[發(fā)明專利]基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法及裝置

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• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114580725A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周觀根;陳偉剛;周逸鋮;周麗娜;宣章炎;周雄亮
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江東南網(wǎng)架股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/12
• 代理公司: 浙江千克知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33246
• 代理人: 沈濤

1.一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

基于分布式光伏布線的影響因素建立分布式光伏布線的多目標優(yōu)化模型，并定義各目標因子影響參數(shù)的約束條件；

建立分布式光伏布線的多目標優(yōu)化模型適應(yīng)度函數(shù)，選擇性狀優(yōu)良的個體作為父代，并根據(jù)該個體的優(yōu)良程度定義其遺傳強度；

基于父代種群重復(fù)執(zhí)行多次進化操作，達到預(yù)定進化代數(shù)后，以進化操作中具有最大適應(yīng)度的個體作為最優(yōu)解輸出，終止并完成進化操作。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，所述影響因素至少包括分布式光伏電站布置區(qū)域的場地環(huán)境、用戶需求、施工難度、負載壓力、電纜用量、建設(shè)成本、運行與維護費用；

將各影響因素量化為目標因子，同時獲取目標因子的影響參數(shù)，為各目標因子統(tǒng)合設(shè)置權(quán)重系數(shù)；

所述分布式光伏布線的所述多目標優(yōu)化模型以全生命周期費用最優(yōu)為優(yōu)化總目標，生成總目標函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，還包括初始種群的產(chǎn)生：

對各目標因子的影響參數(shù)進行編碼，每組影響參數(shù)組成一條染色體，即為一個個體；

隨機對多組參數(shù)進行編碼，建立多目標優(yōu)化模型的初始種群，包括有限個個體。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，建立分布式光伏布線的多目標優(yōu)化模型適應(yīng)度函數(shù)具體包括：

獲取用戶需求，量化為實際需求參數(shù)，并建立用戶需求權(quán)函數(shù)；

所述多目標優(yōu)化模型適應(yīng)度函數(shù)等于所述用戶需求權(quán)函數(shù)與所述總目標函數(shù)之和的倒數(shù)；

所述用戶需求權(quán)函數(shù)用以根據(jù)用戶實際需求，調(diào)節(jié)個體遺傳至下一代的概率；

當所述總目標函數(shù)越小時，種群中各個體的適應(yīng)度就越大，則個體的基因性狀越優(yōu)良。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，根據(jù)多目標模型適應(yīng)度的計算結(jié)果，將遺傳算法的選擇算子作用于各個體上，通過輪盤賭選擇法，將當前種群中選取具備優(yōu)良基因的父代遺傳到下一代種群中；

所述遺傳強度與個體的優(yōu)良程度呈正比。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，進化操作具體包括：通過交叉運算隨機交換優(yōu)良個體的基因片段，重新配對后產(chǎn)生下一代新個體；通過變異運算以預(yù)定義概率對優(yōu)選后的種群個體進行單點基因變異；

所述隨機交換包括：預(yù)定義常規(guī)概率作為產(chǎn)生交換的觸發(fā)約束或隨機進行；

所述預(yù)定義概率為變異概率，所述變異概率遠小于所述常規(guī)概率；

所述單點基因變異的點位的選擇包括自定義、隨機觸發(fā)；其中，自定義具備優(yōu)先級。

7.所述根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：

將經(jīng)過交叉運算和變異運算之后的新一代個體重新進行選擇，重新定義父代種群；

基于重新定義的父代種群再次執(zhí)行進化操作，同步累積進化代數(shù)；

當達到預(yù)定進化代數(shù)后，則將進化操作中具有最大適應(yīng)度的個體定義為最優(yōu)解輸出；

終止并完成進化操作。

8.一種基于遺傳算法的分布式光伏布線多目標優(yōu)化裝置，其特征在于，包括：

優(yōu)化約束模塊：基于分布式光伏布線的影響因素建立分布式光伏布線的多目標優(yōu)化模型，并定義各目標因子影響參數(shù)的約束條件；

適應(yīng)選擇模塊：建立分布式光伏布線的多目標優(yōu)化模型適應(yīng)度函數(shù)，選擇性狀優(yōu)良的個體作為父代，并根據(jù)該個體的優(yōu)良程度定義其遺傳強度；

基因進化模塊：基于父代種群重復(fù)執(zhí)行多次進化操作，達到預(yù)定進化代數(shù)后，以進化操作中具有最大適應(yīng)度的個體作為最優(yōu)解輸出，終止并完成進化操作。