一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法
【專利摘要】一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法，考慮資金的時間價值，按等額分付資本回收計算，以年投資及運行維護費用最小為目標建立模型，并基于該模型提出一種基于策略自適應的差分進化算法，對算法得到的最優(yōu)解進行解碼，根據(jù)解碼得到的線路編號在電力GIS平臺上繪制出規(guī)劃線路，對個體進行結(jié)構(gòu)修復，使其滿足輻射型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。本發(fā)明利用迭代過程中不斷更新自適應地進化策略，避免算法陷入局部最優(yōu)，并借助以電力GIS系統(tǒng)使配電網(wǎng)絡線路的規(guī)劃過程更具有交互性、規(guī)劃結(jié)果更為直觀、規(guī)劃方案的調(diào)整更為靈活。
【專利說明】一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)中配電網(wǎng)絡的擴展規(guī)劃，尤其涉及的是，一種基于策略 自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法。

【背景技術】
[0002] 配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃是指在現(xiàn)狀電網(wǎng)分析及未來負荷分布預測的基礎上，從可能的 變電站位置和容量、接線模式、饋線數(shù)目、路徑和型號中，找出一個最優(yōu)或者次優(yōu)方案作為 擴展改造方案，使投資、運行、檢修、網(wǎng)損和可靠性損失費用之和最小。
[0003] 根據(jù)對經(jīng)濟性和可靠性指標的不同處理方法，配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃的數(shù)學模型可分 為經(jīng)濟型、可靠型和綜合型3類。
[0004] 經(jīng)濟型模型的目標函數(shù)只考慮經(jīng)濟性指標，可靠性分析通常只作為后驗n-1校 驗。根據(jù)經(jīng)濟性指標的不同，可進一步分為運輸模型和最小費用模型。前者認為所有負荷 矩的綜合最小時接線方式最短，以線路功率為控制變量；后者以投資回收費用、設備折舊費 用和電能損耗費用之和為目標函數(shù)，該模型較前者更符合工程上經(jīng)濟性的要求。
[0005] 可靠型模型是基于一定的經(jīng)濟水平，以可靠性為目標的規(guī)劃模型。
[0006] 綜合型模型則是以一定的轉(zhuǎn)換方式，將可靠性指標轉(zhuǎn)換為可靠性效益并結(jié)合經(jīng)濟 性模型的可靠性成本組成目標函數(shù)。
[0007] 以上三種模型中，經(jīng)濟性模型具有一定的經(jīng)濟性價值，但可靠性一般較差?？煽啃?模型能夠體現(xiàn)可靠性指標的改善與資金投入的關系，但實用性較差，一般只用于局部擴展 規(guī)劃。綜合型模型尋求在可靠性成本和可靠性效益之間取得平衡，從而使配電網(wǎng)絡擴展規(guī) 劃達到全局最優(yōu)，具有較高的綜合社會效益。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 針對配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃在運用進化算法求解時容易陷入局部最優(yōu)、計算過程易產(chǎn) 生大量不可行解等問題，本發(fā)明提出一種有效避免陷入局部最優(yōu)、可靠性良好的基于策略 自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法。
[0009] 本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：
[0010] 一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法，所述配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃 方法包括以下步驟：
[0011] A1、根據(jù)變電站選址定容與未來負荷分布預測的結(jié)果，在電力GIS平臺上創(chuàng)建負 荷點、變電站以及待選支路、已建支路要素信息，并建立相應的點-點、點-線、線-面的拓 撲規(guī)則；
[0012] A2、對創(chuàng)建的要素信息進行預處理：將負荷點和變電站順序編號，待選支路和已建 支路順序編號，并記錄起點終點節(jié)點編號；針對地理障礙生成緩沖區(qū)，進行緩沖區(qū)分析，找 出不適宜架設線路的線路走廊；
[0013] A3、考慮資金的時間價值，按等額分付資本回收計算，以年投資及運行維護費用最 小為目標，目標函數(shù)如式（1):
[0014] niinF = X(6i + AH.f(A)l?+Σ4朋.) + Σ 如 A)備 ⑴ it S, it S'2 it s U、
[0015] 式中：Si、S2、S分別為新建線路集、已建線路集和總線路集；ω是年等值回收系數(shù)， 入為維修、折舊占投資費用的百分比山是線路i的長度，f(Di)為線徑SDi的線路單位 長度的造價，Xi為第i條線路的決策變量，選擇該線路作為饋線支路，則\取1，反之取〇 ; g (DJ為線徑為Di的線路的電阻率A為線路i的通過功率，UN為額定電壓；τ _年最大損 耗時間，d為單位電價；
[0016] 差分進化算法中，維數(shù)D為待選支路數(shù)量隊^，種群數(shù)量NP = 10*D，變異算子F為 隨機產(chǎn)生的二進制字符串，交叉算子CR取0. 1，終止條件為經(jīng)過禁忌搜索算法后的得到的 最優(yōu)個體與切換進入禁忌搜索算法前的最優(yōu)個體適應度相同；進入禁忌搜索算法的切換條 件為迭代超過若干代且最優(yōu)個體連續(xù)若干代不發(fā)生變化；退出禁忌搜索算法的條件為步長 超過若干步且最優(yōu)個體連續(xù)若干代不發(fā)生變化；
[0017] A4、讀取要素信息，生成算法初始種群，對初始種群進行評價，并令種群的第一個 個體為全局最優(yōu)個體；
[0018] A5、判斷是否達到終止條件，若是，則進化終止，將最優(yōu)個體作為解輸出，轉(zhuǎn)步驟 A10 ;若否，則繼續(xù)算法，進入步驟A6 ;
[0019] A6、判斷是否需要更新策略選擇概率，若是，則更新概率；
[0020] A7、根據(jù)不同策略的選擇概率隨機選擇一種策略進行變異和交叉操作，并進行結(jié) 構(gòu)約束校驗，若個體不滿足約束，則轉(zhuǎn)入步驟All ;若滿足約束，則進入步驟A8 ;
[0021] A8、進行選擇操作，若變異交叉后的新個體能替換舊個體進入下一代，則相應策略 當前代成功次數(shù)累加1次，否則失敗次數(shù)累加1次；
[0022] A9、遍歷當前種群，找出最優(yōu)個體，判斷當前最優(yōu)個體是否優(yōu)于全局最優(yōu)個體，若 是則替換，否則保留，之后進入步驟A5 ;
[0023] A10、對算法得到的最優(yōu)解進行解碼，根據(jù)解碼得到的線路編號在電力GIS平臺上 繪制出規(guī)劃線路；
[0024] All、對個體進行結(jié)構(gòu)修復，使其滿足輻射型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，修復完成，轉(zhuǎn)入步驟A8。
[0025] 進一步，所述步驟A4中，讀取負荷點的位置信息及負荷大小、變電站的位置信息、 待選支路、已建支路。隨機生成長度為N liM的二進制字符串，并確保字符串中的"1"的數(shù)量 為NnmJ節(jié)點數(shù)量），套用（1)式的函數(shù)計算每個個體的目標函數(shù)值。
[0026] 再進一步，所述步驟A6中，設置統(tǒng)計代數(shù)LP為10,更新代數(shù)為15,即每經(jīng)歷15代 迭代，就統(tǒng)計當前代G往前逆推的10代的各個策略的失敗、成功次數(shù)，并計算相應策略的選 擇概率，如式（2)、（3)，其中S k，e表示策略k第G代時的成功概率；nsk;g，nfk， g分別表示策略 k第g代成功、失敗的次數(shù)；ε為0. 01，為了防止策略成功概率為0 ;Pk (；表示策略k第G代 的選擇概率； Ci-? / . ns, f ρ η *?mmd^-(t /./* Λ L〇〇27」 + 客 iLmi y~(f /.廠 ^ ·Κ //'·,▲'< S", ?
[0028] Ih.a - v人 K一 （2) Z^dk-i
[0029] 更進一步，所述步驟A7中，設置（4)、（5)、￠)3種變異策略。
[0030] vi；J = xrl；J+F · (xr2；J-xr3,j) (3)
[0031 ] vi；J = xi；J+F · (xbest；J-xi；J)+F · (xrl；J-xr2；J)+F · (xr3；J-xr4；J) (4)
[0032] vi；J = xi；J+F · (xr2；J-xr3；J)+F · (xr4； rxr5；J) (5)
[0033] 變異操作對每個目標個體Xi;(；，i = 1，2, "·，ΝΡ，按照概率選擇策略產(chǎn)生變異個體。 其中，策略中隨機選擇的序號A, r2, r3, r4, r5互不相同，且rp r2, r3, r4, r5與目標個體序號 i也不同；策略（5)中Xbesy為最優(yōu)個體。三種策略中，算術運算符均為邏輯運算符，即〃_〃 表示邏輯或，"?〃表示邏輯異或，"+"表示邏輯與。
[0034] 然后根據(jù)式（7)、（8)、（9)進行交叉操作，其中randb(j)為[0,1]之間隨機生成的 第j個估計值，rnbr(i)為一個隨機選擇的序列。
[0035] ULG+1 - (U1LG+1, U2LG+1, L, UDi G+1) (6)

【權利要求】
1. 一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法，其特征在于：所述配電網(wǎng) 絡擴展規(guī)劃方法包括以下步驟： A1、根據(jù)變電站選址定容與未來負荷分布預測的結(jié)果，在電力GIS平臺上創(chuàng)建負荷點、 變電站以及待選支路、已建支路要素信息，并建立相應的點-點、點-線、線-面的拓撲規(guī) 則； A2、對創(chuàng)建的要素信息進行預處理：將負荷點和變電站順序編號，待選支路和已建支路 順序編號，并記錄起點終點節(jié)點編號；針對地理障礙生成緩沖區(qū)，進行緩沖區(qū)分析，找出不 適宜架設線路的線路走廊； A3、考慮資金的時間價值，按等額分付資本回收計算，以年投資及運行維護費用最小為 目標，目標函數(shù)如式⑴：
式中：Sp S2、S分別為新建線路集、已建線路集和總線路集；ω是年等值回收系數(shù)，λ 為維修、折舊占投資費用的百分比山是線路i的長度，f(Di)為線徑為Di的線路單位長度 的造價，Xi為第i條線路的決策變量，選擇該線路作為饋線支路，則Xi取1，反之取〇 ;g(Di) 為線徑為Di的線路的電阻率A為線路i的通過功率，UN為額定電壓；τ _年最大損耗時 間，d為單位電價； 差分進化算法中，維數(shù)D為待選支路數(shù)量Nline，種群數(shù)量NP = 10*D，變異算子F為隨機 產(chǎn)生的二進制字符串，交叉算子CR取0. 1，終止條件為經(jīng)過禁忌搜索算法后的得到的最優(yōu) 個體與切換進入禁忌搜索算法前的最優(yōu)個體適應度相同；進入禁忌搜索算法的切換條件為 迭代超過若干代且最優(yōu)個體連續(xù)若干代不發(fā)生變化；退出禁忌搜索算法的條件為步長超過 若干步且最優(yōu)個體連續(xù)若干代不發(fā)生變化； A4、讀取要素信息，生成算法初始種群，對初始種群進行評價，并令種群的第一個個體 為全局最優(yōu)個體； A5、判斷是否達到終止條件，若是，則進化終止，將最優(yōu)個體作為解輸出，轉(zhuǎn)步驟A10 ; 若否，則繼續(xù)算法，進入步驟A6 ; A6、判斷是否需要更新策略選擇概率，若是，則更新概率； A7、根據(jù)不同策略的選擇概率隨機選擇一種策略進行變異和交叉操作，并進行結(jié)構(gòu)約 束校驗，若個體不滿足約束，則轉(zhuǎn)入步驟All ;若滿足約束，則進入步驟A8 ; A8、進行選擇操作，若變異交叉后的新個體能替換舊個體進入下一代，則相應策略當前 代成功次數(shù)累加1次，否則失敗次數(shù)累加1次； A9、遍歷當前種群，找出最優(yōu)個體，判斷當前最優(yōu)個體是否優(yōu)于全局最優(yōu)個體，若是則 替換，否則保留，之后進入步驟A5 ; A10、對算法得到的最優(yōu)解進行解碼，根據(jù)解碼得到的線路編號在電力GIS平臺上繪制 出規(guī)劃線路； All、對個體進行結(jié)構(gòu)修復，使其滿足輻射型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，修復完成，轉(zhuǎn)入步驟A8。
2. 如權利要求1所述的一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法，其 特征在于：所述步驟A4中，讀取負荷點的位置信息及負荷大小、變電站的位置信息、待選支 路、已建支路，隨機生成長度為NliM的二進制字符串，并確保字符串中的" 1"的數(shù)量為Nn(xte， 套用（1)式的函數(shù)計算每個個體的目標函數(shù)值。
3. 如權利要求1或2所述的一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法， 其特征在于：所述步驟A6中，設置統(tǒng)計代數(shù)LP為10,更新代數(shù)為15,即每經(jīng)歷15代迭代， 就統(tǒng)計當前代G往前逆推的10代的各個策略的失敗、成功次數(shù)，并計算相應策略的選擇概 率，如式⑵、（3)，其中5!^表示策略k第G代時的成功概率；11 %，8，1^8分別表示策略1^ 第g代成功、失敗的次數(shù)；ε為0.01，為了防止策略成功概率為0 ;?1^表示策略k第G代的 選擇概率；
4. 如權利要求1或2所述的一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方法， 其特征在于：所述步驟A7中，設置（4)、（5)、￠) 3種變異策略， Vi, j - Xrl, j+F · (Xr2, j xr3, j) (3) Vi, j - Xi, j+F · (xbest, j Xi, j) +F · (Xri, j xr2, j) +F · (Xr3, j Xr4, j) (4) Vi, j - Xi, j+F · (xr2, j Xr3, j) +F · (Xr4, j xr5, j) (5) 變異操作對每個目標個體Xu，i = 1,2，···，NP，按照概率選擇策略產(chǎn)生變異個體，其 中，策略中隨機選擇的序號A, r2, r3, r4, r5互不相同，且rp r2, r3, r4, r5與目標個體序號i 也不同；策略（5)中Xbesy為最優(yōu)個體，三種策略中，算術運算符均為邏輯運算符，即〃-〃表 示邏輯或，"?〃表示邏輯異或，"+"表示邏輯與； 然后根據(jù)式（7)、（8)、（9)進行交叉操作，其中randb(j)為[0,1]之間隨機生成的第j 個估計值，rnbr(i)為一個隨機選擇的序列 Ui，G+i - (Uli；G+1, U2i；G+1, L, UDi；G+1) (6)
(i = 1, 2, L, NP, j = 1, 2, L, D) (8) 對個體進行連通性、輻射性結(jié)構(gòu)約束校驗，若不滿足約束則轉(zhuǎn)入步驟All進行結(jié)構(gòu)修 復。
5. 如權利要求1或2所述的一種基于策略自適應差分進化的配電網(wǎng)絡擴展規(guī)劃方 法，其特征在于：所述步驟All中，首先對不滿足輻射性結(jié)構(gòu)的個體進行支路數(shù)目修復，使 Ntoanc* = Νη<Λ_1 ;接著深度遍歷個體樹，記錄個體孤立部分，若個體存在閉環(huán)，則記錄下閉 環(huán)支路；遍歷完成之后，隨機打斷閉環(huán)中的一條支路，并將個體孤立部分連接起來。
【文檔編號】G06Q50/06GK104102956SQ201410352906
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2014年7月23日 優(yōu)先權日:2014年7月23日
【發(fā)明者】李章維, 張貝金, 周曉根, 夏華棟, 李棟煒, 劉玉棟, 明潔, 陳銘, 陳凱, 郝小虎, 秦傳慶, 梅珊, 張貴軍 申請人:杭州中威智能科技有限公司, 浙江工業(yè)大學