关键词：配电网重构;;遗传算法;;双馈风机;;电动汽车充电站;;拓扑分析
摘 要：配电网重构作为提高电力系统灵活性、经济性与可靠性的重要内容,受到越来越的重视。配电网重构的目的是是寻求满足供电可靠性和网络运行约束的一组最优的决策变量,实现经济性、可靠性和停电范围最小。以配电网是否动态重构分类,主要分为静态和动态重构。常见重构优化方法有：改进穷举法、人工智能算法(粒子群算法、禁忌搜索法、遗传算法和免疫算法等)和混合算法等。遗传算法作为智能寻优方法,将自然选择与遗传机制引入到数学原理中,在配电网重构中应用最为广泛,但仍存在易局部收敛、存在不可行解或网架变化后不再适用等问题。本文提出的改进遗传算法基于拓扑分析,能很好地避免不可行解并弥补适应性差的不足。该算法的关键是动态拓扑分析程...