1、 密级：工学硕士学位论文指导教师：苑薇薇学科、专业：控制理论与控制工程密级：工学硕士学位论文苑薇薇沈阳理工大学篫：篗，：沈阳理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：沈阳理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌学位论文作者铭办嗣沈阳理工大学硕士学位论文关键词：经济运行；网络重构；无功优化；免疫遗传算法 甌 籲目目第滦髀邸遗传算法攻读硕士学位期
2、间发表的论文和取得的科研成果在正常运行的配电网中，消耗电能的负荷类型不尽相同，分别有工业类负荷以及民用负荷。不同种类的负荷主要消耗电能的时间范围是不同的，使得配电网中各变压器以及各条馈线上出现负荷峰值的时间也会不同，这就导致电网各线路上负荷的不均衡分布，将会大大降低配电线路和用电设备的利用效率，缩短线路设备的使用寿命。利用配电网络重构优化，能够将处于重负荷甚至超负荷运行的馈线上的负荷转移到其它线路上，达到均衡电网负荷的目的。通过无功功率补偿优化可以改变无功在电网中的流动，使得由传送无功功率引起的损耗减少。通过这两种措施的优化，使得负荷在电网中的分配变得更加合理，不但调节了电网各条馈线的运行水平
3、消除了过载运行现象，还能降低电网电压在线路上的电压降落，提高供电质量。配电网络重构是指在保证配电网运行时呈辐射状结构，满足馈线容量要求、水平和供电质量。人工神经网络是由简单的处理单元组成的并行互联网络【】，它能够模拟生物神经系统对外界物体刺激做出交互反应，通过对样本的训练，把输入与输出之间的非线性关系存储到神经元的权值中。可以用人工神经网络反映电网运行结构与网络最优结构之间的非线性关系。由于人工神经网络具有学习、联想、自组织、记忆等功能，在应用中不需要创建复杂的数学模型以及进行严格的推理论证，在处理信息不完整问题和非线性问题方面存在广泛的应用前景。采用人工神经网络算法进行网络重构不需要对电网的
4、潮流进行计算，由此利用该算法不但可以降低配电网重构的维数，而且还能提高运算速度，大大降低配电网重构的计算时间。然而利用该算法所得结果的精度依赖于算法提供的训练样本，当电网结构和负荷无功功率补偿的研究现状粒子群算法是一种基于种群智能的随机搜索优化算法，该算法通过研究鸟群的捕食行为，模拟简单的社会系统，在多维解空间中创建“粒子群” ，粒子群中的粒子通过记忆群体和自己所得到的最优解，不断修正自己的速度和前进方向，达到寻找最优解的目的。粒子群算法与遗传算法类似，但没有遗传算法中交叉和变异操作，而是粒子在拥有最优解的空间内进行搜索。粒子群算法在多维空间、动态目标寻优等方面具有收敛速度快、鲁棒性好等特点；
5、其缺点是容易陷入局部最优解，且算法收敛精度不高，收敛性受参数影响较大。功优化领域中的应用受到重视。本文主要工作，网络中多节点而节点较少；网络的馈线总长度比输电网线路总长度大而且配电网潮流计算方法扑愎绲缭丛谀赶呱喜 牡缪箄：，式中：8诘愕缪怪担琙为电网的等值阻抗值， 为待求点的等值阻抗扑憬鲇械戎底氲缌髯饔檬钡哪赶叩缪筓”玫佣淼玫揭G竽赶叩缪筓组转化为相对应的线性方程组进行计算，再对所得结果进行反复修正和迭代，直到计算结果满足既定的计算精度要求。该方法运算过程中包含大量矩阵运算，计算效率比较低，但在稀疏矩阵技术在矩阵存储中得到应用后，大大的提高了算法的计算速度，目前已广泛适应到大规模电网的潮流计算
6、中。牛顿拉夫逊法是输电系统计算潮流的主要算法，但由于输电网和配电网在参数及结构方面有着巨大的差别，因此该算法在配电网中一直没能得到很好的应用。为解决这些问题，许多学者对牛顿拉夫逊法进行了各种改进，在一定程度上改善了该算法的应用。文献点的电压值做线性拟合处理，获得了较好的结果。图简单辐射状馈线不意图配电网在运行中是保持辐射状的结构，在不考虑负荷的电压的静态特性的情从根节点开始依次对后续节点电压进行计算，便可得到网络中全部节点的电压值，完成功率的前推过程和电压的回代计算即完成了一次完整的迭代过程。通过迭代结果与所设定计算精度的对比，判断所得结果是否满足要求。如满足要求，结束计算，得出所求网络的潮流
7、分布；如不满足要求，则返回继续进行迭代计算，直到满足要求为止。前推回代算法的计算步骤如下：布；分布由根节点向末节点计算各节点电压：值主图前推同代法潮流计算流程图图：点配电网结构图利用前推回代潮流计算方法得到结果如下所示：表二点配电网潮流计算结果有功损耗损耗率本章小结疫细胞利用自身的特殊结构形态来实现机体的免疫功能。自身调节能力。生物界中抗原的种类要远远多于生物体内抗体的种类，疫应答两种。在抗原侵入生物体内后，免疫系统受到刺激产生初次免疫应答，抗原被系统产生的抗体消灭。免疫系统通过学习功能产生记忆免疫细胞，当生物体再次侵入相同种类的抗原时，将会激发生物体的二次免疫应答，免疫系统利用初次免疫应答所产生的记忆细胞快速的产生大量抗体，快速的将抗原消灭。晕锾宥捞氐呐斜鹆庖呦低尘哂斜嫒稀胺羌和“自己”的特殊识免疫算法的主要特点有【】：该算法的流程图如下：
