[發明專利]基于改進二進制入侵雜草優化算法的主動配電網網架規劃

在審

• 申請號: 201810097087.7
• 申請日: 2018-01-31
• 公開（公告）號: CN108229755A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 石季英;李雅靜;薛飛;馬麗;凌樂陶;袁大玲
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明屬于電力系統繼電保護和自動化領域，涉及一種基于改進二進制入侵雜草優化算法的主動配電網網架規劃方法，該方法建立分布式電源及電池換電站功率模型，并使用場景分析法處理分布式電源發電的不確定性，目標函數F除了包括饋電線路投資、運行維護、網絡損耗和碳排放環境成本，還包括表示輻射狀約束的懲罰項P，決策變量選取表示線路開關狀態的p維二進制向量，并采用改進二進制雜草算法優化決策變量，實現目標函數F的最小化，從而得到滿足條件的主動配電網網絡架構。

技術領域

本發明涉及一種基于改進二進制入侵雜草優化算法的主動配電網網架規劃方法。

背景技術

可再生分布式能源因其可再生性與清潔性，大大緩解了能源壓力與環境問題，因而得到快速發展。可再生分布式電源的大規模接入，增加了傳統配電網的復雜性與不確定性，潮流方向也由單向流動變為雙向流動。主動配電網因能利用自動化技術及電力電子裝置對可再生分布式能源進行主動管理，成為配電網的一種發展方向。主動配電網的復雜性和不確定性，又使網架規劃的難度增大，需要采取更高效的求解算法搜尋全局最優解，因此尋找并使用合適的求解算法尤為重要。

主動配電網網架規劃的優化具有非線性，多維性，不確定性，動態性等特點。當前網架規劃方法中，啟發式、數學規劃方法容易陷入局部極值且不能進行并行運算，不適合大規模優化問題的求解。智能算法如粒子群優化算法、細菌覓食算法、人工魚群算法、杜鵑搜索算法、生物地理學優化算法等，在處理問題時有各自優勢，但仍然在全局搜索性能和收斂速度等方面具備改進的潛力。

發明內容

本發明的目的是為主動配電網網架規劃尋找合適的求解算法，為此提供一種可以避免早熟收斂，搜索效率高的主動配電網網架規劃方法。本發明針對具有非線性、多維性、不確定性、動態性等特點的主動配電網網架規劃問題，改進了二進制雜草算法。技術方案如下：

一種基于改進二進制入侵雜草優化算法的主動配電網網架規劃方法，該方法建立分布式電源及電池換電站功率模型，并使用場景分析法處理分布式電源發電的不確定性，目標函數F除了包括饋電線路投資、運行維護、網絡損耗和碳排放環境成本，還包括表示輻射狀約束的懲罰項P，決策變量選取表示線路開關狀態的p維二進制向量，并采用改進二進制雜草算法優化決策變量，實現目標函數F的最小化，從而得到滿足條件的主動配電網網絡架構，其中改進二進制雜草算法的優化包括以下步驟：

(1)初始化：確定初始種子數，隨機生成二進制決策變量。

(2)繁殖：每株雜草根據自身適應度值是否包含懲罰項分別繁殖，繁殖的種子數w_n根據適應度值從允許的最小種子數到最大種子數線性增長，共有兩組雜草種群適應值的極值和可產生種子數區間，并規定包含懲罰項的雜草對應的可產生種子數區間較不包含懲罰項的雜草小。

(3)空間擴散：由正態分布N(0，σ_iter)得到擴散值dⁱ_i^ter，其中標準差σ_iter在一定區間內隨迭代次數增大而減小，用以提高搜索精度，引入映射函數，將擴散值dⁱ_i^ter映射到區間[0,1]，再經過隨機運算，使種子隨機擴散在二進制父代雜草附近。

(4)多樣性：引入海明距離diver，即比較父代雜草與子代雜草差異位數，當距離過小，使diver小于預設閾值diver_m，重新生成，直到生成滿足閾值條件的子代雜草，保證雜草種群多樣性。

(5)競爭排斥：快速繁殖到一定代數后，繁殖的子代雜草數目超過空間環境允許的最大這群規模p_max，競爭機制選擇適應性更好的p_max株雜草個體，排斥適應值差的雜草個體；

(6)重復步驟(2)-(5)，直至達到最大迭代次數iter_max。

附圖說明