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基于遺傳算法的中壓配電網(wǎng)開關(guān)優(yōu)化投資模型

2018-03-08 03:13:00陳光
科技資訊 2018年36期

陳光

摘 要:本文針對電網(wǎng)中壓配電網(wǎng)中開關(guān)的投資進行研究,通過分析開關(guān)的類別,進行開關(guān)的優(yōu)化配置,從而提高配電網(wǎng)的可靠性和經(jīng)濟性。首先對國內(nèi)外中壓配電網(wǎng)建設(shè)進行簡單描述,從定性和定量的角度來分析中壓電網(wǎng)中開關(guān)的投運和設(shè)置,建立數(shù)學(xué)模型,再將遺傳算法運用到中壓電網(wǎng)開關(guān)設(shè)計中,從而計算出最優(yōu)的方案。

關(guān)鍵詞:中壓配電網(wǎng) 遺傳算法 開關(guān) 最優(yōu)化

中圖分類號:TM76 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)12(c)-0044-02

中壓配電網(wǎng)是電網(wǎng)發(fā)展的重要一環(huán),是連接輸電網(wǎng)和用戶之間的紐帶,中壓配電網(wǎng)的經(jīng)濟性和可靠性也就影響到了整個電網(wǎng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟的運行。對于中壓配電網(wǎng),架空線中投資較多且對其運行可靠性影響較多的是開關(guān)設(shè)備的建設(shè)與投資,如何保證其在可靠運行的情況下最優(yōu),是現(xiàn)階段國內(nèi)外研究的熱點。

1 遺傳算法(Genetic Algorithm)

遺傳算法通過編碼、迭代、交叉、變異,遺傳仿照自然進化原理進行概率搜索的一種方法。遺傳算法從一組隨機的數(shù)字串開始,對種群中的染色體進行交叉變異,形成新的基因,迭代生成新的種群,從而形成最優(yōu)解。

遺傳算法中的初始種設(shè)置,迭代篩選條件,以及變異量都會影響到其變化,種群中每一個染色體的變化都可能會影響到整個種群的性質(zhì)以及該算法的性能,根據(jù)特定的問題對遺傳算法進行改進,加快其收斂到全局最優(yōu)解。

2 遺傳算法中壓配電網(wǎng)開關(guān)建設(shè)上的應(yīng)用

2.1 中壓配電網(wǎng)開關(guān)分類

中壓配電網(wǎng)中,根據(jù)線路上開關(guān)性質(zhì)的不同,通常將其分成分段開關(guān)和聯(lián)絡(luò)開關(guān)兩類分段開關(guān):正常運行狀態(tài)處于合位,故障運行狀態(tài)可進行分閘操作排除故障位置,通常其設(shè)立是按照該線路所帶負(fù)荷、容量以及線路長度進行分段。聯(lián)絡(luò)開關(guān):聯(lián)絡(luò)兩回不同線路的開關(guān),正常狀態(tài)下處于分閘位置,線路出現(xiàn)故障進行倒負(fù)荷,減少停電范圍,保證電網(wǎng)用電安全可靠。

2.2 中壓電網(wǎng)開關(guān)設(shè)置優(yōu)化模型

中壓電網(wǎng)開關(guān)建設(shè)采用的費用通常分成兩大類,固定費用和臨時費用,也可以分為建設(shè)投資費用和運行保護費用,如式(1)所示。

2.3 中壓電網(wǎng)開關(guān)設(shè)置優(yōu)化模型

(1)設(shè)定遺傳算法的初始條件。

(2)將饋線上開關(guān)信息按照染色體上的編碼進行配置好。

(3)計算出每個系統(tǒng)中可靠性指標(biāo)以及經(jīng)濟指標(biāo)。

(4)從而求出個體的適應(yīng)度,迭代得到新的種群。

(5)對新的種群進行計算迭代,當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)或結(jié)果收斂,則停止輸出結(jié)果。

3 算例分析

本文采用RBTS-BUS6系統(tǒng)進行算法實現(xiàn),其中柱上斷路器15萬元/組,裝置的使用期限是20年,維修支出每年3%,貼現(xiàn)率10%。

根據(jù)遺傳算法中的迭代結(jié)果,到第八次迭代已經(jīng)收斂,最后輸出迭代結(jié)果,可以看出,工業(yè)和商業(yè)的負(fù)荷處4個節(jié)點需要額外配置開關(guān)而居民和農(nóng)業(yè)用負(fù)荷不用額外配置開關(guān)。

這與實際生產(chǎn)生活中的狀態(tài)基本相同,負(fù)荷用電實際且滿足經(jīng)濟可靠目標(biāo)。

4 結(jié)語

本文以中壓配電網(wǎng)中架空線路的開關(guān)建設(shè)作為研究對象,采用遺傳算法對其配置進行計算和優(yōu)化配置,節(jié)省了優(yōu)化時間,成功優(yōu)化多目標(biāo)函數(shù)問題,提高了計算機計算速度,最后結(jié)果經(jīng)濟可靠。

參考文獻

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