1、引言 　　線路損耗是影響配電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要因素。隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，用電負(fù)荷的不斷增加，線路損耗的問題越來越突出，極大地影響了供電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因此，研究配電系統(tǒng)中降低線路損耗的方法越來越受到普遍的關(guān)注和重視。配電網(wǎng)具有閉環(huán)設(shè)計(jì)、開環(huán)運(yùn)行的特點(diǎn)，配電線路中存在大量常閉的分段開關(guān)以及少量常開的聯(lián)絡(luò)開關(guān)，這使得可以通過變換分段開關(guān)和聯(lián)絡(luò)開關(guān)的開合狀態(tài)來改變配電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。 　　理論上，存在一個最優(yōu)結(jié)構(gòu)，使線路損耗達(dá)到最小。配網(wǎng)重構(gòu)的目的就是要尋求使線損最小的最優(yōu)結(jié)構(gòu)，同時滿足實(shí)際運(yùn)行約束。由于配網(wǎng)重構(gòu)能利用配電網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，不需要額外的硬件投資，在降低網(wǎng)損的同時還能夠平衡負(fù)荷和改善電壓質(zhì)量，因此是配電系統(tǒng)控制和運(yùn)行的重要手段，也是配電管理系統(tǒng)（DMS）的重要內(nèi)容。從數(shù)學(xué)上來講，配網(wǎng)重構(gòu)屬于非線性組合優(yōu)化問題，隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法將產(chǎn)生“組合爆炸”問題。目前，求解配網(wǎng)重構(gòu)的方法主要有支路交換算法、最優(yōu)流模式算法以及SA、GA等智能化算法。支路交換算法和最優(yōu)流模式算法的計(jì)算精度較差，無法保證全局最優(yōu)性。SA和GA算法具有很好的全局尋優(yōu)能力，但計(jì)算量很大。TS（Tabu Search）算法，即禁忌搜索算法，是一種擴(kuò)展鄰域的啟發(fā)式搜索方法，也是人工智能在組合優(yōu)化算法中的一個成功應(yīng)用。它采取了有效的措施能以較大的概率跳出局部最優(yōu)點(diǎn)，因此具有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)性能。 　　目前，TS算法在配網(wǎng)重構(gòu)中的應(yīng)用很少。文獻(xiàn)［1］雖然對TS算法在配網(wǎng)重構(gòu)中的應(yīng)用做了初步嘗試，但缺乏對尋優(yōu)過程的有效控制，需要對尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的大量不可行解進(jìn)行事后判斷和處理。本文將從配網(wǎng)自身的特點(diǎn)出發(fā)，將約束條件直接體現(xiàn)在對尋優(yōu)的控制上，從而使尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的所有解在結(jié)構(gòu)上都是可行的，避免了不必要的計(jì)算，提高了算法的計(jì)算效率。 [b]2、配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型 [/b]　　從數(shù)學(xué)的角度來看，配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)屬于大規(guī)模非線性組合優(yōu)化問題。以網(wǎng)損最小為目標(biāo)的配網(wǎng)重構(gòu)一般可表示為下面的最小優(yōu)化問題： 　　1）潮流方程約束； 　　2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)約束，包括輻射狀和無網(wǎng)絡(luò)孤島； 　　3）線路容量約束 [b]3、TS算法 [/b]　　TS（Tabu Search）算法是近年來受到普遍關(guān)注的一種高效率的現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法，該算法由F.Glover于20世紀(jì)70年代末首先提出，并隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而成功的應(yīng)用于各個領(lǐng)域，解決了大量復(fù)雜的優(yōu)化問題。近幾年，該算法被引入電力系統(tǒng)分析領(lǐng)域，如水火電聯(lián)合經(jīng)濟(jì)調(diào)度［2］、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化［3］以及輸電系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃［4］等，并取得了一定研究成果。TS算法的基本思想是利用一種靈活的“記憶技術(shù)”，對已經(jīng)進(jìn)行的優(yōu)化過程進(jìn)行記錄，用以指導(dǎo)下一步的搜索方向。為了避免搜索陷入局部最優(yōu)，TS允許將搜索朝著使目標(biāo)函數(shù)退化最小的一個方向移動，重新開始搜索。該算法有三個最基本的要素：移動，Tabu表和釋放水平。 　　3.1移動 　　TS算法的搜索過程是通過移動來實(shí)現(xiàn)的，因此移動是TS算法的基礎(chǔ)。移動的方式有許多種，例如單步移動、交換移動和多點(diǎn)移動等，具體采用哪種移動因研究的問題而異。在搜索尋優(yōu)的過程中，TS選擇在約束條件下能使目標(biāo)函數(shù)改進(jìn)最大的一個移動，如果不存在這樣的移動，則退而選擇使目標(biāo)函數(shù)退化最小的一個移動。 　　1）單步移動 　　2）交換移動 交換移動由兩個單步移動組合實(shí)現(xiàn) 對配網(wǎng)重構(gòu)問題而言，其物理意義為：合上開關(guān)i的同時打開開關(guān)j. 　　3.2Tabu表 Tabu表是TS算法的關(guān)鍵，也是其區(qū)別于其他算法的最明顯的特點(diǎn)。它用來存放已經(jīng)發(fā)生的移動的逆移動，只要是存在于Tabu表中的移動，在當(dāng)前迭代過程中是禁止采用的。 　　TS正是通過這種手段，有效地防止了在搜索過程中返回已經(jīng)訪問過的局部最優(yōu)點(diǎn)，為取得全局最優(yōu)解創(chuàng)造了良好的條件。Tabu表的管理有多種方式，本文采用先進(jìn)先出（FIFO）的隊(duì)列來進(jìn)行管理。 文［1］認(rèn)為，如果新的當(dāng)前解是通過移動tij產(chǎn)生的，則Tabu表中需要保存的移動有tjk，tki，k為所有可能的取值。 　　也就是說，如果當(dāng)前解是通過閉合開關(guān)i同時打開開關(guān)j產(chǎn)生的，那么所有與打開開關(guān)i或者閉合開關(guān)j相關(guān)的移動都將存入Tabu表中。 但是，隨著系統(tǒng)復(fù)雜程度的增加，k的取值范圍將很大。由于Tabu表需要存放多次迭代的信息，一方面Tabu表的長度將大大增加，每次更新Tabu表時需要移進(jìn)和移出大量元素；另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。本文認(rèn)為，對于當(dāng)前移動tij，Tabu表中只需保存tji即可，因?yàn)閠ji足以包含tjk和tki的所有信息。例如，對于一個移動tmn，如果m等于j或者n等于i，就認(rèn)為tmn在tji的禁忌范圍內(nèi)。通過這種方式，Tabu表中同樣記錄了足夠的信息，但卻避免了上述不足。Tabu表所能存儲的最大元素個數(shù)稱為Tabu表的長度，它對搜索的影響很大。如果Tabu表的長度過長，對搜索過程中的移動限制過多，則可能阻止能產(chǎn)生優(yōu)良試驗(yàn)解的移動方向；反之，如果Tabu表的長度過短，對移動限制太少，則可能使搜索產(chǎn)生循環(huán)，陷入局部最優(yōu)。 　　因此，Tabu表的長度對TS很關(guān)鍵，但如何確定其最優(yōu)值仍是一個有待研究的問題。通常所遵循的原則是：Tabu表的長度隨研究問題規(guī)模的增大而增大。 　　3.3釋放水平 雖然Tabu表是避免局部最優(yōu)的有效手段，但它也可能阻止解的進(jìn)一步優(yōu)化，這對尋優(yōu)過程顯然是不利的?！搬尫潘健本褪怯脕斫鉀Q這一問題的。對于一個有價值的移動，就算它在Tabu表中，但只要達(dá)到了“釋放水平”，就可將其從Tabu表中釋放。本文采用的釋放水平為：當(dāng)Tabu表中的一個移動作用于當(dāng)前解，能夠產(chǎn)生到目前為止的最優(yōu)解，則認(rèn)為該移動達(dá)到了“釋放水平”。 　　3.4配網(wǎng)重構(gòu)問題中TS算法的處理 和其他算法一樣，用TS算法求解配網(wǎng)重構(gòu)問題的關(guān)鍵在于，如何將算法和所要研究的問題結(jié)合起來，提高算法的計(jì)算效率和計(jì)算精度。TS屬于隨機(jī)搜索算法，如果不考慮配網(wǎng)重構(gòu)問題自身的特點(diǎn)，尋優(yōu)過程中將產(chǎn)生大量不可行解，極大地影響了計(jì)算效率，例如產(chǎn)生的解不滿足輻射狀結(jié)構(gòu)或者出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)孤島。 　　因此，有必要從配網(wǎng)重構(gòu)問題的特點(diǎn)出發(fā)，對尋優(yōu)過程加以控制，避免不可行解的產(chǎn)生。本文采取如下措施： 　　1）初始解取配網(wǎng)的原始結(jié)構(gòu)； 　　2）只采用交換移動，因?yàn)閱尾揭苿颖厝划a(chǎn)生孤立節(jié)點(diǎn)； 　　3）進(jìn)行交換移動時，閉合一開關(guān)后 ，只能在所形成的環(huán)內(nèi)打開另一開關(guān)。通過以上三個措施，從初始解到各試驗(yàn)解的產(chǎn)生都嚴(yán)格遵循配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)約束，因此，尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的任何解在結(jié)構(gòu)上都是可行的，從而避免了對大量不可行解的判斷和處理，節(jié)約了計(jì)算時間。 [b]4、求解步驟 [/b]　　應(yīng)用TS算法求解配網(wǎng)重構(gòu)問題的主要步驟如下： 　　1）讀入原始數(shù)據(jù)。包括網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、Tabu表深度、最大迭代次數(shù)Kmax以及每次迭代產(chǎn)生的試驗(yàn)解數(shù)目Smax等； 　　2）產(chǎn)生初始解R0，本文為網(wǎng)絡(luò)的原始結(jié)構(gòu)。置當(dāng)前解RC=R0，最優(yōu)解Ropt=R0. 　　3）產(chǎn)生試驗(yàn)解。將交換移動tij作用于當(dāng)前解，產(chǎn)生一試驗(yàn)解。i通過在打開的開關(guān)集中隨機(jī)確定，j則在閉合開關(guān)i所形成的環(huán)中隨機(jī)選擇。計(jì)算相應(yīng)的潮流及目標(biāo)函數(shù)值，如果有線路容量或者節(jié)點(diǎn)電壓越限，則重新生成試驗(yàn)解。重復(fù)此步驟直至試驗(yàn)解數(shù)目達(dá)到所要求的數(shù)目Smax； 　　4）更新當(dāng)前解。在試驗(yàn)解中選擇目標(biāo)值最優(yōu)的解R＊，如果產(chǎn)生該解的移動不在Tabu表中，或者雖然在Tabu表中但已經(jīng)達(dá)到釋放水平，則用其更新當(dāng)前解Rc；如果產(chǎn)生該解的移動在Tabu表中，但沒有達(dá)到釋放水平，則選擇次優(yōu)解，并重復(fù)此過程； 　　5）更新Tabu表。將已實(shí)現(xiàn)移動的反向移動存入Tabu表中； 　　6）更新最優(yōu)解。如果新當(dāng)前解的目標(biāo)值小于最優(yōu)解的目標(biāo)值，則用新的當(dāng)前解更新最優(yōu)解； 　　7）如果迭代次數(shù)未達(dá)到Kmax，轉(zhuǎn)向步驟3），否則結(jié)束。 [b]5、算例 [/b]　　本文采用的算例來自于文獻(xiàn)［5］，該配電系統(tǒng)有33個節(jié)點(diǎn)，32條支路，5條聯(lián)絡(luò)線，額定電壓為12.66 kV，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)見圖1.計(jì)算中假設(shè)每一支路均裝有開關(guān)，與TS相關(guān)的參數(shù)取值為：Kmax=20，Smax=10，Tabu表深度為6.計(jì)算結(jié)果見表1，為便于比較，表中還同時給出了遺傳算法［6］和蟻群最優(yōu)算法［7］的計(jì)算結(jié)果。 [b]6、結(jié)論 [/b]　　TS作為一種新興的現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法，已被證明是求解復(fù)雜組合優(yōu)化問題的有效方法。本文介紹了TS算法的基本原理，并從配電系統(tǒng)自身的特點(diǎn)出發(fā)，將TS算法應(yīng)用于求解配網(wǎng)重構(gòu)問題。通過對TS移動的選擇和控制，有效地解決了尋優(yōu)過程中產(chǎn)生大量不可行解的問題，提高了計(jì)算效率。通過對實(shí)際算例進(jìn)行計(jì)算表明，TS算法非常適合用于求解配網(wǎng)重構(gòu)問題。 　　 [b]參考文獻(xiàn) [/b]　　1、王秀麗，吳宏曉。以提高系統(tǒng)可靠性為目標(biāo)的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)［J］。中國電力，2001，34（9）：40-43 　　2、Bai X，Shahidehpour S.Hydrothermal scheduling by tabu search and decomposition method［J］。IEEE PWRS，1996，11（2）：968-974 　　3、Gan D，Qu Z，Cai H.Largescale var optimization and planning by tabu search［J］。Electric Power System Research，1996，39（3）：195-204 　　4、文福栓，韓禎祥?；赥abu搜索方法的輸電系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃［J］。電網(wǎng)技術(shù)，1997，21（5）：2-7 　　5、S K Goswami，S k Basu.A new algorithm for the reconfiguration of distribution feeders or loss 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