基于經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法的電力系統(tǒng)配電網(wǎng)區(qū)段定位方法

朱進(jìn)宏，吳燕燕

(1.中國電建集團(tuán)福建工程有限公司，福建 福州 350018；2.廣西電網(wǎng)責(zé)任有限公司來賓供電公司武宣供電局，廣西 來賓 545900)

1 引言

配電網(wǎng)區(qū)段定位對(duì)保證供電可靠具有重要作用[1-2]，但是隨著分布式發(fā)電大量接入配電網(wǎng)，導(dǎo)致其故障特征和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化，進(jìn)而造成基于單電源輻射型配電網(wǎng)的區(qū)段定位方法失效。針對(duì)多電源的配電網(wǎng)區(qū)段定位問題，基于矩陣運(yùn)算[3-4]和智能優(yōu)化算法[5-6]的故障區(qū)段定位方法成為研究的主要方向。基于智能優(yōu)化算法的區(qū)段定位方法由于具有較好的容錯(cuò)能力而成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)。

在遺傳算法[7]率先應(yīng)用到配電網(wǎng)區(qū)段定位當(dāng)中以來，蟻群算法[8]，仿磁學(xué)算法[9]、和聲算法[10]、差分算法[11]，相繼被引入到配電網(wǎng)區(qū)段定位中。免疫算法是一種模擬人體免疫機(jī)能的尋優(yōu)算法，由于其具有較好的全局尋優(yōu)能力，被廣泛應(yīng)用于配電網(wǎng)的重構(gòu)[12]和供電恢復(fù)[13]中。文獻(xiàn)[14]率先將其應(yīng)用到配電網(wǎng)的故障區(qū)段定位當(dāng)中，但是該方法中沒有增加抗體記憶庫，導(dǎo)致優(yōu)秀個(gè)體容易在免疫操作中淘汰；為此，文獻(xiàn)[15]提出了一種改進(jìn)免疫算法并將其用來求解區(qū)段定位模型，但是該方法由于抗體群中的粒子之間無法交流，導(dǎo)致其定位速度較差。

為了解決這些問題，本文提出一種基于經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法的區(qū)段定位方法。該方法在免疫算法中增加一個(gè)經(jīng)驗(yàn)交流算子，增加抗體之間的經(jīng)驗(yàn)交流和分享，從而改善了區(qū)段定位的速度。

2 故障區(qū)段定位優(yōu)化模型

配電網(wǎng)故障區(qū)段定位可以轉(zhuǎn)化一個(gè)配電網(wǎng)所有節(jié)點(diǎn)期望狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)實(shí)際狀態(tài)最佳匹配的優(yōu)化問題，該優(yōu)化問題包含一個(gè)目標(biāo)函數(shù)和兩個(gè)約束條件：

(1)

3 經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法

免疫算法是模擬人體免疫系統(tǒng)對(duì)抗原反應(yīng)過程的一種放生物算法，根據(jù)人體免疫系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)理，可以得出免疫算法的實(shí)現(xiàn)過程：抗原識(shí)別，抗體評(píng)測與免疫操作。

(1)抗原識(shí)別。抗原識(shí)別就是建立故障區(qū)段定位模型，因此，抗原識(shí)別的結(jié)果即式(1)所示的模型。

(2)抗體評(píng)測。抗體評(píng)測就是評(píng)價(jià)抗體對(duì)抗原的抵抗能力，評(píng)價(jià)指標(biāo)包含兩個(gè)：抗體親和度、抗體濃度。其中，親和度的計(jì)算公式如下：

Av=1/Fit(si)

(2)

式中，Av表示抗體的親和度，F(xiàn)it(si)為抗體si的適應(yīng)度值。

抗體濃度的計(jì)算公式如下：

(3)

式中，Ssi,sj表示抗體相似度，ksi,sj表示兩個(gè)抗體相同的基因數(shù)，Ls表示抗體中基因的個(gè)數(shù)，也就是抗體長度；Sset表示相似度門檻值，Hsi,sj用于識(shí)別兩個(gè)抗體是否屬于同一類型，1表示同一類別，0表示不是同一類別；Npopsize表示種群數(shù)量，Csi表示抗體濃度。

(3)免疫操作。免疫操作包括抗體分化，抗體繁殖。抗體分化就是選擇親和度高的抗體進(jìn)入記憶庫，以保存免疫反應(yīng)中的優(yōu)秀抗體。同時(shí)，為了增加抗體之間的尋優(yōu)經(jīng)驗(yàn)交流，對(duì)抗體群執(zhí)行一下交流算子：

(4)

抗體繁殖就是選擇若干個(gè)親和度高且濃度小的抗體，并通過選擇、交叉、變異運(yùn)算，得到新的個(gè)體群。選擇環(huán)節(jié)通常采用輪盤賭進(jìn)行選擇操作，其中每個(gè)抗體被選擇的概率安裝一下公式計(jì)算：

(5)

其中，Psi表示抗體繁殖度，也是抗體被選擇的概率。交叉運(yùn)算是產(chǎn)生新個(gè)體的主要操作過程，它以某一概率相互交換某兩個(gè)個(gè)體之間的部分基因。變異運(yùn)算是對(duì)抗體中某一個(gè)或某一些位置上的基因、按某概率進(jìn)行置反。

4 區(qū)段定位流程

結(jié)合區(qū)段定位模型和經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法，得出區(qū)段定位步驟如下：

(1)參數(shù)設(shè)置。包括尋優(yōu)的最大迭代次數(shù)M，抗體群的規(guī)模N0，記憶細(xì)胞數(shù)量Nm等；

(2)初始化。初始抗體群。

(3)對(duì)抗體群進(jìn)行評(píng)測。根據(jù)式(2)計(jì)算抗體親和度，由式(3)計(jì)算抗體濃度。

(4)更新記憶庫。選擇親和度最高的抗體和執(zhí)行算子后的最優(yōu)抗體更新記憶庫,

(5)抗體繁殖。選擇抗體群中期望繁殖率最高個(gè)抗體形成父代群體，然后進(jìn)行抗體繁殖。

(6)判斷是否滿足達(dá)到停止條件，滿足則停止；否則，返回。

5 算例分析

5.1 區(qū)段定位性能測試

為了測試所提區(qū)段定位方法的性能，搭建如圖1所示的多電源配電網(wǎng)。在該配電網(wǎng)中，共有20個(gè)區(qū)段和節(jié)點(diǎn)，在區(qū)段9末端接入分布式電源。

圖1 配電網(wǎng)算例分析拓?fù)鋱D

設(shè)置區(qū)段5故障,FTU采集各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)并通過通信網(wǎng)絡(luò)上傳到定位中心：[1 1 1 1 1-1-1-1-1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]；將這些節(jié)點(diǎn)狀態(tài)帶入?yún)^(qū)段定位模型，并利用免疫算法進(jìn)行求解，此時(shí)免疫算法的參數(shù)設(shè)置如表1所示；尋優(yōu)迭代過程中收斂的適應(yīng)度值為Fit(s)=0.5，對(duì)應(yīng)的故障區(qū)段定位編碼為：

表1 經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法的參數(shù)設(shè)置

s=[00001000000000000000]；

從定位結(jié)果可以很容易的看出區(qū)段5發(fā)生了故障，與設(shè)定的結(jié)果相同。這證明，基于經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法的區(qū)段定位方法能夠準(zhǔn)確定位出故障區(qū)段。

5.2 與其他算法的對(duì)比

為了驗(yàn)證所提定位方法在尋優(yōu)速度和容錯(cuò)能力的優(yōu)勢(shì)，將本文所提方法與文獻(xiàn)[14-15]中的定位方法進(jìn)行對(duì)比，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 定位速度的對(duì)比結(jié)果

從表2可以明顯看出，相比較其他兩種方法，基于經(jīng)驗(yàn)交流免疫算法的定位方法具有更快的定位速度；

6 結(jié)論

基于免疫算法的區(qū)段定位方法由于沒有經(jīng)驗(yàn)分享機(jī)制，導(dǎo)致其在定位速度較差，為了解決此問題，提出一種基于經(jīng)驗(yàn)分享免疫算法的區(qū)段定位方法；通過配電網(wǎng)算例驗(yàn)證，可以得出：利用經(jīng)驗(yàn)交流算子更新記憶庫，使免疫算法的抗體之間能夠分享免疫經(jīng)驗(yàn)，加快了免疫反應(yīng)的進(jìn)程；