[发明专利]基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法及装置

权利要求书

1.一种基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取配电网的原始数据，根据网络结构进行粒子群编码；

S2、采用粒子群算法迭代求解获得最优的重构网络拓扑；

在所述迭代过程，基于R2指标对粒子群进行更新，具体地，

将精英粒子群和更新粒子群集成为候选解集RR，采用均匀分布的权值向量Λ和理想点z^*对候选解集RR进行修剪，按候选解对所述权值向量Λ的R2贡献值从大到小排序，以前设定个数候选解组成下次迭代的粒子群。

2.根据权利要求1所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，候选解对所述权值向量Λ的R2贡献值的计算过程为：

初始化候选解的R2贡献值C_a＝0；

计算候选解对权值向量的TCH效用值

式中，λ_j≥0，并且x表示候选解；

计算候选解对该组权值向量Λ的R2贡献值：

3.根据权利要求1所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，在所述迭代过程中，若连续设定代数个体最优pBest不变，则采用高斯学习策略对粒子的速度和位置信息进行重置，公式如下：

式中，μ高斯随机数的均值，σ2为高斯随机数的方差，表示粒子i在第t+1次迭代时第j维的位置，x_gb(j)表示在第i次迭代时第j维的全局最优位置，x_pb，i(j)表示粒子i在第t次迭代时第j维的个体最优位置。

4.根据权利要求1所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，所述采用粒子群算法迭代求解时，在每次获得粒子群时对每个粒子对应的网络进行拓扑检查，判断拓扑是否合格，若是，则继续求解，若否，则重新构成粒子群。

5.根据权利要求4所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，采用深度优先搜索法对每个粒子对应的网络进行所述拓扑检查。

6.根据权利要求5所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，所述拓扑检查具体包括以下步骤：

101)获取粒子对应的配电网结构，生成节点关联矩阵；

102)基于所述节点关联矩阵获得支路数n和有效节点数N，判断是否存在n＝N-1，若是，则执行步骤103)，若否，则判断拓扑不合格；

103)判断所述配电网结构是否存在孤岛，若是，则判定拓扑不合格，若否，则配电网为辐射状，判定拓扑合格。

7.根据权利要求6所述的基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，所述判断所述配电网结构是否存在孤岛具体为：

根据节点关联矩阵得到一条支路两端的节点；

断开某一支路，以支路一端的节点为起点，另一端节点为终点，利用深度搜索的方法，判断是否能从一端节点搜到另一端节点，若是，则认定两个节点是联通的；

遍历所有节点，判断所有节点是否均联通，若是，则不存在孤岛，若否，则存在孤岛。

8.一种基于R2指标多目标粒子群算法的配电网重构装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器调用所述计算机程序执行如权利要求1～7任一所述方法的步骤。