一种混合的模拟退火–禁忌搜索框架用于配电网络重配置：来自秘鲁案例的证据

本文介绍了一种混合元启发式方法，用于电力配电网络的重配置，结合了模拟退火（SA）和禁忌搜索（TS），以加速收敛并增强解空间的探索。该方法采用选择性网格邻域生成策略，大大减少了搜索空间，同时保持操作可行性（径向拓扑、电压和电流限制）。该方法在Python中实现，并与DIgSILENT PowerFactory集成，使得能够直接评估损耗、电压和电流，便于可重复和可扩展的分析。在5、16和33节点基准系统上进行的验证在100次仿真运行中始终达到了全局最优，展示了鲁棒性和计算效率。在秘鲁华欣干的10kV主配电网络上进行了实际应用，所提方法实现了10.4%的有功损耗减少，将最小电压从0.931提高到0.949 p.u.，并部分缓解了馈线超载。这些结果验证了该方法在拉丁美洲配电系统中的学术基准和实际应用的适用性。