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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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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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