1、配電網(wǎng)重構(gòu)是配電系統(tǒng)優(yōu)化運行和降低網(wǎng)損的重要手段。配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)在理論上是一個復(fù)雜的多目標非線性組合優(yōu)化問題。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，運用智能算法來實現(xiàn)以網(wǎng)損最小為目標的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)成為可能。粒子群優(yōu)化算法是一種基于群智能方法的演化計算技術(shù)。作為一種高效并行優(yōu)化算法，可以用于求解大量非線性、不可微和多峰值的復(fù)雜優(yōu)化問題。其在系統(tǒng)辨識，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等領(lǐng)域的成功應(yīng)用證明，研究粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)是具有巨大潛力的。如果再結(jié)合配電網(wǎng)絡(luò)的特點對粒子群

2、算法加以改進，它將得到更好的應(yīng)用。 本文提出了基于帶變異算子的粒子群優(yōu)化算法來研究配電網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)問題。首先分析了配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的特點，提出了更適合配電網(wǎng)重構(gòu)操作的二進制粒子群算法，在此基礎(chǔ)上，采用以網(wǎng)損最小為目標函數(shù)的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型。針對粒子群優(yōu)化算法收斂性受鄰域規(guī)模和迭代慣性權(quán)重影響嚴重的特點，利用自適應(yīng)思想對粒子群系數(shù)進行調(diào)整，使得算法尋優(yōu)效率更高。同時，為了克服粒子群自身固有的易陷入局部最優(yōu)的缺點，本文利用遺傳算法中的