[發明專利]基于多目標蜻蜓算法的停電計劃編制方法

在審

• 申請號: 201810894288.X
• 申請日: 2018-08-08
• 公開（公告）號: CN109038561A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 楊才明;吳華華;余杰;吳一峰;張靜;朱維明;謝棟;錢一宏;羅剛;陳小平;許永遠
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司紹興供電公司;國網浙江省電力有限公司;國家電網有限公司;北京科東電力控制系統有限責任公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217
• 代理人: 項軍

本發明公開了一種基于多目標蜻蜓算法的停電計劃編制方法，在原有多目標蜻蜓算法基礎上，加入擁擠距離下的外部存檔維護策略及小生境共享機制，提升了原有多目標蜻蜓算法求解Pareto解集的分布均勻性及解集全局性。

技術領域

本發明涉及電力數據的應用與規劃領域，具體涉及停電計劃編制方法。

背景技術

國內外學者在電網綜合停電管理方面進行了廣泛的研究，但多是進行單目標的停電編排優化。例如：【1】黃弦超等人采用免疫禁忌算法將停電損失和檢修成本轉化為經濟性目標函數進行單目標優化；【2】馮永青等人基于可信性理論建立混合整數雙重隨機模糊不確定模型將檢修費用和停電損失費用之和轉化為經濟性目標進行單目標優化；【3】許旭鋒等人利用離散混沌粒子群方法，針對設備檢修時間偏離到期應檢修時間最少及檢修各時段工作量分配最合理雙目標進行加權求和處理從而進行單目標求解。

發明內容

本發明所要解決的技術問題就是提供一種基于多目標蜻蜓算法的停電計劃編制方法，實現多目標優化，提升原有多目標蜻蜓算法求解Pareto解集的分布均勻性及解集全局性。

為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：基于多目標蜻蜓算法的停電計劃編制方法，包括如下步驟，

S1,獲取所有待停電設備及其電氣參數、拓撲關系；

S2,獲取待優化時間段內負荷預測的結果、電價及檢修資源配置；

S3,獲取保供電約束、設備健康約束、停電窗口約束、設備檢修最大工期約束，并針對未編制計劃計算停電協調約束，并針對未編制計劃計算通過均勻化時間段內設備停電次數以實現停電協調約束；

S4，上述約束及參數形成可優化停電計劃集，通過蜻蜓算法實現對候選停電計劃集多目標組合進行優化計算，得出滿足多目標及多約束條件的非劣計劃組合方案；

S5,初始化參數，隨機產生種群初始位置和速度，設定外部存檔最大容量、最大迭代次數、半徑以及各權重初始值；

S6,計算種群中各個體的目標值函數；

S7，根據Pareto支配關系構建解集，并加入外部存檔，以提升Pareto解集分布的均勻性及種群多樣性，并按照外部存檔容量選擇是否執行動態維護；

S8，依據小生境共享機制選擇個體，并根據個體適應度進行權重因子及半徑參數的更新；

S9，根據約束違反情況及目標值函數值按照天為單位向后平移優先級低下的計劃，重復步驟S6；

S9，如到達最大迭代次數，輸出外部存檔中的所有解。

優選的，所述電氣參數包括額定容量、最小技術出力、額定電壓電流。

優選的，所述目標值包括可靠性、經濟性、分布均衡性、備用性指標。

本發明采用上述技術方案，在原有多目標蜻蜓算法基礎上，加入擁擠距離下的外部存檔維護策略及小生境共享機制，提升了原有多目標蜻蜓算法求解Pareto解集的分布均勻性及解集全局性。

附圖說明

下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步描述：

圖1為本發明流程圖。

具體實施方式

下面結合圖1具體說明本發明基于多目標蜻蜓算法的停電計劃編制方法，包括如下步驟，

S1,獲取所有待停電設備及其電氣參數、拓撲關系；

S2,獲取待優化時間段內負荷預測的結果、電價及檢修資源配置；