[发明专利]一种基于策略自适应差分进化的配电网络扩展规划方法

权利要求书

1.一种基于策略自适应差分进化的配电网络扩展规划方法，其特征在于：所述配电网络扩展规划方法包括以下步骤：

A1、根据变电站选址定容与未来负荷分布预测的结果，在电力GIS平台上创建负荷点、变电站以及待选支路、已建支路要素信息，并建立相应的点-点、点-线、线-面的拓扑规则；

A2、对创建的要素信息进行预处理：将负荷点和变电站顺序编号，待选支路和已建支路顺序编号，并记录起点终点节点编号；针对地理障碍生成缓冲区，进行缓冲区分析，找出不适宜架设线路的线路走廊；

A3、考虑资金的时间价值，按等额分付资本回收计算，以年投资及运行维护费用最小为目标，目标函数如式(1)：

$\min F=\underset{i\∈S_1}{\Σ}(\mathrm{\ω}+\mathrm{\λ})l_{i}f\left(D_i\right)X_i+\underset{i\∈S_2}{\Σ}{\mathrm{\λl}}_{i}f\left(D_i\right)+\underset{i\∈S}{\Σ}{l}_{i}g\left(D_i\right)\frac{P_i^2}{U_N^2}{\mathrm{\τ}}_{max}d---\left(1\right)$

式中：S₁、S₂、S分别为新建线路集、已建线路集和总线路集；ω是年等值回收系数，λ为维修、折旧占投资费用的百分比；l_i是线路i的长度，f(D_i)为线径为D_i的线路单位长度的造价，X_i为第i条线路的决策变量，选择该线路作为馈线支路，则X_i取1，反之取0；g(D_i)为线径为D_i的线路的电阻率；P_i为线路i的通过功率，U_N为额定电压；τ_max为年最大损耗时间，d为单位电价；

差分进化算法中，维数D为待选支路数量N_line，种群数量NP＝10*D，变异算子F为随机产生的二进制字符串，交叉算子CR取0.1，终止条件为经过禁忌搜索算法后的得到的最优个体与切换进入禁忌搜索算法前的最优个体适应度相同；进入禁忌搜索算法的切换条件为迭代超过若干代且最优个体连续若干代不发生变化；退出禁忌搜索算法的条件为步长超过若干步且最优个体连续若干代不发生变化；

A4、读取要素信息，生成算法初始种群，对初始种群进行评价，并令种群的第一个个体为全局最优个体；

A5、判断是否达到终止条件，若是，则进化终止，将最优个体作为解输出，转步骤A10；若否，则继续算法，进入步骤A6；

A6、判断是否需要更新策略选择概率，若是，则更新概率；

设置统计代数LP为10，更新代数为15，即每经历15代迭代，就统计当前代G往前逆推的10代的各个策略的失败、成功次数，并计算相应策略的选择概率，如式(2)、(3)，其中S_k,G表示策略k第G代时的成功概率；ns_k,g，nf_k,g分别表示策略k第g代成功、失败的次数；ε为0.01，为了防止策略成功概率为0；p_k,G表示策略k第G代的选择概率；

$S_{k,G}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{g=G-LP}^{G-1}{\mathrm{ns}}_{k,g}}{{\mathrm{\Σ}}_{g=G-LP}^{G-1}{\mathrm{ns}}_{k,g}+{\mathrm{\Σ}}_{g=G-LP}^{G-1}{\mathrm{nf}}_{k,g}}+\mathrm{\ϵ}---\left(2\right)$

$p_{k,G}=\frac{S_{k,G}}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{S}_{k,G}}---\left(3\right);$

A7、根据不同策略的选择概率随机选择一种策略进行变异和交叉操作，并进行结构约束校验，若个体不满足约束，则转入步骤A11；若满足约束，则进入步骤A8；

设置(4)、(5)、(6)3种变异策略，

v_i,j＝x_r1,j+F·(x_r2,j-x_r3,j) (4)

v_i,j＝x_i,j+F·(x_best,j-x_i,j)+F·(x_r1,j-x_r2,j)+F·(x_r3,j-x_r4,j) (5)

v_i,j＝x_i,j+F·(x_r2,j-x_r3,j)+F·(x_r4,j-x_r5,j) (6)

变异操作对每个目标个体X_i,G，i＝1,2，…，NP，按照概率选择策略产生变异个体，其中，策略中随机选择的序号r₁，r₂，r₃，r₄，r₅互不相同，且r₁，r₂，r₃，r₄，r₅与目标个体序号i也不同；策略(5)中x_best,j为最优个体，三种策略中，算术运算符均为逻辑运算符，即"-"表示逻辑或，"·"表示逻辑异或，"+"表示逻辑与；

然后根据式(7)、(8)、(9)进行交叉操作，其中randb(j)为[0，1]之间随机生成的第j个估计值，rnbr(i)为一个随机选择的序列

U_i,G+1＝(U_1i,G+1,U_2i,G+1,…,U_Di,G+1)(7)

$U_{ji,G+1}=\left\{\begin{array}{cc}{V}_{ji,G+1}& if\left(randb\right(j)\≤CR)orj=rnbr\left(i\right)\\ X_{ji,G+1}& if\left(randb\right(j)\>CR)andj\≠rnbr\left(i\right)\end{array}\right.---\left(8\right)$

(i＝1,2,…,NP,j＝1,2,…,D) (9)

对个体进行连通性、辐射性结构约束校验，若不满足约束则转入步骤A11进行结构修复；

A8、进行选择操作，若变异交叉后的新个体能替换旧个体进入下一代，则相应策略当前代成功次数累加1次，否则失败次数累加1次；

A9、遍历当前种群，找出最优个体，判断当前最优个体是否优于全局最优个体，若是则替换，否则保留，之后进入步骤A5；

A10、对算法得到的最优解进行解码，根据解码得到的线路编号在电力GIS平台上绘制出规划线路；

A11、对个体进行结构修复，使其满足辐射型网络结构，修复完成，转入步骤A8。