[發明專利]一種用電信息采集系統性能多目標優化方法

在審

• 申請號: 201710783407.X
• 申請日: 2017-09-01
• 公開（公告）號: CN107633324A
• 公開（公告）日: 2018-01-26
• 發明（設計）人: 丁忠安;高琛;李學永;郭志偉;鐘小強;鄢盛騰;鄧伯發;葉強;楊燦榕;鄭曉暉
• 申請（專利權）人: 國網福建省電力有限公司;國家電網公司;國網福建省電力有限公司電力科學研究院;國網信通億力科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學俊,丘鴻超

技術領域

本發明涉及一種用電信息采集系統性能多目標優化方法。

背景技術

用電信息采集系統是智能電網的重要組成部分，也是智能用電服務環節的技術基礎，其穩定可靠性運行直接關系到智能電網“信息化、自動化、互動化”發展水平。隨著用電信息采集系統的全面覆蓋，承載業務類型由單一式的電能信息采集系統向實時線路損耗分析、用電過程監測、需求側管理、水電氣熱一體化采集等綜合應用轉變。因此，對用電信息采集系統進行評價涉及不同方面的不同指標，在對用電信息采集系統進行優化時，需要綜合考慮各指標對綜合效應及綜合成本的影響。為此需對目前用電信息采集系統的優化，以提高智能電網的效率，減少成本。

發明內容

本發明的目的在于提供一種用電信息采集系統性能多目標優化方法，該方法以綜合效應最大及綜合成本最小的目標，建立多目標最優化模型，而后利用切比雪夫分解策略即MOEA/D進化算法對模型進行求解，得到滿足條件的最優解集，從而最優化用電信息采集系統的綜合效應，降低綜合成本。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：一種用電信息采集系統性能多目標優化方法，包括如下步驟，

S1、分析用電信息采集系統的各項評價指標，以綜合效應最大和綜合成本最小為目標構建多目標優化模型；

S2、將多目標優化模型分解為單目標優化子問題；

S3、對分解后的模型進行求解，得到滿足綜合效應最大和綜合成本最小條件的最優解集；

S4、對最優解集進行分析，從而得出滿足用電信息采集系統的優化方案。

在本發明一實施例中，所述步驟S3得到的最優解集為Pareto最優解集。

在本發明一實施例中，所述步驟S1包括：

S11、根據用電信息采集系統、設備不同環境的特點以及設備實際運行環境，從功能性、高效性、可靠性和穩定性四個維度篩選出關鍵性指標x_i(i＝1,2,...,n)，其中，0≤x_i≤1；

S12、建立以綜合效應最大的目標函數：

對于指標x_i(i＝1,2,...,n)，其對于整個用電信息采集系統的權重為即該指標對于用電信息采集系統的效應為w_ix_i，因此可得綜合效應最大的目標函數為：

在本發明一實施例中，所述步驟S1進一步包括：

S13、建立以綜合成本最小的目標函數：

對于指標x_i(i＝1,2,...,n)，其在工程系統中的成本函數c_i＝C(x_i)滿足以下條件：

(i)C′(x_i)＞0，即指標綜合成本隨著指標結果的增加而增加；

(ii)C″(x_i)＞0，即指標綜合成本具有嚴格凸性；

(iii)即當指標結果理論上并不能達到1，此時的成本為無窮大；

可得基于綜合成本最小的目標函數為：

在本發明一實施例中，所述步驟S1進一步包括：

S14、基于綜合效應最大的目標函數和綜合成本最小的目標函數構建的多目標優化模型為：

即

其中，f₁(x)、f₂(x)為目標函數，g_i(x),i＝1,…,5，h₁(x)為限制函數。

在本發明一實施例中，所述步驟S2中利用切比雪夫分解策略將多目標優化模型分解為單目標優化子問題，即將多目標優化模型

分解為單目標優化子問題

其中，Ω可行解集合為式(1)所有可行解組成的集合，為參考點，并設z^*＝min{f_i(x)|x∈Ω},i＝1,2,...,m；對于式(1)的每一個Pareto最優解x^*，一定存在著一個權向量λ，使x^*對應式(2)的一個最優解；相應地，式(2)中的每個最優解也對應式(1)的一個Pareto最優解，因此可通過改變權向量以得到Pareto最優解集。

在本發明一實施例中，所述步驟S3中的利用MOEA/D進化算法對分解后的模型進行求解。

本發明還提供了一種用電信息采集系統性能多目標優化系統，包括