TS算法在配电网络重构中的应用
3.3释放水平 虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段，但它也可能阻止解的进一步优化，这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动，就算它在Tabu表中，但只要达到了“释放水平”，就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为：当Tabu表中的一个移动作用于当前解，能够产生到目前为止的最优解，则认为该移动达到了“释放水平”。
3.4配网重构问题中TS算法的处理 和其他算法一样，用TS算法求解配网重构问题的关键在于，如何将算法和所要研究的问题结合起来，提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法，如果不考虑配网重构问题自身的特点，寻优过程中将产生大量不可行解，极大地影响了计算效率，例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。
因此，有必要从配网重构问题的特点出发，对寻优过程加以控制，避免不可行解的产生。本文采取如下措施：
1）初始解取配网的原始结构；
2）只采用交换移动，因为单步移动必然产生孤立节点；
3）进行交换移动时，闭合一开关后 ，只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施，从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的结构约束，因此，寻优过程中产生的任何解在结构上都是可行的，从而避免了对大量不可行解的判断和处理，节约了计算时间。
4、求解步骤
应用TS算法求解配网重构问题的主要步骤如下：
1）读入原始数据。包括网络参数、Tabu表深度、最大迭代次数Kmax以及每次迭代产生的试验解数目Smax等；
2）产生初始解R0，本文为网络的原始结构。置当前解RC=R0，最优解Ropt=R0.
3）产生试验解。将交换移动tij作用于当前解，产生一试验解。i通过在打开的开关集中随机确定，j则在闭合开关i所形成的环中随机选择。计算相应的潮流及目标函数值，如果有线路容量或者节点电压越限，则重新生成试验解。重复此步骤直至试验解数目达到所要求的数目Smax；
4）更新当前解。在试验解中选择目标值最优的解R*，如果产生该解的移动不在Tabu表中，或者虽然在Tabu表中但已经达到释放水平，则用其更新当前解Rc；如果产生该解的移动在Tabu表中，但没有达到释放水平，则选择次优解，并重复此过程；
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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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
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