基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

韩平平; 潘薇; 张楠; 吴红斌; 仇茹嘉; 张征凯

doi:10.7500/AEPS20200313003

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基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法
- Optimization Method for Artificial Phase Sequence Based on Load Forecasting and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
- 电力系统自动化-方正平台 2020年44卷第20期页码：71-78
- 作者机构：
  
  1.安徽省新能源利用与节能省级实验室（合肥工业大学），安徽省合肥市 230009
  2.国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，安徽省合肥市 230601
  3.国网安徽省电力有限公司，安徽省合肥市 230061
- 作者简介：
  
  韩平平(1981—)，女，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：可再生能源并网技术。E-mail：LH021211@163.com
  潘薇(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：配电网节能降损策略研究。E-mail：panwei110303@163.com
  张楠(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网状态估计、电力设备状态评估。E-mail：1073138806@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金区域创新发展联合基金资助项目(U19A20106)
- DOI：10.7500/AEPS20200313003
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-03-13，
  
  修回日期：2020-07-26，
  
  网络出版日期：2020-08-31，
  
  纸质出版日期：2020-10-25
- 稿件说明：
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韩平平,潘薇,张楠等.基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法[J].电力系统自动化,2020,44(20):71-78.

HAN Pingping,PAN Wei,ZHANG Nan,et al.Optimization Method for Artificial Phase Sequence Based on Load Forecasting and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(20):71-78.
韩平平,潘薇,张楠等.基于负荷预测和非支配排序遗传算法的人工相序优化方法[J].电力系统自动化,2020,44(20):71-78. DOI： 10.7500/AEPS20200313003.

HAN Pingping,PAN Wei,ZHANG Nan,et al.Optimization Method for Artificial Phase Sequence Based on Load Forecasting and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(20):71-78. DOI： 10.7500/AEPS20200313003.

摘要

在对0.4 kV配电台区进行节能降损时发现，调整负荷的接入相序能够有效降低台区的线路损耗和三相负荷不平衡度。文中提出基于负荷预测和非支配排序遗传算法(NSGA2)的人工相序优化方法。首先，利用配电台区出口电流曲线替代法建立用户负荷模型。其次，基于历史数据使用Elman神经网络对调相日的台区内各用户日电量和出口三相电流进行预测。然后，基于预测数据综合考虑以线损最低和调相次数最少为目标函数，建立配电台区多目标相序优化数学模型，使用NSGA2对该模型进行求解，得到优化后各负荷接入相序。最后，通过对比安徽电网某配电台区调相前后的理论线损，验证本文所提方法的有效性。

Abstract

It is found that adjusting the access phase sequence of the load can effectively reduce the line loss and three-phase load unbalance during the process of saving energy and reducing loss in 0.4 kV distribution network. This paper proposes an artificial phase sequence optimization method based on load forecasting and non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA2). Firstly

the user load model is established by using the outlet current curve substitution method for distribution network. Secondly

based on the historical data

Elman neural network is used to predict the daily electricity consumption of each user and three-phase outlet current in distribution network on the day of phase modulation. Then

a multi-objective phase sequence optimization mathematical model of distribution network is established based on prediction data

taking the minimum line loss and the least number of phase modulation as the objective function. The NSGA2 is applied to solve the model to obtain the optimized phase sequence of each load. Finally

the effectiveness of the proposed method is verified by comparing the theoretical line loss before and after phase sequence adjustment in one distribution network of Anhui power grid of China.

关键词

Keywords

references

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