- 文献综述（或调研报告）：
- 引言
配电网是整个电力系统直接面向用户的最后一个环节。随着我国社会经济的持续发展，电力用户对供电可靠性的要求越来越高，配电自动化系统的推广势在必行。配网故障定位、隔离及恢复系统作为馈线自动化系统的核心部件，其目的是为了故障后及时对故障区域加以定位和隔离，并尽快恢复非故障失电区域的供电。网络重构是实现自愈控制的核心技术，它是一个涉及多方面因素的多目标优化问题，从数学优化的角度上看其规模大、难度高，直接求解比较困难。分布式电源渗透率的日益增大为重构技术中运行拓扑更加灵活，优化目标更加高效以及可再生的能源的充分利用带来了新思路，而配网故障定位和供电恢复重构算法的研究及其改进成为本论文的工作方向和重点研究内容。在参考文献中，分布式电源的渗透对配电网重构的积极作用得到了肯定，同时提出了几种优化的算法。
2.1 采用差分进化算法、树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法相结合的混合策略对DG规划模型进行求解
其中，差分进化算法是整个混合算法的最外部框架，用于获得DG 规划方案，树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法分别用于求解第二层和第三层模型。
2.2 遗传算法
遗传算法是进化算法中最具代表性，最基本的智能优化算法。该方法具有并行搜索、群体寻优的特点，被广泛用于解决各种NPC问题和组合优化问题。遗传算法属于一种随机优化方法，利用遗传算法求解本优化问题的算法实现如下：(1)基因链的构造。2）适应度函数和约束条件的处理3）选择操作4）交叉操作5）变异操作。
2.3多步凋亡策略
这种策略将电力系统网络重构问题分解为连续多个步骤，从而降低了各步骤的优化规模和难度；通过优选每步的Pareto最优解实现分段最优，在通过维持解的数量来避免可能产生的维数灾害问题的同时，兼顾了全局最优，最终获得的细胞连续多步生长轨迹展示了各步连续优化的结果。在此背景下本文提出了一种计及节点间电气联系和节点负荷量这两个因素的节点重要度评价方法和恢复路径评价方法，并在此基础上发展了网络重构多目标双层优化模型。其中，上层模型用于优化发电节点恢复顺序，而下层则为用于确定恢复路径的多目标优化模型。之后，针对所发展的多目标双层优化模型，提出了一种基于连续动态Pareto的多步凋亡优化求解策略，进而利用模糊决策方法从多个策略中选出最优网络重构策略。
参考文献
