[發明專利]基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法在審
| 申請號: | 202010199472.X | 申請日: | 2020-03-20 |
| 公開(公告)號: | CN111553508A | 公開(公告)日: | 2020-08-18 |
| 發明(設計)人: | 馮亮;李雪亮;吳健;趙龍;鄭志杰;吳奎華;梁榮;楊揚;綦陸杰;崔燦;楊波;馮旭;楊慎全;曹璞佳;賈善杰;李勃;朱毅;李昭;李凱;王耀雷;趙韌;劉釗;劉淑莉;張雯;鄧少治;王延朔;劉蕊;張博頤;李昊 | 申請(專利權)人: | 國網山東省電力公司經濟技術研究院;山東智源電力設計咨詢有限公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/12;H02J3/00 |
| 代理公司: | 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105 | 代理人: | 黃曉燕 |
| 地址: | 250021 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 可靠性 供電 能力 平衡 配電 模型 關鍵 指標 優選 方法 | ||
1.基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述方法包括以下步驟:
根據供電模型,確定供電可靠性與供電能力的關系曲線;
針對所述關系曲線上的任一點,根據對應的供電可靠性和供電能力的數值,預估供電模型關鍵指標的范圍;
基于遺傳算法,對配電網供電模型關鍵指標進行編碼;
初始化種群,隨機產生個體,計算供電模型的投資總費用;
利用精英保留策略,對種群進行選擇、分段交叉和分段變異操作,計算適應度函數,選擇滿足條件的個體進入下一代種群;
循環上述投資總費用和適應度函數的計算,至計算結果滿足迭代收斂條件,輸出對應關鍵指標的選取方案。
2.根據權利要求1所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述方法還包括構建配電網供電模型關鍵指標的優選模型,具體為:
基于所述供電可靠性與供電能力的考慮,以配電網的經濟性為目標,結合系統約束條件,建立配電網供電模型關鍵指標的目標函數;
所述目標函數為當前關鍵指標對應的投資總費用的最小值。
3.根據權利要求2所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述目標函數為:
minC=αscs1+βscs2 (1)
式(1)中,αs表示容量為s的變電站站內供電單元的組數;βs表示容量為s的變電站站間供電單元的組數;cs1和cs2分別表示對于容量為s的變電站一組站內供電單元和一組站間供電單元需要投資的費用;C為當前供電能力下配電網的總投資費用。
4.根據權利要求3所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述約束條件包括供電能力約束、負荷約束、負載率約束、主變聯絡容量約束、變電站出現條數約束和可靠性約束。
5.根據權利要求1所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述基于遺傳算法,對配電網供電模型關鍵指標進行編碼的具體過程為:
每條染色體代表配電網供電模型關鍵指標的一個選擇方案,所述關鍵指標分別表示染色體上的基因,用二進制數進行編碼;
利用隨機方式,對染色體進行初始化,按照染色體編碼中基因的順序隨機生成每一個基因,并在生成過程中,逐個調整基因間內在的關系。
6.根據權利要求1所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述適應度函數為所述目標函數的倒數。
7.根據權利要求6所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述利用精英保留策略,對種群進行選擇、分段交叉和分段變異操作,計算適應度函數,選擇滿足條件的個體進入下一代種群的具體過程為:
采用輪盤賭,保留高適應度的個體,淘汰低適應度的個體;
采用隨機節點的方式進行交叉和變異操作,每次交叉和變異針對染色體的一個基因進行。
8.根據權利要求7所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,在所述分段交叉和分段變異操作后,還包括驗證、調整染色體中基因合理性的步驟,具體過程為:
生成所有已進行交叉或變異操作的個體集合,從中取出一個個體;
記錄該個體發生變化的基因位置k,并讀取關系庫中與其相關的關系;
從取出個體的第一個基因開始,至最后一個基因結束,分別驗證其與第k個基因間是否滿足所述相關的關系,若不滿足則對其修正;
將所有個體驗證完畢,則完成調整過程。
9.根據權利要求1-8任一項所述的基于可靠性與供電能力平衡的配電模型關鍵指標優選方法,其特征是,所述關鍵指標包括變電站出現條數、變電站站內供電單元組數和變電站站外供電單元組數。
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