專利名稱：基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提出一種配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃(comprehensive optimization planning,COP)方法，該方法在傳統(tǒng)的降低網(wǎng)損和提高電壓質(zhì)量的基礎(chǔ)上，加入投資成本因子，實(shí)現(xiàn)單位投資內(nèi)達(dá)到最大降損效果。
背景技術(shù)：
配電網(wǎng)規(guī)劃指在分析和研究配電網(wǎng)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一套系統(tǒng)擴(kuò)建或改造的計(jì)劃。目前我國(guó)配電網(wǎng)存在線損率高、電壓合格率偏低、投入資金少等。但是配電網(wǎng)是處于電力網(wǎng)絡(luò)末端的重要環(huán)節(jié)，供電質(zhì)量直接影響用戶的用電。對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行綜合優(yōu)化規(guī)劃可使有限投資集中解決突出問題，提高供電質(zhì)量和用戶滿意度。配電網(wǎng)優(yōu)化問題的算法已有很多，如傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、內(nèi)點(diǎn)法、混合整數(shù)規(guī)劃法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法等，也有近年來使用較多的人工智能算法，主要包括模擬退火法、禁忌算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊理論法、專家系統(tǒng)法、遺傳算法、蟻群算法等。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法由于依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，然而精確的數(shù)學(xué)模型通常很復(fù)雜，很難適應(yīng)當(dāng)前實(shí)時(shí)控制的要求；如果采用較粗略的數(shù)學(xué)模型則會(huì)存在較大的誤差。在配電網(wǎng)規(guī)劃模型方面國(guó)內(nèi)外已有較多的研究，但在模型的優(yōu)化變量方面，目前大部分的優(yōu)化改造都是僅針對(duì)配電網(wǎng)的某個(gè)或某些規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)行。降損技術(shù)措施是個(gè)綜合優(yōu)化措施，單從某一個(gè)方面來改造不合適，因沒有全面綜合地考慮如何進(jìn)行配電網(wǎng)的全方位優(yōu)化規(guī)劃，所以不能獲得最佳的優(yōu)化規(guī)劃效果。常規(guī)的模型的目標(biāo)函數(shù)中也很少有考慮到經(jīng)濟(jì)效益的，在不考慮投資成本時(shí)，雖然會(huì)獲得較為有效的優(yōu)化規(guī)劃效果，但是會(huì)得出投資成本巨大優(yōu)化規(guī)劃方案，投資收益比差。在目前我國(guó)配電網(wǎng)投入資金不足的大環(huán)境下，不能合理的指導(dǎo)配網(wǎng)的投資規(guī)劃改造。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出的是一種基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其目的是針對(duì)配電網(wǎng)的綜合規(guī)劃優(yōu)化，選擇配電網(wǎng)運(yùn)行中最有可能出現(xiàn)的典型負(fù)荷斷面，在保持現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的前提下，采用基因修復(fù)混沌遺傳算法綜合考慮配變無(wú)功補(bǔ)償、更換線路、更換配變及調(diào)整配變分接頭檔位等多種具有非線性關(guān)系的規(guī)劃項(xiàng)目，并分別對(duì)其制定了變量取值范圍的約束機(jī)制。本發(fā)明的技術(shù)解決方案基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是該方法包括如下步驟
一、建立配電網(wǎng)COP投資模型，
I)目標(biāo)函數(shù)，
建立配電網(wǎng)COP模型，以網(wǎng)損總降低量與總投資額的比值為目標(biāo)函數(shù)，如式1-1所示
max f二Wtotal/Costt0tal(1—1)CN 102915472 A
書
明
說
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式中，表示網(wǎng)損總降低量，表示本次優(yōu)化規(guī)劃措施實(shí)施后投入的理論總成本，Wtotal的計(jì)算如式1-2所示
^foia! ~、么Pbss-peek ' ^peak + ^^loss-norma! " ^ncrmai + ^^oss-trough " ^trough )了7 ( 1_2 )
式中，-Ahpesk、^^bss-nonml、分別表不在典型日的典型負(fù)荷斷 面中，高峰負(fù)荷、正常負(fù)荷、低谷負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)下優(yōu)化規(guī)劃前后的網(wǎng)損降低量'tpeak、t耐mal、分別表示高峰負(fù)荷、正常負(fù)荷、低谷負(fù)荷的運(yùn)行在典型曰中所占的時(shí)間，單位為小時(shí)，默認(rèn)均為8小時(shí)；Γ表示該斷面運(yùn)行天數(shù)，默認(rèn)為365天；
2)配電網(wǎng)綜合優(yōu)化改造投資模型，
總投資額包括，I)補(bǔ)償電容器投資，包括各點(diǎn)補(bǔ)償電容器投資、配變補(bǔ)償設(shè)備控制裝置投資；2)更換線路投資，包括更換線路投資、線路類型架空或電纜附加投資；3)更換配變投資；4)電能損耗費(fèi)用；默認(rèn)調(diào)整配變檔位不會(huì)帶來額外投資；
配電網(wǎng)綜合優(yōu)化改造投資模型的實(shí)現(xiàn)函數(shù)如公式1-3所示
B
CosiMd = <Pncefe ^ Q, + price^a)十(pncebm 卞 pnce^JL 了 ^ pnceTi 十I 4ι·_1
(1-3)
式中，Qi {K i ( a)表示補(bǔ)償無(wú)功值;a表示加裝補(bǔ)償電容器的總節(jié)點(diǎn)數(shù)-,Pricecc表示電容器價(jià)格萬(wàn)元/千乏表示配變補(bǔ)償設(shè)備控制裝置單價(jià)(萬(wàn)元)-,Priceline表示更換的線路價(jià)格萬(wàn)元/千米'Pricetype表示線路類型(架空或電纜)，附加投資萬(wàn)元/千米;L表示更換線路總長(zhǎng)度，(I ^ c)表示更換的配變價(jià)格萬(wàn)元'b表示更換配變的總數(shù)pries表示電價(jià)萬(wàn)元/千瓦時(shí)表示優(yōu)化后一個(gè)典型日里總的有功損耗'T衰示斷面運(yùn)行時(shí)間，默認(rèn)為一年；
二、確定優(yōu)化變量
優(yōu)化變量有四種添加配變無(wú)功補(bǔ)償、線路更換、配變更換及配變分接頭檔位更換；以上四項(xiàng)優(yōu)化變量默認(rèn)全部選擇，或單選或多選，對(duì)優(yōu)化內(nèi)容進(jìn)行不斷地?cái)U(kuò)充，從而根據(jù)不同需求得到適用的配電網(wǎng)COP方案；
三、GR_CGA算法，是一種基于基因修復(fù)思想的混沛遺傳算法gene-repairchaosgenetic algorithm, GR_CGA,在遺傳算法中同時(shí)加入混沛移民和基因修復(fù),在防止算法陷入早熟的情況下，并能減小進(jìn)化過程中出現(xiàn)不合格基因的概率。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明具有一定的理論研究和實(shí)用價(jià)值，通過程序生成配電網(wǎng)COP方案來進(jìn)行配電網(wǎng)損耗原因定量分析、治理措施定量?jī)?yōu)選及效果評(píng)估，變?cè)鹊慕?jīng)驗(yàn)性治理措施為定量科學(xué)決策治理，使得治理效果可見可控，投入最少的資金達(dá)到較好的治理效果。為當(dāng)前配電網(wǎng)的有限規(guī)劃改造投資，提供最佳的投資規(guī)劃方案。本發(fā)明以電壓和功率因數(shù)作為主要約束條件；區(qū)別于常規(guī)的單純優(yōu)化規(guī)劃方法，特別加入了投資因子，以網(wǎng)損降低量與總投資額的比值作為目標(biāo)函數(shù)，并建立了投資模型，最終得出一種配電網(wǎng)COP方案，以達(dá)到使用最少的投資最大化降低網(wǎng)損的效果，解決了目前規(guī)劃方法投資效益比差的問題。


圖I是本發(fā)明的配電網(wǎng)COP流程圖(基于GR_CGA的配電網(wǎng)COP流程圖)。圖2是配電網(wǎng)綜合優(yōu)化改造投資模型圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明首先需要搭建出一個(gè)以網(wǎng)損降低量與總投資額的比值作為目標(biāo)函數(shù)配電網(wǎng)COP模型。包括兩部分目標(biāo)函數(shù)模型，配電網(wǎng)綜合優(yōu)化改造投資模型。一、建立配電網(wǎng)COP投資模型，
O目標(biāo)函數(shù)，
建立配電網(wǎng)COP模型，以網(wǎng)損總降低量與總投資額的比值為目標(biāo)函數(shù)，如式1-1所
示
max f=Wtotal/Costt0tal(1—1)
式中，表示網(wǎng)損總降低量，表示本次優(yōu)化規(guī)劃措施實(shí)施后投入的理論總成本，Wtotal的計(jì)算如式1-2所示
權(quán)利要求
1.基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是該方法包括如下步驟一、建立配電網(wǎng)COP投資模型，1)目標(biāo)函數(shù)，建立配電網(wǎng)COP模型，以網(wǎng)損總降低量與總投資額的比值為目標(biāo)函數(shù)，如式1-1所示max f=Wtotal/Costt0tal(1—1)式中，表示網(wǎng)損總降低量，表示本次優(yōu)化規(guī)劃措施實(shí)施后投入的理論總成本，Wtotal的計(jì)算如式1-2所示
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是所述的確定優(yōu)化變量，包括I)優(yōu)化變量范圍確定，在獲得一條線路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之后，通過潮流算法獲得該線路的初始損耗及電壓分布情況，隨后對(duì)于配電網(wǎng)COP中所需考慮的四項(xiàng)規(guī)劃項(xiàng)目，即配變無(wú)功補(bǔ)償、線路更換、配變更換和配變檔位調(diào)整，需分別對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)化域的分析，以確定各優(yōu)化變量的范圍及取值的上下限；具體包括a.添加配變補(bǔ)償電容器；b.更換主饋線；c.更換配變；d.調(diào)整配變分接頭檔位；2)約束條件，該模型的目標(biāo)函數(shù)有等式及不等式條件的約束，等式約束即潮流約束條件如式1-4所示，
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是所述的GR_CGA算法中的混沌移民，是將混沌移民作為附加因子加入到遺傳算法當(dāng)中，當(dāng)遺傳算法的種群完成一次進(jìn)化后，向當(dāng)前種群引入混沌因子，將種群中適應(yīng)度較差的個(gè)體替換成混沌移民，增加種群中基因個(gè)體的隨機(jī)性和遍歷性，促進(jìn)種群的有效進(jìn)化，防止算法陷入局部最優(yōu)；選取的移民比例為O. 2，加入混沌因子的具體步驟如下 獲得混沛種子，設(shè)迭代次數(shù)為左=0，初始化
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是所述的GR_CGA算法中的基因修復(fù)，是對(duì)不達(dá)標(biāo)的基因?qū)⒈恍拚吝_(dá)標(biāo)的程度，以確保COP模型的約束條件在進(jìn)化過程中的每一步都得到保證，規(guī)定節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)么值必須滿足定義的上下限，當(dāng)前默認(rèn)節(jié)點(diǎn)電壓上下限值為I. I和O. 9，若偏低或偏高則修正到平均值I ;節(jié)點(diǎn)功率合格因數(shù)也必須滿足定義大小，默認(rèn)O. 85為合格，若不滿足要求則至少修正到O.85。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是節(jié)點(diǎn)電壓約束，電壓V需滿足用戶定義的上下限，默認(rèn)當(dāng)前下限和上限標(biāo)么值分別為O. 9,1. 1，如果經(jīng)潮流計(jì)算后電壓偏低或偏高時(shí)，則把基因修正到通過計(jì)算后電壓V能達(dá)到I的狀態(tài)，計(jì)算公式如式2-4所示
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是所述的GR_CGA算法的基本步驟，同時(shí)加入混沌因子和基因修復(fù)的GR_CGA算法的基本步驟為1)優(yōu)化變量編碼，生成初始種群；2)對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行合適的交叉和變異操作；3)進(jìn)行基因修復(fù)確保當(dāng)前種群里的所有基因均滿足約束；4)解碼并計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)，將適應(yīng)度最高的個(gè)體最為基礎(chǔ)構(gòu)造混沌移民，然后用混沌移民代替該種群中適應(yīng)度較差的部分個(gè)體，增加遍歷性；5)若不滿足遺傳算法的終止條件，則重復(fù)步驟2)至步驟4)，直到滿足終止條件為止。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是所述的GR_CGA算法的基因編排，采用實(shí)數(shù)編碼，產(chǎn)生的基因結(jié)構(gòu)如下
全文摘要
本發(fā)明是基于基因修復(fù)混沌遺傳算法的配電網(wǎng)綜合優(yōu)化規(guī)劃方法，其特征是該方法包括如下步驟一、建立配電網(wǎng)COP投資模型，二、確定優(yōu)化變量，三、GR_CGA算法，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明具有一定的理論研究和實(shí)用價(jià)值，通過程序生成配電網(wǎng)COP方案來進(jìn)行配電網(wǎng)損耗原因定量分析、治理措施定量?jī)?yōu)選及效果評(píng)估，變?cè)鹊慕?jīng)驗(yàn)性治理措施為定量科學(xué)決策治理，使得治理效果可見可控，投入最少的資金達(dá)到較好的治理效果；為當(dāng)前配電網(wǎng)的有限規(guī)劃改造投資，提供最佳的投資規(guī)劃方案。
文檔編號(hào)G06N3/12GK102915472SQ201210420739
公開日2013年2月6日 申請(qǐng)日期2012年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月30日
發(fā)明者王朝明, 馬春生, 張凌云, 詹衛(wèi)軍, 汪志奕, 胡明貴, 應(yīng)軍, 李浙學(xué), 應(yīng)輝 申請(qǐng)人:南京軟核科技有限公司