[發(fā)明專利]基于改進(jìn)遺傳算法的分布式電源選址定容優(yōu)化方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810461514.5
• 申請(qǐng)日: 2018-05-15
• 公開（公告）號(hào): CN108734349B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐珂;聶萌;王洋;侯廣松;甄穎;荊樹志;張冰;田運(yùn)濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/12
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 董雪

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的分布式電源選址定容優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：首先通過對(duì)實(shí)驗(yàn)地區(qū)的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)研，確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件，并在此基礎(chǔ)上將多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，其次對(duì)含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行基于OpenDSS的建模，完成潮流計(jì)算和相關(guān)參數(shù)的求解，然后應(yīng)用改進(jìn)后的遺傳算法對(duì)并網(wǎng)分布式電源的安裝位置和容量進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明應(yīng)用OpenDSS對(duì)含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行建模與潮流分析，減少潮流計(jì)算、節(jié)點(diǎn)電壓等計(jì)算所需的時(shí)間，并且采用改進(jìn)遺傳算法能夠有效避免陷入局部最優(yōu)，利于全局最優(yōu)的求解，由此分布式電源并網(wǎng)位置、容量的選取更加合理化，從根本上降低對(duì)配電網(wǎng)造成的不良影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)遺傳算法的分布式電源選址定容優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前，常見的分布式電源選址定容優(yōu)化算法可以劃分為傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)算法和智能算法，其中智能算法有經(jīng)典遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法和Tabu搜索算法等。遺傳算法是一種建立在遺傳機(jī)制和自然選擇原理上的全局性優(yōu)化方法，適用于任何函數(shù)表達(dá)形式，可以有效地解決實(shí)際問題。由于遺傳算法自身的運(yùn)算優(yōu)勢(shì)和限制，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中有利也有弊。該算法具有快速的搜索能力，具有并行性，可以同時(shí)比較多個(gè)個(gè)體，并且可以與其他算法結(jié)合使用，具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性。但存在求解時(shí)間較長、編程實(shí)現(xiàn)過程較為復(fù)雜、潛在的并行機(jī)制并沒有充分開發(fā)利用等缺陷，因此使得遺傳算法仍是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法的弊端，提供一種基于改進(jìn)遺傳算法的分布式電源選址定容優(yōu)化方法及系統(tǒng)，將變異概率以及交叉概率由算子改進(jìn)為動(dòng)態(tài)概率，以此與迭代次數(shù)的平方相關(guān)，改進(jìn)遺傳算法的局部最優(yōu)情況，能夠在分布式電源并入配電網(wǎng)時(shí)，選取較優(yōu)的接入位置與容量，充分發(fā)揮分布式電源并網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，減少由于分布式電源并網(wǎng)不當(dāng)給配電網(wǎng)帶來諸多方面的影響，提高總體的電能質(zhì)量。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案，包括：

本發(fā)明公開了基于改進(jìn)遺傳算法的分布式電源選址定容優(yōu)化方法，包括以下步驟：

(1)采集當(dāng)?shù)嘏潆娫O(shè)備以及分布式電源的數(shù)據(jù)，搭建基于OpenDSS的分布式電源模型和含分布式電源的配電網(wǎng)仿真模型；

(2)根據(jù)搭建的含分布式電源的配電網(wǎng)仿真模型進(jìn)行仿真，得到配電網(wǎng)中各節(jié)點(diǎn)的電壓、電流數(shù)據(jù)，進(jìn)行潮流計(jì)算，得到接入分布式電源的配電網(wǎng)潮流分布；

(3)建立分布式電源并網(wǎng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并確定約束條件；

(4)對(duì)遺傳操作參數(shù)進(jìn)行編碼，采用二進(jìn)制編碼進(jìn)行個(gè)體的編碼，采用改進(jìn)遺傳算法對(duì)分布式電源的位置、容量進(jìn)行優(yōu)化。

進(jìn)一步地，所述步驟(3)中，如果構(gòu)建的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為多目標(biāo)函數(shù)，則對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，歸一化后的目標(biāo)函數(shù)為改進(jìn)遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)。

進(jìn)一步地，求解極大值時(shí)，所述適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置為目標(biāo)函數(shù)與適當(dāng)小的正數(shù)之和；求解極小值時(shí)，所述適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置為充分大的正數(shù)與目標(biāo)函數(shù)之差。

進(jìn)一步地，所述步驟(4)中，采用改進(jìn)遺傳算法對(duì)分布式電源的位置、容量進(jìn)行優(yōu)化具體為：

a.產(chǎn)生初始種群，設(shè)置染色體長度和最大迭代次數(shù)；在開始計(jì)算時(shí)，隨機(jī)選擇染色體構(gòu)成一個(gè)初始種群；

b.選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體遺傳到下一代，剔除適應(yīng)度較低的個(gè)體；

c.模仿自然界生物染色體基因重組，確定交叉概率pcross，對(duì)父代兩個(gè)個(gè)體的部分基因進(jìn)行交換，產(chǎn)生新的子代，提供個(gè)體多樣性；

d.通過設(shè)置變異概率pmutation，對(duì)種群中的一些個(gè)體進(jìn)行變異，就是把染色體上的基因取反；