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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法及其裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115459269B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211332953.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法及其裝置是由黃縉華;李志勇;趙偉;曾瑞江;劉宇豪;黃曙;楊世哲;吳躍隆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法及其裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法及其裝置，包括：初始化配電網(wǎng)參數(shù)、場(chǎng)景參數(shù)和粒子群算法參數(shù)；所述粒子群算法參數(shù)為含概率躍變的二進(jìn)制編碼粒子群算法參數(shù)；根據(jù)初始化的配電網(wǎng)參數(shù)，獲取各分布式電源出力的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)；生成全部配電網(wǎng)的重構(gòu)解，并篩選出有效重構(gòu)解；根據(jù)各分布式電源出力的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)，以及初始化后的場(chǎng)景參數(shù)、粒子群算法參數(shù)和所述有效重構(gòu)解，采用含概率躍變的二進(jìn)制編碼粒子群算法求取最優(yōu)重構(gòu)解，進(jìn)而得到多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中分布式電源建模較為粗糙、重構(gòu)目標(biāo)單純且不易切換、求解速度較低的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法及其裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法，其特征在于，包括： 初始化配電網(wǎng)參數(shù)、場(chǎng)景參數(shù)和粒子群算法參數(shù)；所述粒子群算法參數(shù)為含概率躍變的二進(jìn)制編碼粒子群算法參數(shù)； 根據(jù)初始化的配電網(wǎng)參數(shù)，獲取各分布式電源出力的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)； 生成全部配電網(wǎng)的重構(gòu)解，并篩選出有效重構(gòu)解； 根據(jù)各分布式電源出力的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)，以及初始化后的場(chǎng)景參數(shù)、粒子群算法參數(shù)和所述有效重構(gòu)解，采用含概率躍變的二進(jìn)制編碼粒子群算法求取最優(yōu)重構(gòu)解，進(jìn)而得到多場(chǎng)景配電網(wǎng)重構(gòu)方法； 生成全部配電網(wǎng)的重構(gòu)解，并篩選出有效重構(gòu)解，具體為： 根據(jù)配電網(wǎng)的全部分段開(kāi)關(guān)和聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的閉合狀態(tài)，得到全部開(kāi)關(guān)閉合、含有環(huán)路的配電網(wǎng)拓?fù)洌⒏鶕?jù)所述配電網(wǎng)拓?fù)洌玫皆谒雠潆娋W(wǎng)拓?fù)湎碌娜烤W(wǎng)孔和支路； 斷開(kāi)每個(gè)網(wǎng)孔中的一條支路，從而在每斷開(kāi)一條支路后，生成配電網(wǎng)一個(gè)的重構(gòu)解，進(jìn)而生成全部的重構(gòu)解； 通過(guò)GPU并行化判斷每個(gè)重構(gòu)解的有效性，篩選出全部有效重構(gòu)解； 所述通過(guò)GPU并行化判斷每個(gè)重構(gòu)解的有效性，篩選出全部有效重構(gòu)解，具體為： 通過(guò)GPU并行化判斷每個(gè)重構(gòu)解的有效性；其中，若重構(gòu)解為輻射狀拓?fù)洌瑒t投入運(yùn)行的線路數(shù)等于節(jié)點(diǎn)數(shù)與連通子圖數(shù)之差；若重構(gòu)解中不包含孤島，則全部連通子圖中均包含電源；以使得在每一次通過(guò)GPU對(duì)重構(gòu)解進(jìn)行判斷的過(guò)程中，根據(jù)根節(jié)點(diǎn)向下搜索至末端節(jié)點(diǎn)，并從末端節(jié)點(diǎn)開(kāi)始逐個(gè)向上返回一級(jí)節(jié)點(diǎn)，來(lái)判斷向上返回一級(jí)節(jié)點(diǎn)是否存在未訪問(wèn)的路徑；若是，則沿未訪問(wèn)的路徑出發(fā)至該未訪問(wèn)路徑的末端節(jié)點(diǎn)；若否，則返回至上一級(jí)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行未訪問(wèn)路徑的重新判斷；直至向上返回至根節(jié)點(diǎn)，從而篩選出全部有效重構(gòu)解； 所述根據(jù)各分布式電源出力的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)，以及初始化后的場(chǎng)景參數(shù)、粒子群算法參數(shù)和所述有效重構(gòu)解，采用含概率躍變的二進(jìn)制編碼粒子群算法求取最優(yōu)重構(gòu)解，具體為： 根據(jù)配電網(wǎng)中各開(kāi)關(guān)的狀態(tài)，將各有效重構(gòu)解進(jìn)行二進(jìn)制編碼，形成各對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制位置向量和二進(jìn)制速度向量； 根據(jù)有效重構(gòu)解的二進(jìn)制位置向量和二進(jìn)制速度向量，確定粒子群中各粒子的初始位置，并隨機(jī)生成粒子群中各粒子的初始速度； 通過(guò)GPU并行計(jì)算開(kāi)始迭代，計(jì)算出迭代中粒子群的各粒子位置對(duì)應(yīng)的解的目標(biāo)函數(shù)值，并更新粒子群的各粒子的歷史最優(yōu)位置；其中，所述歷史最優(yōu)位置為該粒子的位置對(duì)應(yīng)的解的目標(biāo)函數(shù)值最小； 通過(guò)GPU并行計(jì)算每次迭代中粒子群的各粒子躍變至其歷史最優(yōu)位置的躍變概率； 采用輪盤(pán)賭方法，使當(dāng)前迭代中粒子群的各粒子按躍變概率躍變至各自的歷史最優(yōu)位置，直至產(chǎn)生首個(gè)躍變成功的粒子，記錄其躍變成功后的位置； 通過(guò)GPU并行更新當(dāng)前的迭代中粒子群的各粒子的位置； 若迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)最大值，則通過(guò)GPU并行計(jì)算出迭代中粒子群的各粒子位置對(duì)應(yīng)的解的目標(biāo)函數(shù)值，并將目標(biāo)函數(shù)值最小的解作為全局最優(yōu)解，從而停止迭代，且輸出重構(gòu)結(jié)果；否則，再進(jìn)行一次迭代計(jì)算。

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