基于蟻群算法優(yōu)化的配電網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

高淑芝 吳曉峰 柴梓晴

（1.沈陽(yáng)化工大學(xué)信息工程學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110142；2.北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100081）

基于蟻群算法優(yōu)化的配電網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

高淑芝1吳曉峰1柴梓晴2

（1.沈陽(yáng)化工大學(xué)信息工程學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110142；2.北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100081）

針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中的難以快速尋優(yōu)的特點(diǎn)，提出蟻群算法，并且通過(guò)GUI平臺(tái)開(kāi)發(fā)基于蟻群算法的仿真平臺(tái)，并將其應(yīng)用于配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題中。研究結(jié)果表明，蟻群算法可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)，快速得到更加精準(zhǔn)的配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃曲線(xiàn)及最優(yōu)解。開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)具有更快、更準(zhǔn)確的特點(diǎn)。

蟻群算法；參數(shù)尋優(yōu)；配電網(wǎng)絡(luò)

電力系統(tǒng)是由輸送電、發(fā)變電等設(shè)備和相應(yīng)技術(shù)組成的，統(tǒng)一將一次能源轉(zhuǎn)換為電能的系統(tǒng)。其中，電力系統(tǒng)中的配電網(wǎng)絡(luò)是其重要的組成部分。而在現(xiàn)實(shí)中，配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化具有離散性、多目標(biāo)、非線(xiàn)性等特點(diǎn)。因此，配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜且難以組合優(yōu)化的問(wèn)題［1］。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了群智能算法［2］，并用來(lái)解決配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中的變電站選址定容、配電網(wǎng)架聯(lián)絡(luò)線(xiàn)總體總體規(guī)劃等問(wèn)題，在很大程度上提高了配電規(guī)劃和運(yùn)行人員的工作效率。群智能算法中的蟻群算法不僅具有較強(qiáng)的魯棒性，并且易與其他算法相結(jié)合。因此，蟻群優(yōu)化算法的研究對(duì)解決各種優(yōu)化問(wèn)題具有極其重要的價(jià)值。

1 配電網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)機(jī)理模型

配電網(wǎng)絡(luò)中線(xiàn)路的建設(shè)費(fèi)可如下所示：

式（1）中，Ck表示為線(xiàn)路k的投資費(fèi)用，lk為第k線(xiàn)路的長(zhǎng)度，Dk為第k線(xiàn)路的線(xiàn)徑。

配電網(wǎng)中每一段線(xiàn)路的網(wǎng)損為：

式（2）中，Rk為第k線(xiàn)路的網(wǎng)損功率，U為該線(xiàn)路段的電壓，a1為該線(xiàn)路段的電價(jià)，g（Dk）表示Dk線(xiàn)徑上該線(xiàn)路的電阻率。

若已知變電站的供電范圍，則配電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)機(jī)理模型可表示為：

式（3）中，I（lk）≤Imax（lk），Vmin≤Vs≤Vmax，kmax=S-1（s=1，2，……，S）；k為該線(xiàn)路段的編號(hào)；Nk為所有可能構(gòu)成該

線(xiàn)路段輻射網(wǎng)的編號(hào)的集合；I（lk）表示線(xiàn)路lk的電流；S為該線(xiàn)路段節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；Vmin為該線(xiàn)路段節(jié)點(diǎn)電壓下限；kmax為該線(xiàn)路段規(guī)劃后線(xiàn)路的條數(shù)。

分析（3）發(fā)現(xiàn)，Ck與lk呈正比，Rk與Pk2lk呈正比。如果取不同的線(xiàn)徑導(dǎo)線(xiàn)單位長(zhǎng)度造價(jià)，電阻率將為一平均值，則公式（3）可近似地等效為：

式（4）中，a、b為常數(shù)，公式（4）可等效為：

公式（5）雖然有一定程度的簡(jiǎn)化，但其求解的目標(biāo)是一個(gè)有眾多約束條件的線(xiàn)路編號(hào)集合。對(duì)于這種復(fù)雜的規(guī)劃問(wèn)題，用現(xiàn)有的數(shù)學(xué)方法來(lái)求解是十分困難的。因此，本文提出利用蟻群算法進(jìn)行求解。

2 蟻群算法原理及其仿真平臺(tái)開(kāi)發(fā)

根據(jù)蟻群優(yōu)化算法的流程，分析發(fā)現(xiàn)，由于螞蟻前進(jìn)速度相同，因此，lk值較小的道路容易被規(guī)劃為供電線(xiàn)路。采用的蟻群優(yōu)化算法，將所有的負(fù)荷點(diǎn)作為食物，在初始階段以“味道”來(lái)引導(dǎo)蟻群的前進(jìn)方向，因此將會(huì)考慮公式（5）的βPk2lk項(xiàng)，使得螞蟻快速地找到負(fù)荷點(diǎn)，并且在關(guān)鍵道路上留下大量的信息素，以此來(lái)減少計(jì)算的次數(shù)。這種覓食的方式也更加接近現(xiàn)實(shí)情況。

MATLAB/GUI工具箱，是用于創(chuàng)建計(jì)算機(jī)用戶(hù)操作界面，通過(guò)圖形方式顯示出來(lái)的。根據(jù)其設(shè)計(jì)原則，在仿真平臺(tái)界面設(shè)計(jì)完成之后，還會(huì)生成與之相應(yīng)的M文件，其包含了運(yùn)行GUI平臺(tái)所要求的所有代碼。而GUI自動(dòng)生成的M文件的框架，則用于在框架下編寫(xiě)相應(yīng)的回調(diào)函數(shù)以及蟻群算法的程序。

3 仿真平臺(tái)上的算法研究

通過(guò)開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)可以看出，在仿真平臺(tái)中，除了有進(jìn)行蟻群算法的結(jié)果顯示區(qū)域，還有參數(shù)設(shè)置區(qū)域來(lái)改變算法參數(shù)，來(lái)進(jìn)一步對(duì)蟻群算法進(jìn)行仿真研究。通過(guò)程序的最終完善之后，便可以在開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)上研究蟻群算法，并將其應(yīng)用到配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中。

在變電站供范圍已知的情況下，將負(fù)荷點(diǎn)作為蟻群的“食物”，給各個(gè)街道賦予“味道”。在配電變電站的供電范圍已知的基礎(chǔ)上，通過(guò)動(dòng)態(tài)求取街道的“味道”，并處理蟻群走過(guò)后留下的“信息素”，就可以快速求得配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題中的全局最優(yōu)或近似最優(yōu)解。

點(diǎn)擊蟻群優(yōu)化界面中的“打開(kāi)路徑文件”，然后選擇變電站坐標(biāo)，在仿真平臺(tái)上令a=1、Q=100、city_num=28、Ncmax=200；載入圖形并計(jì)算，則基于蟻群優(yōu)化算法的配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的結(jié)果便再仿真界面中顯示出來(lái)，如圖1所示。

圖1 仿真平臺(tái)上的蟻群算法研究

通過(guò)仿真結(jié)果可以得到，其迭代次數(shù)在60次以后，所得到的最優(yōu)值保持一致，沒(méi)有出現(xiàn)最優(yōu)值的上下波動(dòng)，充分說(shuō)明了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。并且在仿真平臺(tái)上研究蟻群算法，可以清晰地顯示出蟻群優(yōu)化算法的仿真結(jié)果。而一般的算法研究，其參數(shù)往往都是在程序中的，難以快速改變參數(shù)來(lái)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，以至于難以盡快達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中的難以快速尋優(yōu)的特點(diǎn)，將蟻群優(yōu)化算法應(yīng)用到配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題當(dāng)中，并且通過(guò)GUI平臺(tái)開(kāi)發(fā)了基于蟻群算法的仿真平臺(tái)，用于更改蟻群算法中的參數(shù)來(lái)快速進(jìn)行配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行尋優(yōu)。研究結(jié)果表明，該方法可以對(duì)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)，簡(jiǎn)化控制調(diào)試中人工參與的時(shí)間，快速得到更加精準(zhǔn)的配電網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃曲線(xiàn)及最優(yōu)解。開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)，對(duì)于更改蟻群算法的參數(shù)來(lái)進(jìn)行尋優(yōu)，具有更快、更準(zhǔn)確的特點(diǎn)。

［1］楊溪，杜永貴.改進(jìn)遺傳算法和蟻群算法在電力系統(tǒng)問(wèn)題中的應(yīng)用研究［D］.太原：太原理工大學(xué)，2013.

［2］Dorigo M，Maniezzo V，Colorni A.Ant system：optimiza?tion by a col-ony of cooperating agents［J］.IEEE Transactions on SMC，1996（1）：1241.

Design and Implementation of Simulation Platform for Distribution Network Based on Ant Colony Optimization

Gao Shuzhi1Wu Xiaofeng1Chai Ziqing2
（1.School of Information Engineering，Shenyang University of Chemical Engineering，Shenyang Liaoning 110142；2.School of Computer Science，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081）

According to the distribution network planning to the speediness,ant colony algorithm was proposed.The simulation platform based on ant colony algorithm was developed through the GUI platform,and it was applied to the problem of distribution network planning.The results showed that the ant colony algorithm could automatically find the optimal parameters,and get more accurate distribution network planning curve and the optimal solution.The de?veloped simulation platform has the characteristics of faster and more accurate.

ant colony algorithm；parameter optimization；distribution network

TP18

A

1003-5168（2016）10-0032-02

2016-09-26