基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法。該方法立足于差異化規(guī)劃基本原則和需求，用全壽命周期內(nèi)的新增成本和減損效益對其經(jīng)濟(jì)性和可靠性進(jìn)行量化，建立了多目標(biāo)差異化規(guī)劃優(yōu)化模型，根據(jù)Pareto支配關(guān)系制定尋優(yōu)準(zhǔn)則，以效益成本比最大為目標(biāo)從Pareto解集中選擇最優(yōu)的差異化規(guī)劃方案。將新近發(fā)展起來的和聲搜索算法應(yīng)用于模型的求解，引入混沌映射、動(dòng)態(tài)參數(shù)設(shè)置、改進(jìn)的音高調(diào)整策略以及和聲尋優(yōu)信息共享機(jī)制使其能夠解決0-1規(guī)劃問題，并提高其搜索性能。本方法能夠綜合考慮經(jīng)濟(jì)性和可靠性，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的多目標(biāo)差異化規(guī)劃，對構(gòu)建核心骨干網(wǎng)架、建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)電網(wǎng)具有重要的指導(dǎo)意義。
【專利說明】基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法，尤其是涉及一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，極端自然災(zāi)害導(dǎo)致影響電網(wǎng)安全運(yùn)行和正常供電的事件頻繁發(fā)生，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和嚴(yán)重的社會影響，以“普遍提高，重點(diǎn)加強(qiáng)”為原則的差異化規(guī)劃設(shè)計(jì)逐漸用于電網(wǎng)的規(guī)劃和改造。由于不同線路所處的地理位置和外界氣象條件等因素的不同，在面臨自然災(zāi)害時(shí)所需要擁有的堅(jiān)強(qiáng)程度也各異。電網(wǎng)的差異化規(guī)劃就是對不同線路、不同區(qū)段進(jìn)行差異化設(shè)計(jì)，形成在重大自然災(zāi)害發(fā)生時(shí)能保證重要負(fù)荷持續(xù)供電的最小核心骨干網(wǎng)架。
[0003]常規(guī)的電網(wǎng)規(guī)劃一般主要考慮規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性和可靠性目標(biāo)，而目前國內(nèi)外對電網(wǎng)差異化規(guī)劃的研究主要集中在理論研究和抗災(zāi)型電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)上。徐國新等在期刊《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2010，4，(33):17-21發(fā)表的《抗災(zāi)型電網(wǎng)規(guī)劃模式與模型》分析了抗災(zāi)型電網(wǎng)在建模問題上的特殊性，指出災(zāi)害情況下電網(wǎng)結(jié)構(gòu)由差異化線路組成，并考慮擴(kuò)建投資與重要線路差異化投資的綜合最優(yōu)，建立了抗災(zāi)型電網(wǎng)規(guī)劃的高效數(shù)學(xué)模型。該方法的不足之處在于只考慮了經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)，對規(guī)劃電網(wǎng)的可靠性未進(jìn)行量化。
[0004]黎燦兵等在期刊《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2009,24 (33)發(fā)表的《電網(wǎng)差異化規(guī)劃新方法》分析了差異化規(guī)劃的指導(dǎo)原則，建議推廣應(yīng)用特級負(fù)荷概念，提出“特級網(wǎng)絡(luò)”概念，使提高設(shè)計(jì)和建設(shè) 標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)最小化，同時(shí)分析了差異化規(guī)劃的優(yōu)化模型和求解方法，提出了完整的差異化規(guī)劃流程。該方法的不足之處在于忽視了規(guī)劃方案構(gòu)建時(shí)的運(yùn)行和維護(hù)成本，對差異化規(guī)劃方案系統(tǒng)性和長期性考慮不足。
[0005]考慮到差異化規(guī)劃后電網(wǎng)的特殊性，常規(guī)電網(wǎng)規(guī)劃方法對電網(wǎng)差異化規(guī)劃并不完全適用。差異化規(guī)劃設(shè)計(jì)逐漸用于指導(dǎo)電網(wǎng)規(guī)劃和改造，迫切需要在已有的研究成果的基礎(chǔ)上從全壽命周期的角度，探索出一種充分協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的電網(wǎng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的:
[0007]一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法，其特征在于，基于一個(gè)多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型，該多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件；具體是:
[0008]定義多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型基于以下公式:
[0009]η獄./;(?) =/i? =其中，

pLCC {a)
【權(quán)利要求】
1.一種基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法，其特征在于，基于一個(gè)多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型，該多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件；具體是: 定義多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型基于以下公式:
max./: (a) =IR= ((:))其中，


3 rnaxA - FjR ~ ^DB +Fm — Y1F浦表不為差異化規(guī)劃可罪性最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)；
片 ?n^i = Flcc = Fcl — ~~~~ + F + Fcu + Fcd — ~~-表不為差異化規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)目標(biāo)
(1 + Z) -1(1 + z) -1函數(shù)； 約束條件基于以下規(guī)則: 規(guī)則一:滿足電網(wǎng)安全運(yùn)行約束；最終構(gòu)建的差異化規(guī)劃網(wǎng)架要滿足基本的功率平衡約束和不等式約束； 規(guī)則二:滿足網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B通性約束，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)配置合理； 相應(yīng)數(shù)學(xué)模型表示如下: s.t.Φ ( a ) =1 式一 g(Z) =O 式二 h (Z) ^ O 式三 式中，φ (α )是連通性判斷函數(shù)，子圖連通時(shí)φ ( α )=1，子圖不連通時(shí)φ (α)=0，α為規(guī)劃方案；式二和式三分別為電網(wǎng)潮流方程的等式和不等式約束，Z代表線路有功和無功潮流、節(jié)點(diǎn)上的有功發(fā)電及有功負(fù)荷、節(jié)點(diǎn)電壓和功角； 改進(jìn)和聲搜索算法是基于一個(gè)多目標(biāo)差異化規(guī)劃尋優(yōu)準(zhǔn)則來進(jìn)行搜索更新直至得到最優(yōu)解，該算法涉及的參數(shù)有:和聲庫容量、迭代總數(shù)、記憶庫內(nèi)搜索概率最大和最小值、調(diào)節(jié)概率最大和最小值、慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子； 然后進(jìn)行以下步驟的操作: 步驟1，輸入多目標(biāo)電網(wǎng)差異化規(guī)劃模型所需參數(shù)以及設(shè)定改進(jìn)和聲搜索算法所涉及的參數(shù)，所述模型參數(shù)包括差異化線路新增單位成本、差異化線路長度、運(yùn)行維護(hù)系數(shù)和處理系數(shù)、折舊率、規(guī)劃周期、售電電價(jià)和發(fā)電成本、累計(jì)停電時(shí)間、重要電源和普通電源的單位重啟費(fèi)用、重要電源和負(fù)荷的保障系數(shù)、普通電源和負(fù)荷的保障系數(shù)、待規(guī)劃電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)與線路數(shù)據(jù)和初始潮流數(shù)據(jù)；算法相關(guān)參數(shù)包括和聲庫容量、迭代總數(shù)、記憶庫內(nèi)搜索概率最大和最小值、調(diào)節(jié)概率最大和最小值、慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子； 步驟2，初始化和聲記憶庫，具體是將和聲庫中的解集首先設(shè)置為空，采用混沌映射產(chǎn)生和聲記憶庫中的解向量；進(jìn)行計(jì)算，然后基于約束條件進(jìn)行判斷: 若滿足約束條件，即由解向量構(gòu)成的規(guī)劃方案滿足Φ ( α )=1，且進(jìn)行潮流計(jì)算后，滿足潮流等式和不等式約束，則進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算，加入和聲記憶庫Pareto解集； 若不滿足約束條件，則重新進(jìn)行和聲記憶庫初始化，直到達(dá)到預(yù)定的記憶庫容量HMS為止；此時(shí)記憶庫內(nèi)為初始的Pareto解；步驟3，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值，確定局部最優(yōu)和聲位置與全局最優(yōu)和聲位置，同時(shí)在當(dāng)前迭代次數(shù)下，更新和聲記憶搜索概率HMCR和調(diào)節(jié)概率PAR ;基于以下公式:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法，其特征在于，所述多目標(biāo)差異化規(guī)劃尋優(yōu)準(zhǔn)則基于如下定義:G(f/ ,f2! ,f3/ )為新解的目標(biāo)函數(shù)值，F(xiàn)(f\，f2，f3)為和聲庫中解向量的目標(biāo)函數(shù)值；具體方法是包括以下判斷選擇步驟: 判斷選擇一:若f/ <f1,f2/ >f2，表示解G支配于解F，則解G為非支配解且優(yōu)于F，用新解G替代F ; 判斷選擇二:若新解G支配于多個(gè)和聲庫中的解向量，則用新解替代所有被支配解中目標(biāo)函數(shù):?3最小的解向量； 判斷選擇三:若f/ > f1； f2' > f2，f3/ > f3，則選擇效益本比大的為較優(yōu)方案，即解G優(yōu)于解F ； 判斷選擇四:若出現(xiàn)f/ >f1,f2/ >f2，fV = f3的情況，則根據(jù)差異化規(guī)劃的原則，選擇新增成本小的為較優(yōu)方案，即解F優(yōu)于解G。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)和聲搜索算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)差異化規(guī)劃方法，其特征在于， 所述
【文檔編號】G06Q10/04GK103955864SQ201410147892
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年4月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月14日
【發(fā)明者】劉滌塵, 宋春麗, 吳軍, 董飛飛, 王浩磊, 趙一婕, 潘旭東, 柯麗娜 申請人:武漢大學(xué)