分布式电源与配电网络重构
分布式电源（Distributed Generation，简称DG）指的是那些小型、模块化的发电方式，其容量通常不超过50MW，并且通常与环境兼容。分布式电源的接入对配电系统的影响非常显著，主要体现在环保性、可靠性和经济性等方面。随着DG的广泛应用，对配电网重构的影响也不可忽视。
配电网重构的目的和影响
配电网重构是优化配电系统运行的重要手段，其核心在于通过改变配电网线路的分段开关和联络开关状态来调整网络拓扑结构，实现负荷平衡、降低网损、消除过载等目标，从而确保配电网络安全经济地运行。DG接入配电网络，对提高网络运行的经济性和电压的稳定性有显著效果。
配电网络重构的复杂性与优化
从数学角度看，配电网络重构是一个具有多个非线性目标的组合优化问题，它既复杂又难以解决。目前有多种配电网络重构的方法，如人工神经网络算法、开关交换法、人工免疫算法等。这些方法的实现相对简单，优化速度较快，但系统的初始结构对优化结果影响较大，不能保证结果收敛到最优解。人工智能算法，比如遗传算法、粒子群算法等，在寻找全局最优解方面表现更优，但它们的计算效率和收敛速度通常不尽人意。
育种算法与二进制粒子群算法的结合应用
本文提出了一种新的算法，它将育种算法和二进制粒子群算法相结合，采用了交互机制，每次两种算法分别迭代后在最优解中选择最优解，从而提高最优解的有效性。通过在IEEE33节点系统上的仿真，该结合算法在减少迭代次数的同时，提升了计算效率和速度，验证了其在含DG配电网络重构中的有效性。
配电网重构的数学模型
在配电网重构中，目标函数通常以降低网损、平衡负荷、提高节点电压质量为主。例如，以网损最小为优化目标时，目标函数可以表达为：min f = Σ（Ri*Ii^2），其中Ri为i支路的电阻，Ii为流过i支路的电流。此外，还要考虑节点电压、电流、馈线容量和网络结构的约束。
二进制粒子群算法（BPSO）
二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）是一种智能优化算法。算法开始时需要初始化种群，每个粒子有两个参数来表示其状态：位置和速度。粒子的位置表示问题空间中的潜在解决方案，速度表示粒子移动的快慢。个体极值和全局极值是算法中两个关键的概念，它们分别表示个体的最佳位置和群体中所有粒子的最优位置。通过更新粒子的速度和位置，最终粒子会逐渐聚集到最优解所在区域。
配电网络重构算例分析
通过算例分析可以看出，引入DG后的配电网络重构，对网络运行的经济性和电压的稳定性有正面影响。同时，采用育种算法和二进制粒子群算法相结合的方法，在寻找配电网络重构最优解方面，相较于传统方法具有更高的效率和更快的收敛速度。
通过以上内容可以看出，配电网络重构不仅对配电网的运行有重要影响，而且合理的重构策略能显著提高电力系统的运行效率和稳定性。同时，将不同的智能算法相结合，可以克服单一算法在效率和解的准确性上的不足，提高配电网络重构的优化效果。
