[發明專利]基于遺傳算法的輸電網潮流圖自動布局優化算法及系統

有效

• 申請號: 201410436530.0
• 申請日: 2014-08-29
• 公開（公告）號: CN104217252A
• 公開（公告）日: 2014-12-17
• 發明（設計）人: 王正風;戴長春;王松;趙學會;朱六璋;夏同飛;劉祥;余麗;秦婷
• 申請（專利權）人: 國網安徽省電力公司;安徽南瑞繼遠軟件有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 合肥天明專利事務所 34115
• 代理人: 金凱

技術領域

本發明涉及電力系統技術領域，具體涉及一種基于變長染色體遺傳算法的輸電網潮流圖自動布局優化算法及使用該算法實現的輸電網潮流圖自動布局優化系統。

背景技術

在電力市場環境下，為了掌握輸電網絡中節點的運營成本，需要對輸電網絡進行網損分析。由于輸電網絡網損分析過程涉及到省市級別潮流圖顯示以及1000kV、500kV、220kV、110kV與35kV等多個電壓等級，使網損分析過程難度非常大。大大增加了網損分析的難度。因此，需要對一個網損的潮流分析方案進行可視化展示，并由分析人員對節點和線路進行動態調整。

目前，大量的線路和節點調整都是由分析人員手動完成的，手動進行線路布局不僅符合分析人員的使用習慣，還能使節點和線路布局在兼顧地理位置的情況下完成結構的抽象。但隨著輸電網節點數的不斷增多，手動調整輸電網絡節點和線路，進行增加、刪除、修改操作非常耗時耗力。因此，在潮流分析過程中，分析人員需要花費大量時間進行輸電網絡節點和線路的局部調整，這將導致電網網損分析效率低下。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于變長染色體遺傳算法的輸電網潮流圖自動布局優化算法及使用該算法實現的輸電網潮流圖自動布局優化系統。該算法及系統能夠解決現有的潮流分析過程中，需要花費大量時間對輸電網絡節點和線路進行手動調整而使電網網損分析效率低下的問題。

為實現上述目的，本發明采用了以下技術方案：一種基于遺傳算法的輸電網潮流圖自動布局優化算法，該算法包括以下步驟：

(1)初始化電網拓撲信息，讀取電網拓撲中與設備列表相關的節點集NC，節點集NC中的各節點用NCi表示。所述的站外電氣拓撲為基于XML格式或者二進制格式。

(2)創建初始種群P，并設定節點遍歷計數i，從1遍歷至x；生成隨機數Rand，從節點集NC中隨機選取Rand個NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中。

(3)設定迭代次數t，初始化迭代次數t＝0。

(4)根據公式計算種群P中每個染色體Pi的適應度值。

其中，Gi為一個特定供區，E(Gi)為該供區的能量值，n為Pi所包含的NCi的個數。

(5)判斷迭代次數t是否大于m。

若是，則執行步驟(6)；

若否，則對種群P中的每個染色體Pi執行交叉操作和變異操作，迭代次數t＝t+1，返回步驟(4)。

(6)判斷分析員是否給出了結束生成的命令，如果給出則停止自動生成過程，執行步驟(7)；若未給出則跳轉至步驟(2)。

(7)輸出自動排布結果，即輸電網絡局部拓撲圖。

進一步的，步驟(1)中所述的初始化電網拓撲信息包括以下步驟：

(1.1)從數據庫獲取站外電氣拓撲，包括節點結合N和線路集合L；節點集合N中的各節點用Ni表示，線路集合L中的各線路用Li表示。

(1.2)讀取設備列表C，設備列表C中的各設備用Ci表示，且Ci的節點類型為母線或開關。

(1.3)讀取供區列表G，供區列表G中的各供區用Gi表示，且Ci和Gi一一對應。

進一步的，步驟(2)中所述的“創建初始種群P，并設定節點遍歷計數i，從1遍歷至x；從節點集NC中隨機選取Rand個NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中”的具體過程為：

(2.1)創建初始種群P；

(2.2)設定節點遍歷計數i，從1遍歷至x；

(2.3)生成隨機數Rand，從節點集NC中隨機選取Rand個NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中；

(2.4)節點遍歷計數器i自加1，即i＝i+1；判斷i是否等于x，如果不相等則跳轉至步驟(2.3)。

進一步的，步驟(4)中所述的“根據公式計算種群P中每個染色體Pi的適應度值”具體過程為：

(4.1)遍歷種群P中的每個染色體Pi，獲取Pi中NCi的狀態；

(4.2)對NCi的狀態取反，將取反后的NCi的狀態值設置到SCADA系統中；

(4.3)從SCADA系統返回該染色體狀態下，根據公式計算種群P中每個染色體Pi的適應度值Fit(Pi)；其中，Gi為一個特定供區，E(Gi)為該供區的能量值，n為Pi所包含的NCi的個數。

進一步的，步驟(5)中所述的“對種群P中的每個染色體Pi執行交叉操作和變異操作”的具體過程為：

(5.1)設定節點遍歷計數j，從1遍歷至y；