[發明專利]配電網重構優化運行分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201710830884.7
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107609632A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 李順昕;李笑蓉;丁健民;楊金剛;岳云力;李博;程瑜;趙國梁;曹昉;史智萍;劉暢;汲國強;任民;單體華;何知遙;王旭冉;陶冀;張姚
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網冀北電力有限公司經濟技術研究院;華北電力大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及電力系統領域，特別是涉及到配電網重構的優化運行分析技術。

背景技術

配電網絡的分析與優化一直是電力系統領域的研究熱點之一，而配電網重構則是優化電力系統運行的一種重要手段，也是配電自動化系統的重要組成部分。配電網通常為閉環設計、開環運行，網絡中包含有大量的分段開關與少量的聯絡開關，配電網重構即在保證線路電壓與電流、饋線熱容與網絡輻射狀運行等約束條件下，通過改變網絡中開關組合狀態來調整配電網的拓撲結構，從而達到提高電壓質量、降低網損、均衡負荷與消除過載等目的，提高電力系統運行的經濟性與安全性。

配電網重構的優化對象是網絡中數量巨大的開關，因此配電網重構是一個大規模、多目標、非線性的組合優化問題，求解時計算時間長，占用內存大，尤其對于實際的大規模配電系統重構來說，求解非常復雜，屬于電力系統中典型的NP難題。配電網重構過程中，每更新一次開關組合狀態，就要重新計算一遍整個網絡的潮流分布，潮流計算耗時長，且維數增加時，更是會出現“維數災”，故算法性能的優劣會對配電網重構求解時的尋優速度與精度產生較大的影響。

目前，求解配電網重構的方法主要有以下幾類：1)傳統數學優化算法。傳統的數學優化算法主要包括單回路優化法與分支界面法等，算法較為成熟，可得到不依賴于網絡初始狀態的最優解，但該類算法屬于“貪婪”算法，計算耗時長，無法滿足實際大規模配電系統的應用需求。2)最優流模式算法。該類算法以網損最小為目標函數，將開關組合的優化問題轉換為計算最優潮流的問題，可以在不受網絡初始狀態影響的情況下收斂到全局最優解或次優解，但其計算量大，計算最優潮流時各環網之間的電流會相互影響，開關打開的先后順序會對結果產生較大的影響。3)支路交換法。該算法根據開關的通斷狀態所引起的網損變化，來快速確定可降低配電網線損的網絡拓撲結構，計算速度較快，但每次只能考慮一對操作開關，算法并行性差，且受網絡初始狀態的影響較大，缺乏全局最優性。4)人工智能算法。該類算法尋優速度快，收斂性較好，已被廣泛應用于求解配電網重構，并取得了大量的研究成果，主要包括遺傳算法、粒子群算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法、細菌覓食算法等，但該類方法也普遍存在計算時間長的問題，如何提高算法效率，縮短其計算耗時，是當前亟待解決的問題，解決這些問題的關鍵則在于尋找優質算法，找到最適合的編碼方式與相應的進化操作。

發明內容

鑒于此，本發明的目的在于克服現有技術的不足，解決配電網重構的優化運行問題，因此本發明提出了一種配電網重構優化運行分析方法及裝置，該方法及裝置通過建立配電網重構模型，分析配電網重構問題的特性與細菌覓食算法的特點，采用基于自適應步長與交叉復制的細菌覓食算法對配電網重構的優化問題進行分析。

為了實現此目的，本發明采用的技術方案為如下。

一種配電網重構優化運行分析方法，所述方法包括步驟：

A.建立配電網重構的模型，包括確定目標函數與約束條件；

B.確定配電網、基于自適應步長與交叉復制的細菌覓食算法的具體參數；

C.使用基于環網的十進制編碼規則，生成初始種群；

D.使用轉碼規則，將十進制編碼的初始種群轉換為使用實數編碼的初始種群；

E.使用基于自適應步長與交叉復制的細菌覓食算法進行求解；

F.進行優化分析，得到重構優化結果。

特別地，在所述步驟D中，將十進制編碼的初始種群轉換為使用實數編碼的初始種群，且步驟D中包括：

D1.設置實數編碼規則，細菌覓食算法使用實數編碼進行進化操作，細菌的每一維與環網一一對應，取值范圍為(0,1)，維度為環網內的開關總數。

D2.十進制編碼轉換為實數編碼的規則為如下：

設細菌某一維度b對應環網內的開關總數為n，對該環網內的開關進行順序編號為0～n-1，若斷開環網內開關編號為i的開關，十進制編碼轉換為對應實數編碼的計算流程為如下：

其中，x為十進制編碼i對應的實數編碼。

在所述步驟D中，開關狀態對應實數編碼的某一區間，編碼數值與開關狀態不再是一一對應的關系。

在所述步驟E中，使用基于自適應步長與交叉復制的細菌覓食算法進行配電網重構的求解計算，且步驟E中包括：

E1.確定算法的參數設置；

E2.計算細菌的個體適應度，需要將實數制編碼轉換為十進制整數編碼；

E3.對趨化操作做出改進，依據每次趨化過程中細菌個體的適應度對趨化步長進行自適應調整，加快算法的搜索效率；