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基于多策略改進的遺傳算法在配電網(wǎng)規(guī)劃中運用分析

2021-07-01 02:42:18陳劍輝
裝備維修技術 2021年51期

陳劍輝

摘 要:本文簡略闡述了配電網(wǎng)規(guī)劃的內容和特點,并結合實際情況對多策略改進遺傳算法性能及其配網(wǎng)規(guī)劃進行了詳細分析,旨在為相關研究人員提供參考,進而切實展現(xiàn)出多策略改進遺傳算法的優(yōu)勢作用,不斷提高配電網(wǎng)規(guī)劃的實際成效。

關鍵詞:多策略改進;遺傳算法;配電網(wǎng)規(guī)劃

引言:近些年來,我國電力行業(yè)整體實現(xiàn)了進一步的發(fā)展,但從其具體發(fā)展情況來看,其在配電網(wǎng)規(guī)劃方面依然存在著一定的不利因素,基于此有必要立足于多策略改進的遺傳算法對其未來的優(yōu)化展開更為深入的探討。

1配電網(wǎng)規(guī)劃的內容及特點

1.1內容

配電網(wǎng)主要由三部分所構成,分別為高壓、中壓以及低壓,通常情況下來說,在實際開展配電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)劃工作的過程中,應當針對饋線、中壓變電站以及自輸電系統(tǒng)幾個系統(tǒng)的費用展開綜合考慮,盡可能保障其平衡性以及協(xié)調性。由此可見,在針對配電網(wǎng)規(guī)劃進行研究時主要是進行短期和長期的配電網(wǎng)規(guī)劃以及空間負荷預測工作。在配電網(wǎng)規(guī)劃的要求下,負荷預測既要能夠實現(xiàn)對于負荷增長量的準確預測,同時還要能夠科學預測未來負荷的實際增長位置。對于配電網(wǎng)規(guī)劃來說,負荷預測是其至關重要的基礎工作,該工作的精確性和有效性對于未來配電網(wǎng)規(guī)劃的實際成效有著重要影響。現(xiàn)階段我國逐漸加強了對于負荷預測技術的重視,以期提高配電網(wǎng)規(guī)劃效果。負荷預測是配電網(wǎng)長期規(guī)劃的必要條件,結合系統(tǒng)未來的長效發(fā)展來看,相關工作人員需要針對城市用電的具體情況展開更加詳細全面的分析工作,對相應的送電范圍以及電壓等級等發(fā)展戰(zhàn)略進行確定,一般來說其時間范圍應當在10年以上。長期的配電網(wǎng)規(guī)劃工作需要先對新站建設的實際容量、具體時間以及位置等進行初步明確,同時還要仔細了解舊站擴容的步驟。而對于短期規(guī)劃來說,其則主要是針對變電站下游的系統(tǒng)展開相應的規(guī)劃以及決策工作,具體包括饋線結構以及具體類型的呢過等,其時間范圍基本上維持在6-19年范圍之內[1]。

1.2特點

從實際情況來看,配電網(wǎng)規(guī)劃工作本身有著相對較強的復雜性,具體體現(xiàn)在以下幾方面。

其一,其具有突出的多目標性,針對一個電力網(wǎng)絡而言,其不僅要能夠最大限度減少其投資費用,還應當充分滿足其在環(huán)境保護、減少占地面積以及應用可靠等多方面要求,這便導致其在實際進行配電網(wǎng)規(guī)劃的過程中始終面臨著多個目標綜合衡量的要求。

其二,對于配電網(wǎng)來說,其無論是在建設還是運行方面都有著相對復雜的特點,其中所涉及到的步驟和環(huán)節(jié)比較多,具體來看,在進行線路建設過程中,工作人員需要加強對于線路走徑、中間節(jié)點以及分支節(jié)點等方面規(guī)劃的綜合考慮,深層次探究應當如何在模型中對上述各種復雜的問題進行充分完整的反映。

其三則是非線性的特點,從本質上來看,電力系統(tǒng)本身便是一個非線性系統(tǒng),可以針對那些非線性問題進行線性化處理,這樣便能夠在原有的基礎上促進其復雜度的降低,接下來再通過迭代以及逼近等方式的應用實現(xiàn)求解,同時還能夠使用其它智能算法對其展開計算工作。

其四,配電網(wǎng)規(guī)劃有著較強的整數(shù)性,這使得是與不是之間并沒有一個過渡的階段,進而導致其呈現(xiàn)出了強烈的不連續(xù)特征,在極大程度上增加了后續(xù)分析以及處理工作的復雜程度,這導致工作人員難以通過導數(shù)概念的應用實現(xiàn)對于相關狀態(tài)點周圍實際性態(tài)的有效推測。結合當前該領域的實際情況來看,依然在使用枚舉進行整數(shù)性處理,與此同時,工作人員所進行的改進以及創(chuàng)新都是以提升枚舉效率為目的。

其五,配電網(wǎng)具有強烈的不確定性,工作人員都需要基于預測數(shù)值,明確未來的發(fā)電量、線路投資費用以及負荷等,但其并不能夠保障其準確性,在社會經(jīng)濟不斷發(fā)展階段始終面臨著諸多的不穩(wěn)定因素,增加了配電網(wǎng)規(guī)劃和建設的不確定性。

其六則為多階段性,相關工作人員在進行配電網(wǎng)規(guī)劃時應當盡量減少盲目性以及短視性,盡可能從全局的角度和長遠的眼光著手針對電網(wǎng)的科學布局進行綜合分析,全面了解目前規(guī)劃設計和相關待選線路會對后續(xù)各個規(guī)劃階段產(chǎn)生何種影響[2]。

2多策略改進遺傳算法性能分析及其配網(wǎng)規(guī)劃

2.1性能分析

2.1.1數(shù)學性能

為了能夠進一步探究多策略改進遺傳算法本身所具有的計算能力和效率,本文主要采用了兩組函數(shù)開展相應的性能分析工作,第一組函數(shù)的數(shù)學表達式如下:

該函數(shù)的三維圖和等高線圖如圖1所示。

采用多策略改進遺傳算法的方式對該函數(shù)的極大值進行求取,最終獲得相應的計算結果,結合實際來看,第一次迭代運算所獲得結果整體有著無序擴散的特點,而在不斷增加迭代次數(shù)的過程中,函數(shù)也會逐漸向收斂狀態(tài)進行演變。本文所闡述的改進遺傳算法能夠在充分保障計算精度的基礎上進一步促進計算效率的提升,進而充分展現(xiàn)出其在配電網(wǎng)規(guī)劃方面的實質性作用。

第二組是Griewank函數(shù),該函數(shù)的數(shù)學表達式如下:

該函數(shù)在定義域內存在著相應的極大和極小值點,靈活使用多策略改進遺傳算法能夠實現(xiàn)對于該函數(shù)極大值的精確求取。立足于具體情況進行分析能夠發(fā)現(xiàn),由于其極值點數(shù)量相對較多,所以其每一次的搜索結果都可能存在一定的差異性。結合計算實際情況可知,當函數(shù)第50次迭代計算時,改進遺傳算法會展現(xiàn)出逐漸收斂的趨勢。

2.1.2算例性能

在配電網(wǎng)規(guī)劃中使用多策略改進遺傳算法,所選用目標配電網(wǎng)是10kV中壓配電網(wǎng)。為了能夠為后續(xù)的計算工作提供方便條件,假設節(jié)點接入的電源容量并不會比起負荷量要大,而愛整體的系統(tǒng)中,其分布式電源的總量也會超過負荷總容量的20%。結合本算例來看,與傳統(tǒng)的遺傳算法相比,本文所研究的基于多策略改進遺傳算法的方式在實際應用的過程所獲得的總功耗較之以往分別于11.5和15.4%的降低,與此同時,其在系統(tǒng)網(wǎng)損費用以及運維綜合投資方面較之從前也有著28.8%以及7.3%的降低。由此可見,在配電網(wǎng)規(guī)劃中合理使用多策略改進算法可以進一步提升規(guī)劃成效,進而達到節(jié)約電網(wǎng)總運行費用的效果[3]。

2.2配網(wǎng)規(guī)劃

為了有效提升配網(wǎng)規(guī)劃的效果,筆者認為應當先增加現(xiàn)有的遺傳算法種群數(shù)量,這樣便能夠為并行計算創(chuàng)造良好的條件,進而在原有的基礎上對大規(guī)模電網(wǎng)的實際搜索效率進行提升。按照相應的手段可以劃分物種,并在物種之間相互作用以及多物種金華的將基礎上加速實現(xiàn)協(xié)同進化,與此同時,多物種引進的落實能夠為配網(wǎng)規(guī)劃提供多樣化的搜索思路,進而確保其最終搜索結果的科學性與合理性。除此以外,應當針對不可行解進行修復,促使其能夠實現(xiàn)向可行的轉化,此舉能夠在極大程度上減少資源浪費等問題,進而促進其搜索效率的進一步提升。對于配電網(wǎng)規(guī)劃來說,其運行和投資費用共同構成了其目標函數(shù)。但受到電網(wǎng)差異性的影響,運行和投資費用在規(guī)劃中所占據(jù)的比重也呈現(xiàn)出一定的不同。基于此可以針對目標函數(shù)進行更加科學有效的劃分,進而搭建起切實可行的生態(tài)系統(tǒng)。

結論:綜上所述,配電網(wǎng)規(guī)劃是電力行業(yè)發(fā)展的重要組成部分,是事關民生的關鍵工作,合理使用多策略改進的遺傳算法對于配電網(wǎng)規(guī)劃的進一步優(yōu)化有著積極地促進作用。因此,相關研究人員應當加強對其的重視,進而為我國電力系統(tǒng)的持續(xù)平穩(wěn)發(fā)展創(chuàng)造良好的條件。

參考文獻:

[1]黃宇新.基于單親遺傳算法的多階段主動配電網(wǎng)線路優(yōu)化規(guī)劃模型[J].電工技術,2022(1):49-51.

[2]劉科研,盛萬興,馬曉晨,等.基于多種群遺傳算法的分布式光伏接入配電網(wǎng)規(guī)劃研究[J].太陽能學報,2021,42(6):146-155.

[3]田浩,王可慶,俞斌,等.考慮多類型負荷及風光不確定性的配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)及其自動化學報,2021,33(9):144-150.

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