全運行，使得配網(wǎng)運行可靠性降低。

表7　遺傳算法對風(fēng)電接入初期優(yōu)化結(jié)果Tab.7 GA optimization results for wind power integration in the initial stage

表8　遺傳膜算法對風(fēng)電接入初期優(yōu)化結(jié)果Tab.8 GMA optimization results for wind power integration in the initial stage

表9　遺傳算法對風(fēng)電接入末期優(yōu)化結(jié)果Tab.9 GA optimization results for wind power integration at the end of period

表10　遺傳膜算法對風(fēng)電接入末期優(yōu)化結(jié)果Tab.10 GMA optimization results for wind power integration at the end of period

圖11　風(fēng)電接入初期最低節(jié)點電壓Fig.11 The lowest node voltages for wind power integration in the initial stage

圖12　風(fēng)電接入末期最低節(jié)點電壓Fig.12 The lowest node voltages for wind power integration at the end of Period

5 結(jié)論

針對風(fēng)電機組和不同類型電動汽車充放電的隨機波動性，本文分別提出偏離冗度懲罰和不同類型電動汽車隨機充放電行為模擬方法，并最終建立了計及風(fēng)電機組和不同類型電動汽車分時段動態(tài)重構(gòu)新模型。

文章在提出遺傳膜算法的基礎(chǔ)上，針對重構(gòu)中產(chǎn)生大量重復(fù)解這一問題，通過對配電網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)構(gòu)簡化，提出等份交叉概率選擇法以提高隨機解選擇準(zhǔn)確度，避免產(chǎn)生大量重復(fù)解。

采用所提遺傳膜算法求解所建立的新模型，并將所得仿真結(jié)果與傳統(tǒng)遺傳算法進行比較，結(jié)果表明，所提出的配電網(wǎng)絡(luò)分時段動態(tài)重構(gòu)模型和遺傳膜算法，能夠有效實現(xiàn)計及風(fēng)電機組和不同類型電動汽車的配電網(wǎng)絡(luò)分時段動態(tài)重構(gòu)，提高供電可靠性等。

參考文獻

[1]Peng F Z.Editorial special issue on distributed power generation[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2004,19（5）:1157-1158.

[2]劉志鵬,文福拴,薛禹勝,等.計及可入網(wǎng)電動汽車的分布式電源的最優(yōu)選址和定容[J].電力系統(tǒng)自動化,2011,35（18）:11-16.Liu Zhipeng,Wen Fushuan,Xue Yusheng,et al.Optimal siting and sizing of distributed generators considering plug-in electric vehicles[J].Automation of Electric Power Systems,2011,35（18）:11-16.

[3]張棟,張劉春,傅正財.配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的快速支路交換法[J].電網(wǎng)技術(shù),2005,29（9）:82-88.Zhang Dong,Zhang Liuchun,Fu Zhengcai.A quick branch-exchange algorithm for reconfiguration of distribution networks[J].Power System Technology,2005,29（9）:82-88.

[4]靳曉凌,趙建國.基于改進二進制粒子群優(yōu)化算法的負荷均衡化配電網(wǎng)重構(gòu)[J].電網(wǎng)技術(shù),2005,29（23）:41-43.Jin Xiaoling,Zhao Jianguo.Distribution network reconfiguration for load balancing based on improved binary particle swarm optimization[J].Power System Technology,2005,29（23）:41-43.

[5]張浩,和敬涵,薄志謙,等.基于動態(tài)規(guī)劃算法的故障恢復(fù)重構(gòu)[J].電工技術(shù)學(xué)報,2011,26（12）:162-167.Zhang Hao,He Jinghan,Bo Zhiqian,et al.Service restoration based on dynamic programming[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2011,26（12）:162-167.

[6]Niknam T.An efficient multi-objective HBMO algorithm for distribution feeder reconfiguration[J].Expert Systems with Applications,2011,38（3）:2878-2887.

[7]Abdelaziz A,Mohamed F,Mekhamer S,et al.Distribution system reconfiguration using a modified tabu search algorithm[J].Electric Power Systems Research,2010,80（8）:943-953.

[8]劉健,徐精求,董海鵬.考慮負荷變化的配電網(wǎng)動態(tài)優(yōu)化[J].繼電器,2004,32（13）:15-19.Liu Jian,Xu Jingqiu,Dong Haipeng.Distribution networks dynamic optimization considering load changes[J].Relay,2004,32（13）:15-19.

[9]余建明,王征,許苗.考慮負荷變化的配電網(wǎng)動態(tài)分時段重構(gòu)[J].高電壓技術(shù),2007,33（9）:125-128.Yu Jianming,Wang Zheng,Xu Miao.Dynamic reconfiguration of distribution network with dividing time and considering load changes[J].High Voltage Engineering,2007,33（9）:125-128.

[10]卞棟,衛(wèi)志農(nóng),黃向前,等.電力市場中含分布式電源的配電網(wǎng)重構(gòu)模型[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2013,41（11）:117-123.Bian Dong,Wei Zhinong,Huang Xiangqian,et al.Distributed network reconfiguration model including distributed generation in the electricity market[J].Power System Protection and Control,2013,41（11）:117-123.

[11]王超學(xué),呂志奇,董慧,等.基于改進蜜蜂進化遺傳算法的含分布式電源的配電網(wǎng)重構(gòu)[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2012,40（15）:53-56.Wang Chaoxue,Lü Zhiqi,Dong Hui,et al.Distribution network reconfiguration with distributed generation based on an improved bee evolutionary genetic algorithm[J].Power System Protection and Control,2012,40（15）:53-56.

[12]陳光,戴攀,周浩,等.計及入網(wǎng)電動汽車和分布

式電源的配電系統(tǒng)重構(gòu)[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,37（1）:82-88.

Chen Guang,Dai Pan,Zhou Hao,et al.Distribution system reconfiguration considering distributed generators and plug-in electric vehicles[J].Power System Technology,2013,37（1）:82-88.

[13]張節(jié)潭,程浩忠,姚良忠,等.分布式風(fēng)電源選擇

定容規(guī)劃研究[J].中國電機工程學(xué)報,2009,29（16）:1-7.Zhang Jietan,Chen Haozhong,Yao Liangzhong,et al.Study on siting and sizing of distributed wind generation[J].Proceedings of the CSEE,2009,29（16）:1-7.[14]羅卓偉,胡澤春,宋永華,等.電動汽車充電負荷計算方法[J].電力系統(tǒng)自動化,2011,35（14）:36-42.Luo Zhuowei,Hu Zechun,Song Yonghua,et al.Study on plug-in electric vehicles charging load calculating[J].Automation of Electric Power Systems,2011,35（14）:36-42.

[15]余貽鑫,邱煒,劉若沁.基于啟發(fā)式算法與遺傳算法的配電網(wǎng)重構(gòu)[J].電網(wǎng)技術(shù),2001,25（11）:19-22.Yu Yixin,Qiu Wei,Liu Ruoqin.Distribution system reconfiguration based on heuristic algorithm and genetic algorithm[J].Power System Technology,2001,25（11）:19-22.

[16]Sun Yang,Zhang Lingbo,Gu Xingsheng.Membrane computing based particle swarm optimization algorithm and its application[C]//IEEE International Conference on Bio-Inspired Computing:Theories and Applications（BIC-TA）,2010:631-636.

[17]Zhang Yao,Huang Liang.A variant of P systems for optimization[J].Neurocomputing,2009,72（4-6）:1355-1360.

[18]Petr Sosik,Alfonso Rodriguez-Paton.Membrane computing and complexity theory:a characterization of PSPACE[J].Journal of Computer and System Sciences,2007,73（1）:137-152.

[19]Xiao JianHua,Zhang Xingyi,Xu Jin.A membrane evolutionary algorithm for DNA sequence design in

DNA computing[J].Chinese Science Bulletin,2012,57（6）:698-706.

[20]許立雄,呂林,劉俊勇.基于改進粒子群優(yōu)化算法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[J].電力系統(tǒng)自動化,2006,30（7）:28-30.Xu Lixiong,Lü Lin,Liu Junyong.Modified particle swarm optimization for reconfiguration of distribution network[J].Automation of Electric Power Systems,2006,30（7）:28-30.

吳泓儉 男，1988年生，碩士，研究方向為含新能源的配電網(wǎng)重構(gòu)和故障恢復(fù)及檢修等。

E-mail:576910374@qq.com（通信作者）

雷 霞 女，1973年生，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為電力市場、調(diào)度自動化、配電自動化等。

E-mail:274757067@qq.com

Membrane Computing Based Genetic Algorithm for Dynamic Reconfiguration of Distribution Network with Dividing Time and Considering Electric Vehicles and Wind Turbines

Wu Hongjian1,2Lei Xia1Liu Bin3Lu Yang1Xu Guiyang1
（1.Key Laboratory of Power Electronic Energy-Saving Technology Equipment Xihua University Chengdu 610039 China 2.Stage Grid Dazhou Power Supply Company Dazhou 635000 China 3.Nanping Power Bureau of Fujian Power Grid Corp.Nanping 353000 China）

AbstractDynamic reconfiguration with dividing time is becoming more and more important in the distribution network with more new energy.The dynamic reconfiguration model of distribution network with dividing time is established for electric power company,considering the costs of purchasing electricity from wind turbines,stochastic volatility,electric vehicle charging and discharging,and network loss.The final switch combination can be decided by minimum network cost with safe operation in each period.The model reflects the comprehensive effect of wind turbines and different kinds of electric vehicles on grid economy.Equal sections crossover probability selection method is used to overcome a large amount of duplicate solutions in the reconfiguration,and the improved algorithm based on the genetic membrane algorithm（GMA）is presented.The global searching capability of the algorithm is improved.Finally,the effectiveness and correctness of the proposed model and method are verified.

Keywords：Dynamic reconfiguration,wind turbine,different kinds of electric vehicle,equal sections crossover probability selection method,genetic membrane algorithm

作者簡介

收稿日期2013-12-23 改稿日期 2014-06-06

中圖分類號：TM731