考虑拓扑约束并采用改进遗传算法的PMU优化配置

摘要：

为了进一步提高同步相量测量单元(phasor measurement unit，PMU)配置的效率以及其在大规模系统中的应用，提出一种结合人工智能方法和图论方法的混合优化算法。该算法以4种拓扑重构规则和3种PMU配置规则为基础，利用拓扑约束分析法逐步得出目标电网PMU配置的约束条件，有效缩小了问题的可行解空间，并提出基于序号编码法的遗传算法(genetic algorithm，GA)，使用改进的交叉变异算子避免繁殖过程中出现不可行解，从而进行高效的优化。算例表明，所提算法不仅能够准确得到最小PMU配置数目，而且对大系统也具有较快的运算速度，在大规模系统PMU配置中具有很高的应用价值。

关键词：PMU优化配置、拓扑约束、遗传算法、序号编码、图论、可观测性分析

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家科技支撑计划项目2013BAA01B04；国家电网公司2012年科技项目以电网低碳化为特征的智能电网综合集成技术研究与示范。Project Supported by National Science and Technology Support Plan2013BAA01B04;Project Supported by Science and Technology Project of State Grid Company of China

在线出版日期：2014-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2063-2070