胡雯[1]2014年在《自愈机制下含微电网的配电网重构方法研究》文中研究表明来自环境保护和能源安全的双重压力,正不断推动着可再生能源在能源系统的持续发展。但目前我国对可再生能源并网发电还缺乏统一的技术标准,项目建设也不够规范,现阶段分布式电源和微电网并网运行给配电网运行控制所带来的问题日益突出。其中一个主要问题是传统方法已无法解决含微电网的配电网络重构、故障定位、故障隔离和恢复以及恢复供电等问题。本文以实现配电网自愈为目标,将分布式电源和微电网并网后的配电网运行问题作为研究对象,围绕分布式电源以微电网形式并网后的配电网重构这一基础问题,引入节点功率预测方法,建立了“配电网-微电网-本地单元”的叁级多代理系统。本文的主要研究内容包括：自愈机制下的配电网重构需要完成正常情况下的优化运行、故障发生后的自治恢复。在节点功率预测和允许重构中存在孤岛的基础上,提出了与常规模型不同的广义配电网重构模型,包括以下内涵：①正常情况下,基于节点功率预测的动态优化重构；②故障情况下,允许孤岛存在的故障恢复重构；③从外部电网断开后,对孤岛划分的重构；④孤岛内,基于节点功率预测的微电网管理性重构。针对故障重构的极端情况,即故障造成系统从外部电网断开时,该模型可将配电网重构转化成常规的孤岛划分问题,完全适应自愈机制的要求,并能够自适应的实现不同运行状态下的控制操作,有效解决了常规模型在此方面的不足。实测信息与预测信息相结合,有利于重构操作时获取时间段内累积效果最优的拓扑结构。采用连接函数和高斯过程回归方法相结合,设计了一种节点功率预测模型。预测模型参考节点功率的历史时间序列建立适应该节点的混合连接函数模型,连接函数能够基于功率数据时间上的相依性解析出多个信息分量,还能够将微电网内电源之间、电源与负荷之间的相关关系解析出多个信息分量；各个信息分量的后验概率是基于贝叶斯推理计算得到；对应每个信息分量建立局部的高斯过程回归模型,并以后验概率作为局部模型的权重整合出用于节点功率预测的全局模型。由于时间序列模型通过混合连接函数模型将功率数据用多个特征化的信息分量来表征,该模型适用于多种不同性质的节点——负荷节点、分布式电源节点、微电网节点、负荷+分布式电源节点等.提出结合类电磁机制优化的极端学习机算法,计算选取神经元的输入权值与阈值的最优值,去除无用神经元以降低计算量。采用来自UCI数据库的实际数据集验证了算法的有效性。从测试结果与其他极端学习机进行比较的测试结果可以看出,类电磁机制优化的极端学习机(EMO-ELM)算法的收敛速度和收敛效果等指标明显更优。最后将EMO-ELM算法应用于前文提出的广义配电网重构问题进行算例分析,仿真和实验结果均验证了所述方法的有效性。在多代理环境下实现了含微电网的配电网以自愈为目标的控制。针对微电网孤岛运行、按重构方案孤岛操作的情况分别设计了相应的控制策略,实现了孤岛内以及切换到孤岛模式的功率平衡和系统暂态稳定。作为补充支撑的逆变器型微电源的控制Agent也进行专门设计,其控制策略是在下垂控制的基础上,采用离散时间的自适应前馈补偿对微电源和微电网进行动态解耦,以提高动态系统的稳定性和鲁棒性。采用小信号模型进行稳定性分析,增加了递推最小二乘估计算法来预测系统运行点使控制系统具有自适应特性。配电网的自愈机制表现在其自我预防、自我恢复的能力,其能够充分体现并满足当前用户对配电网高可靠性的要求;自愈机制下的配电网重构是以全局测量信息为基础,充分利用功率预测数据,采用分布式、具有自治性和协调功能的控制代理,通过决策算法制定适应微电网接入后的配电网重构方案；重构操作的同时微电网能控制内部各单元,或协调、或自主的进行优化控制,以适应重构方案的任务需求和外部电网环境的变化。
陈曦[2]2008年在《基于协同进化算法的配电网重构研究》文中指出配电网重构是一个高维度、非线性的优化问题,绪论对配电网重构技术的基本内容、特点和研究现状作了详细综述,阐述了各种优化算法的优缺点,介绍了配电网重构的多种优化模型。拓扑结构的连通性和放射性是配电网重构模型中最基本、最重要的约束条件,在重构的整个求解过程中解方案必须始终满足该要求。在分析了几种常见配电网接线模式的基础上,应用图论推导了配电网连通性和放射性判据及其程序实现思路,并运用基于支路电流的前推回代法求解配电网潮流。以电压均衡指标和网损的加权均值最小为目标,建立了配电网优化重构的目标函数。针对配电网接线方式的特点,对粒子群的更新策略和退火操作进行了改进。在粒子群优化算法和模拟退火算法的基础上,提出了基于正态分布的局优邻域闭锁方法,设计了自适应退火策略,对邻域内的粒子执行并行化退火操作,从而构造了协同进化方法(CPSOSA),弥补了粒子群算法爬山能力的不足,提高了算法的全局寻优能力。将该协同进化方法在不同规模的算例中测试比较了CPSOSA算法和其他几种算法的结果和性能,验证了CPSOSA算法的优越性和实用性。采用家族树结构表征配电网的网络连接,建立了配电网故障恢复的数学模型,提高了故障恢复中网络拓扑分析的速度。将CPSOSA算法引入阶段式故障恢复策略中,根据配电网结构以及故障地点的不同,灵活调整恢复方案,给出最优恢复策略。算例分析验证了该故障恢复策略在配电网故障恢复应用方面的实用性和高效性。
李鹏飞[3]2008年在《基于人工智能的配电网故障恢复重构研究》文中提出网络重构是配电系统运行和控制的重要手段,也是配电管理系统的重要组成部分。随着智能技术的发展,运用智能算法重构配电网络来达到降低网损的目的已经成为一种可能。论文阐述了配电网重构的背景、现状与特点;研究了目前较为流行的配电网重构算法;分析了各种配电网重构的目标函数以及约束条件。在此基础上,论文针对支路交换法,研究其算法原理,并对算法进行有效地改进。运用PSASP电力系统分析综合程序,对不同结构的配电网络进行实际算例仿真,考察算法的实用性。BP神经网络等人工智能算法能避免一般算法反复进行潮流计算而耗费时间的缺点,并且有很好的全局逼近优点。论文从BP算法自身着手,针对其学习速度慢和可能局部收敛两个问题,采取有效的手段分别改进。论文还从图论知识着手,构造叁种数学模型。用配电网的树形拓扑约束改进BP算法的误差函数,并且对BP神经网络的输出结果做了环网和孤立顶点约束判断,很好地解决了BP算法可能收敛到局部最小的缺点。最后以实际算例对改进算法进行仿真测试,证实该算法具有输出结果速度快、能有效全局逼近的特点。BP神经网络还有自学习——这一最重要也最令人注目的特点,非常适合长期运行的配电网络。因此,论文所研究的算法有很好的应用前景。
邹必昌[4]2012年在《含分布式发电的配电网重构及故障恢复算法研究》文中研究说明近年来,随着地球上常规能源特别是石油、煤、天然气的逐渐衰竭以及全球对环境保护和节能问题的日益关注加之电力科学技术的不断发展,以风力发电、光伏发电等可再生能源为主的分布式发电(Distributed Generation, DG)技术的正日趋成熟,并逐渐成为国内外研究的热点。然而大量DG接入配电网对传统的配电网结构和运行控制方式都将发生巨大改变。国内外学者在DG并网后对电力系统的影响方面作了较多的研究,但对含多DG的配电网重构与故障恢复方面研究得还比较少,尤其是在如何合理运用DG的孤岛效应在确保重要负荷的供电可靠性的前提下对非故障停电区域尽快恢复供电方面研究更少,因此,对此进行研究具有很重要的理论意义和实际意义。本文对含多DG的配电网叁相不平衡潮流算法,含DG的配电网故障诊断,重构与供电恢复等方面做了深入的研究,主要研究成果如下：(1)配电网的重构优化和故障定位以及供电恢复等都离不开潮流计算,大量DG接入配电网,使得潮流计算更加复杂。为解决不同类型DG并入配电网后的潮流计算问题,本文根据配电网中常见的不同类型的分布式发电所具有的不同特点,对它们分类建立了潮流计算模型,将分布式发电节点归类为PQ节点、PI节点、PV节点、P-Q(V)节点,鉴于前推回代法不能处理环网和PV节点,本文以传统电流前推回代法为基础,采用相分量法进行计算不平衡量,针对DG的特殊节点计算模型,利用迭加原理和迭代、补偿等手段得到分层改进前推回代算法,同时提出针对弱环网和PV节点的处理方法。从而使含DG的叁相不平衡配电网潮流计算变得简单易行,并以IEEE33节点和一个实际配电网为算例验证了本文算法的有效性。(2)不同类型、多DG接入配电网会对配电网的重构优化产生较大影响,由于配电网负荷的频繁变化,DG并网运行时段的不确定性,配电网的实时重构就显得非常必要,实时重构最重要的一点就是计算速度和效率,以前的配电网重构要么计算速度慢,要么找不到最优解,本文了提出了采用改进混合整数差分进化算法来解决含分布式发电的配电网重构优化问题。该方法将网损最小作为目标函数,首先对传统差分进化算法(DE)进行改进,形成能处理离散变量的混合整数差分进化算法,再通过在算法中嵌入加速操作和迁移操作克服了种群规模较小时传统差分算法易早熟的问题,既提高了全局搜索能力,又提高了搜索速度,局部搜索能力也较强。同时提出以环路为基础的整数编码方法,减少了编码长度,大大提高了可行解的比例,进一步提高了计算效率,从而为配电网的实时重构打下基础。(3)大量分布式发电的引入使配电网结构愈加复杂,继电保护与故障诊断难度加大,而故障诊断定位是配电网故障后供电恢复的基础,其诊断定位速度则是提高配电网供电可靠性的关键,为此提出了适于含有大量DG的配电网快速故障定位新方法。该方法首先根据配电网潮流计算结果,建立节点电压暂降数据库,然后通过安装在配电网中关键节点处的电能质量监控器采集到的各节点的电压,电流,功率等信息,并对节点电压暂降数据库数据及节点电压采集数据进行相关分析,匹配度最接近1的节点即为故障点。该方法对发生的故障定位准确,快捷,其效率明显优于以往的故障定位方法。配电网结构变化后,只需适当修改相应节点电压暂降数据库,不会影响使用效果。(4)大量分布式发电引入使配电网后,对配电网故障后的供电恢复问题提出了新的挑战。鉴于传统的配电网供电恢复算法都没考虑DG并网后孤岛效应产生的影响,论文提出利用DG孤岛效应的配电网供电恢复算法。首先按照负荷的重要程度进行DG孤岛划分,称为计划孤岛,当配电网发生严重故障引起大面积停电时,配电网按DG孤岛划分方案转入孤岛运行模式维持对孤岛内重要负荷供电。然后对非故障停电区域采用改进混合整数差分进化算法,以开关操作次数最少和网损最小为目标函数进行故障后的配电网重构供电恢复,尽量恢复更多负荷,对无法恢复的负荷则进行切负荷处理,合理利用DG的孤岛运行,既保证了重要负荷的供电可靠性,又恢复了更多负荷。同时提出了故障消除后配电网恢复初始运行,如果存在非计划孤岛并网时应采取的措施。
田佳[5]2008年在《基于改进蚁群算法的配电网多目标重构问题研究》文中研究表明本文研究了蚁群算法及其在配电网重构中的应用,对算法的搜索过程和信息素更新方面进行了重大改进,弥补了传统蚁群算法计算速度慢并易于陷入局部最优的不足,并改善了解的收敛性。算例仿真结果表明改进后算法的高效性和可行性。本文针对配电网中电能质量和经济运行的实际情况,构造了多目标网络重构模型,包括网络损耗、节点电压最大偏移、支路负荷电流比最大值和开关动作次数,运用Pareto关系比较蚁群算法中各蚂蚁搜索解的优劣,应用于改进蚁群算法中的寻优和信息素更新环节,得出Pareto最优解集。算例仿真得出的重构方案,验证了该方法的实用性和可行性。
徐礼舟[6]2017年在《含分布式电源的配电网重构研究》文中研究说明分布式电源(Distribution Generation,DG)是指为提高配电网运行的可靠性、经济性,而在配电网中接近用户的位置引入的中小型、环保型的独立电源。DG接入配电网后,因其发电功率随时间天气或者气温而随机变化,使得系统的功率分布也随之发生改变,电网的负荷预测及规划、潮流计算、电网可靠性的评估等诸多方面都将受到影响。分布式发电的主要优点包括:传输距离短,线路损耗小;利用可再生能源,能源利用效率高,建设周期短,投资少,污染少,环境相容性好等。近年来,以利用可再生能源为主的分布式发电技术快速发展,并凭借其优良的环保性能、与大电网良好的互补性,成为世界能源系统发展的热点。配电网重构是指通过调整分段开关和联络开关的状态来改变配电网络的拓扑结构,是目前提高电网运行效率、供电可靠性和供电质量的重要手段。随着各种不同类型的DG接入后势必影响配电网的结构以及运行方式,使得在研究配电网重构时结合分布式电源的影响具有重要的实用价值。传统的配电网络重构方式多以静态网络重构为主,但在配电网的实际运行过程中,各节点负荷不断变化,而且受开关操作的寿命、分段开关及联络开关开合的次数限制,不可能频繁地对网络进行重构。所以在研究配电网重构时,必须综合考虑负荷变化和分布式电源出力随机等问题,这样才能更好地保证配电系统可靠、经济的运行。本文主要针对含分布式电源的配电网重构以及考虑负荷变化和分布式电源出力随机情况下的配电网多时段网络重构这两个问题进行了研究,主要工作如下。首先,阐述本课题的研究背景及意义,对分布式电源的研究现状、配电网重构的研究现状进行分析,然后介绍分布式电源的概念、主要特点,随后详细分析几种典型的分布式发电类型的特性,并建立了包括风力发电机、光伏发电、燃气轮机和燃料电池在内的不同类型DG在潮流计算中的数学模型,并将数学模型引入基于分层的前推回代潮流计算方法中,使用IEEE-33节点配电系统算例验证处理模型及潮流计算方法的有效性,并定性分析了DG接入配电网容量与位置对配电网网损、节点电压等参数的影响。其次,本文提出了一种含分布式电源的配电网重构方法。重构时采用改进的量子粒子群算法作为求解算法,该算法较标准量子粒子群有叁方面改进的地方:在粒子更新方式进行改进,采用微分进化操作对粒子每一维进行变异,以保证种群的多样性;针对离散组合优化问题的求解,对量子粒子群算法采取整数型编码处理,使得可行解从实数解形式到整数形式的转换;最后改进传统粒子越界的处理方法,对越界的粒子进行变异处理,以避免局部收敛。利用TSP问题中的两个地图验证了改进算法的有效性,随后利用改进后的算法HDQPSO算法在不含DG的配电网上进行重构,验证所提算法的有效性和快速性。在此基础上再实现含DG的配电网重构,并使用案例分析了接入配电网DG容量以及DG接入位置不同等情况下对配电网重构的影响。最后,本文对配电网多时段重构进行研究,建立综合考虑网损及静态电压稳定性的综合评价指标来进行时段划分,并结合网络节点负荷变化和接入DG出力变化对配电网络产生的影响,提出一种以网络运行费用最低为目标的多时段重构模型,最终得到了多时段重构情况下的最佳重构时刻、开关组合及运行费用,结果证明所提多时段重构方法的可行性、有效性。
陈祝峰[7]2014年在《配电网重构及可靠性评估方法的研究》文中研究说明随着智能电网的深入研究，配电网的重要地位受到了广泛的关注和重视。作为连接输电系统与用户、供应和分配电能的重要环节，配电网的运行状态直接影响到用户的可靠用电和供电效益。配电网重构作为配电管理系统的重要内容，是电网优化运行和控制的有效手段；配电网可靠性评估作为电网建设和改造的重要环节，是电网可靠运行的重要保障。本文探讨了可靠性与重构的关系，并针对复杂配电网络，研究了快速准确的配电网重构及可靠性评估方法。在配电网重构的研究中，提出了一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法。首先，根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点，采用基于重构环解的和声向量编码方式，通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生。然后，以网损最小为目标分析初始网络，利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中。最后，利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优。该重构方法显着减少了候选解数目，能够快速搜索到损耗最小的网络结构，寻优高效稳定，且寻优性能不随网络规模的扩大而变差。在配电网可靠性评估的研究中，提出了一种基于区域故障树开关合并的复杂配电网可靠性评估方法。根据开关的特殊地位，以断路器或分段开关为界将网络划分为多个区域。之后以区域为评估单元，在构建区域故障树的基础上，采用开关合并的评估思想，先从各支路末端区域逆流合并开关求得最上层区域的可靠性指标，再从最上层区域沿各支路顺流合并开关，通过修改参数，在已知的上层区域指标的基础上计算相邻下层区域指标；最后综合区域可靠性指标及其系统差值求得系统指标。该方法考虑了断路器之间的配合，避免了元件重复搜索，物理概念清晰，计算速度快。通过对IEEE标准算例和典型配电系统RBTS6进行仿真，验证了本文所提配电网重构及可靠性评估方法的可行性和有效性。
孙展展[8]2016年在《含有分布式电源的配电网重构研究》文中认为近年来,随着化石燃料的大量开采及利用,生态环境持续遭到破坏、全球能源严重短缺,使得开发新能源和节能环保变得尤为突出。分布式电源(Distributed Generation,DG)以其独有的环保性、多样性、经济性和可再生性得到了各国广泛的关注和研究。DG并网可实现对大电网的补充,提高系统的稳定性,为用户提供可靠、优质的电能。同时,DG的接入也对配电网的重构、优化运行、协调控制等提出更高的要求。因此,如何利用网络重构来实现配电系统的安全、经济运行具有重要的理论价值和实际意义。文中主要讨论了含分布式电源的配电网潮流算法、分布式电源并网的数量、位置、容量、种类对系统网络损耗和电压的影响,深入研究含DG的配电网静态重构算法及其性能分析。文中首先简单介绍图论的基本知识、网络结构简化方法、辐射状判断、潮流计算方法等,详细阐述基于节点分层矩阵的前推回代法,并进行算例验证。配电网重构优化过程中需要多次调用潮流计算程序,快速、有效的潮流计算可大大缩短整个网络结构优化的时间。其次,为可靠进行含有不同类型DG的配电网潮流计算,文中研究基于节点分层矩阵的改进前推回代法,该算法能够有效处理PQ、PI、PV、PQ(V)型DG对原始潮流算法的影响,提高计算的效率和精度。通过IEEE33节点算例仿真来说明分布式电源并网数量、位置、容量及种类对配电网潮流分布和电压分布的影响,仿真结果表明了所提算法的有效性、快速性、实用性。为进一步优化含DG的配电网网络结构,搜索网络开关最优组合,本文结合配电网结构简化、支路分组,给出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。该方法将网损作为优化目标函数,为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,采用改进二进制粒子群算法进行支路组搜索,其组内搜索采用组内二进制粒子群搜索算法。运用文中所提出的方法分别对IEEE 33节点配电系统和IEEE 69节点配电系统进行仿真,并与其他文献算法进行对比分析,结果表明本文方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损,进而为配电网的优化运行打下基础。
邓永生[9]2002年在《遗传算法在配电网重构中的应用研究》文中研究指明配电网络重构是一个非线性组合优化问题，智能计算方法目前被认为是最有效的求解途径。本文基于改进遗传算法求解配电网络优化重构和故障恢复重构的最佳结构。论文首先阐述了智能计算方法及其在电力系统和配电网络重构领域中的研究现状。接着从理论上多角度地分析遗传算法，阐述了遗传算法的基本内容、工作机理，并基于Markov链对遗传算法进行了全局收敛性分析。针对目前遗传算法在配电网络重构应用中的不足，论文着重从选择算子、交叉算子、变异算子和收敛准则等方面进行了改进，把最优保存策略和两两竞争相结合的方法作为新的选择算子，采用随最优个体相对保留代数自适应变化的交叉和变异算子，把最优个体最少保留代数作为算法的终止条件。这些改进提高了改进遗传算法（IGAs）解算配电网络重构问题的收敛性和计算效率。论文对配电网络优化重构模型进行了一定的研究和探讨，采用考虑负荷平衡约束的以网损和停电损失最小为目标的多目标优化重构模型，并通过变加权系数理论，将配电网多目标优化问题转化为单目标优化。将改进遗传算法（IGAs）用于解算配电网络优化重构问题。解算时，对配电网络优化重构问题的染色体编码作了深入的研究，同时对初始化、约束条件的处理、适应度函数的构造以及基因操作等方面作了较为深入的研究。给出了基于IGAs的配电网络优化重构算法的基本步骤和流程框图。算例分析结果表明，IGAs具有良好的全局搜索能力和较高的计算速度。论文对改进遗传算法（IGAs）在配电网络故障恢复重构中的应用进行了初步探讨。探讨了配电网络故障恢复重构的数学模型，深入研究了配电网络故障恢复重构的染色体编码方案以及适应度函数。详细讨论了基于IGAs的配电网络故障恢复重构算法的基本步骤。算例的仿真结果表明：IGAs能够用于解算配电网络故障恢复重构问题，而且比SGA，具有较好的收敛性和较高的计算效率，拓展了遗传算法在配电网络故障恢复重构中的应用前景。通过以上的分析表明，论文针对配电网络重构问题对遗传算法的改进是有效的，改进后的遗传算法（IGAs）比SGA具有更好的收敛性和更高的计算效率。
王靖[10]2017年在《配电网络优化运行重构技术研究》文中研究说明配电网络重构是配电网络优化运行领域一个非常重要的手段,它可以通过简便经济的开关操作实现馈线或变电站之间的负荷转移,从而提升配电系统的运行指标,实现经济运行,因此在实际调度中得到了广泛应用。智能配电网的兴起(分布式发电、现代电力电子设备大量应用)、现代电网中越来越多的随机场景和智能优化算法的发展给配电网络重构问题的解决带来了更多的挑战和机遇。配电网络重构问题已经从一个单目标、计算速度慢、主要依靠启发式算法的问题逐渐演变成一个多目标、随机性、要求超高速仿真和实时可视化的问题。但是无论配电网网络结构和组成成分如何变化,配电网重构问题的求解基础仍然是基于静态重构问题的。研究一种实时的,可以动态监测网络结构变化的、在多场景下适用的静态重构方法是求解动态重构和不确定性模型重构的基础。在对国内外研究现状深入调研的前提下,本文针对配电网络重构问题的两大突破难点:庞大的组合解空间和快速检验可行解的方法,对该问题进行了深入的研究,结合图论的相关研究理论,找到了新解决办法。本文的主要工作及成果包含以下几个方面:(1)从图论的角度出发,结合图论相关研究理论,分析了配电网络的“网状”规划方式和“树状”运行方式之间的联系,提出了叁种图与树的相互转化方式,为后续研究提供了数学理论支撑。(2)根据配电网络图生成树时的拓扑约束条件,采用基于Dandelion编码的新型生成树编码方式,设计了基于Dandelion编码的生成树表示算法,Dandelion编码可以快速准确地生成不含不可行解的解空间;再根据预判必闭合开关和在可行子空间内局部寻优进一步压缩解空间;建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程约束、节点电压约束、支路潮流约束和拓扑约束的配电网并行重构模型;最后以IEEE33节点系统为仿真算例,通过并行计算对解空间内的可行开关组合进行潮流计算和网损计算寻找全局最优值,在确定找到最优解的前提下提高了配电网重构模型的求解效率。(3)根据配电网拓扑结构的变化特点,提出了一种动态划分最短环路的算法,为进一步实现动态重构和不确定性模型重构奠定基础,算法可监测网络变化,自动寻找网络内的最短环路集;提出了快速判断不可行解保证配电网辐射状运行的方法,使得智能算法在进化过程中能快速剔除拓扑不可行解;以美国PG&E69节点系统为仿真算例,应用改进烟花算法进行求解PDNR问题,通过改进爆炸算子和选择策略使传统烟花算法适用于离散型的配电网重构问题;验证该算法在压缩解空间、提高寻优成功率和加快寻优效率上都具有优越性。
参考文献：
[1]. 自愈机制下含微电网的配电网重构方法研究[D]. 胡雯. 武汉大学. 2014
[2]. 基于协同进化算法的配电网重构研究[D]. 陈曦. 上海交通大学. 2008
[3]. 基于人工智能的配电网故障恢复重构研究[D]. 李鹏飞. 南京理工大学. 2008
[4]. 含分布式发电的配电网重构及故障恢复算法研究[D]. 邹必昌. 武汉大学. 2012
[5]. 基于改进蚁群算法的配电网多目标重构问题研究[D]. 田佳. 华北电力大学（河北）. 2008
[6]. 含分布式电源的配电网重构研究[D]. 徐礼舟. 南昌航空大学. 2017
[7]. 配电网重构及可靠性评估方法的研究[D]. 陈祝峰. 湖南大学. 2014
[8]. 含有分布式电源的配电网重构研究[D]. 孙展展. 中国矿业大学. 2016
[9]. 遗传算法在配电网重构中的应用研究[D]. 邓永生. 重庆大学. 2002
[10]. 配电网络优化运行重构技术研究[D]. 王靖. 东南大学. 2017
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