분배 네트워크 재구성(DNR)은 스위치의 개방/폐쇄 상태를 변경함으로써 분배 네트워크(DN)의 운영 효율을 향상시킨다. 그러나 수많은 스위치가 복잡하게 연결되어 있기 때문에, 방사형(radial)인지 여부를 판단하기 위한 토폴로지 분석은 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문은 DN의 근본 구조인 루프(loop)를 기반으로 하는 인코딩 및 디코딩 알고리즘을 제안하여, 임의의 DN에서 전역 최적 구성을 효과적으로 도출한다. 인코딩 알고리즘은 축소(reduction), 단순화(simplification), 루프 검색(loop search)으로 구성되며, DN을 체계적으로 조직화하여 DNR 문제의 탐색 공간을 현저히 감소시킨다. 디코딩 알고리즘은 분기 스위치 집합(branch switch set, BSS) 선택 기준과 데이터 수정으로 구성되며, 방사형 구조를 만족하는 스위치를 전략적으로 선택하기 위한 방법을 제공한다. 또한 가상 분기(virtual branch)를 통해 제안된 알고리즘에 대해 다수의 소스의 독립적 연산을 쉽게 적용할 수 있다. 제안된 알고리즘의 타당성과 성능은 IEEE 33, 69, 118 버스의 DN에서 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 사용한 DNR 사례 연구를 통해 검증한다. 더불어 수렴 속도와 전역 최적 탐색률을 향상시키기 위해 2단계 GA 알고리즘을 구현한다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 성능을 다른 방법들과 비교한다.

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