TS算法在配电网络重构中的应用(2)

　　5）更新Tabu表。将已实现移动的反向移动存入Tabu表中；

　　6）更新最优解。如果新当前解的目标值小于最优解的目标值，则用新的当前解更新最优解；

　　7）如果迭代次数未达到Kmax，转向步骤3），否则结束。?

　　5、算例

　　本文采用的算例来自于文献［5］，该配电系统有33个节点，32条支路，5条联络线，额定电压为12.66 kV，系统的结构见图1.计算中假设每一支路均装有开关，与TS相关的参数取值为：Kmax=20，Smax=10，Tabu表深度为6.计算结果见表1，为便于比较，表中还同时给出了遗传算法［6］和蚁群最优算法［7］的计算结果。

　　6、结论

　　TS作为一种新兴的现代启发式优化算法，已被证明是求解复杂组合优化问题的有效方法。本文介绍了TS算法的基本原理，并从配电系统自身的特点出发，将TS算法应用于求解配网重构问题。通过对TS移动的选择和控制，有效地解决了寻优过程中产生大量不可行解的问题，提高了计算效率。通过对实际算例进行计算表明，TS算法非常适合用于求解配网重构问题。

　　参考文献

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　　4、文福栓，韩祯祥。基于Tabu搜索方法的输电系统最优规划［J］。电网技术，1997，21（5）：2-7

　　5、S K Goswami，S k Basu.A new algorithm for the reconfiguration of distribution feeders or loss minimization［J］。IEEE Trans.on Power Delivery，1992，7（3）：1484-1491

　　6、梁勇，张焰，候志俭。遗传算法在配电网重构中的应用［J］。电力系统及其自动化学报，1998，10（4）：29-34

　　7、陈根军，王磊，唐国庆。基于蚁群最优的配电网络重构算法［J］。电力系统及其自动化学报，2001，13（2）：48-53

　　8、卢鸿宇，胡林献。基于遗传算法和TS算法的配电网电容实时优化投切策略［J］。电网技术，2000，24（11）：56-59? 电力系统及其自动化学报

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