基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法及系統(tǒng)。該算法包括以下步驟：一，初始化電網(wǎng)拓?fù)湫畔?，讀取電網(wǎng)拓?fù)渲信c設(shè)備列表相關(guān)的節(jié)點(diǎn)集NC。二、創(chuàng)建初始種群P，并設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)i，從1遍歷至x;生成隨機(jī)數(shù)Rand,從節(jié)點(diǎn)集NC中隨機(jī)選取Rand個(gè)NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中。三、計(jì)算種群P中每個(gè)染色體Pi的適應(yīng)度值。四、對(duì)種群P中的每個(gè)染色體Pi執(zhí)行交叉操作和變異操作。五、判斷分析員是否給出了結(jié)束生成的命令。六、展示最終排布結(jié)果。本發(fā)明的算法及系統(tǒng)能夠解決現(xiàn)有的潮流分析過程中，需要花費(fèi)大量時(shí)間對(duì)輸電網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和線路進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整而使電網(wǎng)網(wǎng)損分析效率低下的問題。
【專利說明】基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于變長染色體遺傳算法的輸電網(wǎng) 潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法及使用該算法實(shí)現(xiàn)的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 在電力市場環(huán)境下，為了掌握輸電網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的運(yùn)營成本，需要對(duì)輸電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 網(wǎng)損分析。由于輸電網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)損分析過程涉及到省市級(jí)別潮流圖顯示以及l(fā)〇〇〇kV、500kV、 220kV、110kV與35kV等多個(gè)電壓等級(jí)，使網(wǎng)損分析過程難度非常大。大大增加了網(wǎng)損分析 的難度。因此，需要對(duì)一個(gè)網(wǎng)損的潮流分析方案進(jìn)行可視化展示，并由分析人員對(duì)節(jié)點(diǎn)和線 路進(jìn)彳T動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0003] 目前，大量的線路和節(jié)點(diǎn)調(diào)整都是由分析人員手動(dòng)完成的，手動(dòng)進(jìn)行線路布局不 僅符合分析人員的使用習(xí)慣，還能使節(jié)點(diǎn)和線路布局在兼顧地理位置的情況下完成結(jié)構(gòu)的 抽象。但隨著輸電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)的不斷增多，手動(dòng)調(diào)整輸電網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和線路，進(jìn)行增加、刪除、修 改操作非常耗時(shí)耗力。因此，在潮流分析過程中，分析人員需要花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行輸電網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)和線路的局部調(diào)整，這將導(dǎo)致電網(wǎng)網(wǎng)損分析效率低下。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于變長染色體遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局 優(yōu)化算法及使用該算法實(shí)現(xiàn)的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化系統(tǒng)。該算法及系統(tǒng)能夠解決現(xiàn) 有的潮流分析過程中，需要花費(fèi)大量時(shí)間對(duì)輸電網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和線路進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整而使電網(wǎng)網(wǎng) 損分析效率低下的問題。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：一種基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流 圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，該算法包括以下步驟：
[0006] (1)初始化電網(wǎng)拓?fù)湫畔?，讀取電網(wǎng)拓?fù)渲信c設(shè)備列表相關(guān)的節(jié)點(diǎn)集NC，節(jié)點(diǎn)集 NC中的各節(jié)點(diǎn)用NCi表示。所述的站外電氣拓?fù)錇榛赬ML格式或者二進(jìn)制格式。
[0007] (2)創(chuàng)建初始種群P，并設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)i，從1遍歷至X ;生成隨機(jī)數(shù)Rand,從 節(jié)點(diǎn)集NC中隨機(jī)選取Rand個(gè)NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中。
[0008] (3)設(shè)定迭代次數(shù)t，初始化迭代次數(shù)t = 0。
[0009] (4)根據(jù)公式

【權(quán)利要求】
1. 基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，其特征在于：該算法包括以下步 驟： (1) 初始化電網(wǎng)拓?fù)湫畔?，讀取電網(wǎng)拓?fù)渲信c設(shè)備列表相關(guān)的節(jié)點(diǎn)集NC，節(jié)點(diǎn)集NC中 的各節(jié)點(diǎn)用NCi表示； (2) 創(chuàng)建初始種群P,并設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)i,從1遍歷至X ;生成隨機(jī)數(shù)Rand,從節(jié)點(diǎn) 集NC中隨機(jī)選取Rand個(gè)NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中； (3) 設(shè)定迭代次數(shù)t，初始化迭代次數(shù)t = 0 ; (4) 根據(jù)公式
計(jì)算種群P中每個(gè)染色體Pi的適應(yīng)度值； 其中，Gi為一個(gè)特定供區(qū)，E(Gi)為該供區(qū)的能量值，η為Pi所包含的NCi的個(gè)數(shù)； (5) 判斷迭代次數(shù)t是否大于m; 若是，則執(zhí)行步驟（6); 若否，則對(duì)種群P中的每個(gè)染色體Pi執(zhí)行交叉操作和變異操作，迭代次數(shù)t = t+Ι，返 回步驟⑷； (6) 判斷分析員是否給出了結(jié)束生成的命令，如果給出則停止自動(dòng)生成過程，執(zhí)行步驟 (7);若未給出則跳轉(zhuǎn)至步驟（2); (7) 輸出自動(dòng)排布結(jié)果，即輸電網(wǎng)絡(luò)局部拓?fù)鋱D。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，其特征在 于：步驟（1)中所述的初始化電網(wǎng)拓?fù)湫畔ㄒ韵虏襟E： (1. 1)從數(shù)據(jù)庫獲取站外電氣拓?fù)?，包括?jié)點(diǎn)結(jié)合N和線路集合L ;節(jié)點(diǎn)集合N中的各 節(jié)點(diǎn)用Ni表示，線路集合L中的各線路用Li表示； (1.2)讀取設(shè)備列表C，設(shè)備列表C中的各設(shè)備用Ci表示，且Ci的節(jié)點(diǎn)類型為母線或 開關(guān)； (1. 3)讀取供區(qū)列表G，供區(qū)列表G中的各供區(qū)用Gi表示，且Ci和Gi -一對(duì)應(yīng)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，其特征在 于：步驟（2)中所述的"創(chuàng)建初始種群P，并設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)i，從1遍歷至X ;生成隨機(jī)數(shù) Rand，從節(jié)點(diǎn)集NC中隨機(jī)選取Rand個(gè)NCi，組成染色體Pi，將Pi添加至種群P中"的具體 過程為： (2. 1)創(chuàng)建初始種群P ; (2. 2)設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)i,從1遍歷至X ; (2. 3)生成隨機(jī)數(shù)Rand，從節(jié)點(diǎn)集NC中隨機(jī)選取Rand個(gè)NCi，組成染色體Pi，將Pi添 加至種群P中； (2. 4)節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)器i自加1，即i = i+Ι ;判斷i是否等于X，如果不相等則跳轉(zhuǎn)至 步驟（2. 3)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，其特征在 于：步驟⑷中所述的"根據(jù)公式
.計(jì)算種群P中每個(gè)染色體Pi的適應(yīng)度 值"具體過程為： (4. 1)遍歷種群P中的每個(gè)染色體Pi，獲取Pi中NCi的狀態(tài)； (4. 2)對(duì)NCi的狀態(tài)取反，將取反后的NCi的狀態(tài)值設(shè)置到SCADA系統(tǒng)中； (4. 3)從SCADA系統(tǒng)返回該染色體狀態(tài)下，根據(jù)公式
計(jì)算種群P中每 個(gè)染色體Pi的適應(yīng)度值Fit (Pi);其中，Gi為一個(gè)特定供區(qū)，E(Gi)為該供區(qū)的能量值，η 為Pi所包含的NCi的個(gè)數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法，其特征在 于：步驟（5)中所述的"對(duì)種群P中的每個(gè)染色體Pi執(zhí)行交叉操作和變異操作"的具體過 程為： (5. 1)設(shè)定節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)j,從1遍歷至y ; (5. 2)執(zhí)行交叉操作，操作算子為Cross (Pi，Pj)，從種群P中任意選取兩個(gè)染色體Pi 和Pj，隨機(jī)選取Pi中的一個(gè)NCi與Pj中的一個(gè)NCj進(jìn)行互換； (5. 3)執(zhí)行變異操作，操作算子為Mutate (Pi)，從種群P中任意選擇一個(gè)染色體Pi，隨 機(jī)從節(jié)點(diǎn)集NC中獲取一個(gè)節(jié)點(diǎn)NCi加入到染色體Pi中。 (5. 4)節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)數(shù)器j自加1，即j = j+Ι ;判斷j是否等于y，如果不相等則跳轉(zhuǎn)至 步驟（5. 2)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1?5任意一項(xiàng)所述的基于遺傳算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算 法的優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于：包括布局計(jì)算子系統(tǒng)和人機(jī)交互子系統(tǒng)； 所述的布局計(jì)算子系統(tǒng)包括電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊、漸進(jìn)式排布模塊、動(dòng)態(tài)排布的中間 結(jié)果輸出模塊、最終排布結(jié)果輸出模塊；所述的電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫交互模塊，用于和電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進(jìn) 行交互，從電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲得電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)信息；所述的漸進(jìn)式排布模塊，用于通過基于遺傳 算法的輸電網(wǎng)潮流圖自動(dòng)布局優(yōu)化算法、對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和線路進(jìn)行排布；所述的動(dòng)態(tài)排 布的中間結(jié)果輸出模塊，用于在排布過程中，將漸進(jìn)式排布的數(shù)據(jù)結(jié)果按特定的形式顯示 出來；所述的最終排布結(jié)果輸出模塊，用于將最終結(jié)果以圖像方式顯示出來； 所述的人機(jī)交互子系統(tǒng)包括排布節(jié)點(diǎn)與線路選擇界面、中間布局顯示模塊、人工修正 模塊和最終結(jié)果顯示模塊；所述的排布節(jié)點(diǎn)與線路選擇界面，用于為分析人員提供選擇節(jié) 點(diǎn)和線路的界面；所述的中間布局顯示模塊，用于將排布過程中產(chǎn)生的中間結(jié)果以動(dòng)態(tài)圖 的形式顯示出來；所述的人工修正模塊，用于與分析員進(jìn)行交互、人工選擇排布的走向；所 述的最終結(jié)果顯示模塊，用于將系統(tǒng)產(chǎn)生的最終結(jié)果數(shù)據(jù)以SVG圖像的形式展示給分析人 員。
【文檔編號(hào)】G06Q10/04GK104217252SQ201410436530
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】王正風(fēng), 戴長春, 王松, 趙學(xué)會(huì), 朱六璋, 夏同飛, 劉祥, 余麗, 秦婷 申請人:國網(wǎng)安徽省電力公司, 安徽南瑞繼遠(yuǎn)軟件有限公司