[发明专利]一种基于改进遗传算法的电网最优供电方案的确定方法

说明书

一种基于改进遗传算法的电网最优供电方案的确定方法，该方法针对N节点配电网络，先以规划阶段内总经济成本最小为目标建立最优供电方案规划模型，再采用改进的遗传算法对最优供电方案规划模型进行求解。本设计通过在算法中引入种群差异程度评价指标以及新的交叉、变异运算概率公式，根据种群差异程度评价指标的变化自适应调整交叉、变异运算的概率与顺序，提高了算法的全局搜索能力、加快了其收敛速度，同时，建立的最优供电方案规划模型使供电方案的可靠性与经济性均达到最优，具有较高的实际应用价值。

技术领域

本发明属于电网规划技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的电网最优供电方案的确定方法。

背景技术

业扩报装工作是电网公司扩大再生产、不断满足国民经济发展和人民生活用电需求的一项重要工作，也是电网公司加强管理、提高经济效益的重要方面，其对内肩负 市场开拓增效的重任，对外承担着履行社会责任、服务民生和地方经济发展的重担。 业扩报装与电网发展关系密切，是实现国民经济发展对电力需要的一种手段，也是电 网建设和发展的重要组成部分。电网公司应该将业扩报装与电网的网络结构、参数和 运行方式，负荷状态等重要的电网实际运行状态结合起来，并考虑不同行业用户的负 荷发展特性与分布式电源出力特性，从技术、经济上寻找最佳的供电方案。这就需要 从规划的角度出发，建立一个业扩报装最优供电方案规划模型，将供电方案规划方法 与电网规划方法相结合，制定出既满足可靠性又具有最好经济性的最优供电方案。

遗传算法作为一种局域进化论和遗传学原理的随机并行搜索优化方法，是电网规划采用的最常用算法之一。该算法中的交叉算子和变异算子对算法的收敛性、稳定性 和全局性至关重要。传统遗传算法中上述算子采用恒定值，使得该算法存在收敛速度 慢、全局搜索能力不高、容易陷入局部最优解等问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题，提供一种能够提高全局搜索能力、加快收敛速度的一种基于改进遗传算法的电网最优供电方案的确定方法。

为实现以上目的，本发明的技术方案如下：

一种基于改进遗传算法的电网最优供电方案的确定方法，该方法针对N节点配电网络，依次包括以下步骤：

步骤A、以规划阶段内总经济成本最小为目标建立最优供电方案规划模型；

步骤B、先根据供电方案制定编码方式，然后根据编码方式与种群规模以随机生成的方式产生初始种群；

步骤C、根据个体适应度计算公式计算个体适应度，其中，所述个体适应度计算 公式为步骤A所述规划模型的目标函数的倒数；

步骤D、进行选择运算，形成下一代的父本；

步骤E、先根据种群差异程度评价指标自适应调整变异运算、交叉运算的概率与顺序，然后依次进行变异运算、交叉运算，形成下一代，其中，所述种群差异程度评 价指标J由以下公式计算得到：

上式中，F_ave为种群的适应度平均值，F_min与F_max分别为种群适应度的历史最小 值与最大值；

步骤F、判断是否符合算法结束条件，若符合条件则停止计算并输出结果，该结 果即为最优供电方案；若不符合条件则转入步骤C，直至输出结果。

步骤E中，所述变异运算、交叉运算的概率由以下公式计算得到：

T＝4J-3

上式中，P_c与P_m分别为交叉运算与变异运算的概率，h_c与h_m分别为交叉运算与 变异运算的概率计算系数。