[发明专利]一种牵引网智能重构自愈方法及系统

说明书

本发明公开了一种牵引网智能重构自愈方法及系统，根据牵引网开关拓扑结构将所有开关按顺序排列，并得到开关连接矩阵和区间关联开关矩阵；对牵引网所有开关进行编码并生成初始种群；利用遗传算法对初始种群进行交叉变异，得到变异种群；采用广度优先的图论搜索算法计算变异种群内每个个体的适配度；利用自然选择进行优胜劣汰，不断更新变异种群且保持变异种群的个体数不变；从变异种群中选择适配度最高的个体生成最优供电方案，并与重构前开关状态相比较，生成重构自愈方案，本发明计算准确度高，时间复杂度小，可用于智能牵引供电系统的牵引网快速重组自愈。

技术领域

本发明涉及电力系统控制技术领域，尤其涉及一种牵引网智能重构自愈方法及系统。

背景技术

随着高速铁路投运里程数日益增加，电气化铁路对牵引供电系统可靠性提出了更高要求。牵引供电系统一旦出现故障，将导致机车停运，旅客和货物滞留，造成极大负面影响。牵引网重构自愈技术可以在牵引网发生故障时快速隔离故障并恢复正常供电，大大缩短牵引网停电时间，提高供电可靠性。

目前，国内外关于牵引供电系统的牵引网重构自愈技术研究多聚焦在基于专家系统的重构自愈技术研究，基于专家系统的重构自愈技术依靠相关从业人员丰富经验对牵引网各种故障建立对应重构规则，对于纷繁复杂的牵引网供电方式，专家系统重构方法存在大量重复和复杂的配置工作，且计算效率和计算精度之间存在矛盾。当计算精度要求较高时，往往计算量很大，计算速度很慢；反之，当计算速度提升时，精度往往不能够让人满意。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，本发明的目的在于提出一种牵引网智能重构自愈方法，基于广度优先搜索和遗传算法相结合，当牵引网发生故障时可根据牵引网开关拓扑结构，结合牵引网供电方式，计算出不同故障下恢复供电方案，根据恢复供电方案，自动推导出开关动作顺序并生成重构自愈方案，本发明计算准确度高，时间复杂度小，可用于智能牵引供电系统的牵引网快速重组自愈。

本发明通过下述技术方案实现：

一种牵引网智能重构自愈方法，包括以下步骤：

根据牵引网开关拓扑结构将所有开关按顺序排列，并得到开关连接矩阵和区间关联开关矩阵；

对牵引网所有开关进行编码并生成初始种群；利用遗传算法对初始种群进行交叉变异，得到变异种群；

根据开关连接矩阵和区间关联开关矩阵，采用广度优先的图论搜索算法计算变异种群内每个个体的适配度；

根据每个个体的适配度利用自然选择进行优胜劣汰，不断更新变异种群且保持变异种群的个体数不变；

从变异种群中选择适配度最高的个体生成最优供电方案，并与重构前开关状态相比较，生成重构自愈方案。

当牵引网发生故障时，常用的重构自愈方法会先确认故障侧供电臂变电所、AT所、分区所馈线断路器分位，接着将分故障区间两侧网上隔开隔离故障区间，之后合故障侧供电臂AT 所、分区所馈线断路器，切换馈线装置定值区，恢复供电，但是牵引网中存在大量的断路器 (即开关)，当采用一般的方法依次确认各个断路器的状态进行自愈重构时，存在大量重复和复杂的配置工作，并且需要根据用户需求提前预置重构逻辑，导致计算效率和计算精度不高，因此，本发明通过将遗传算法和广度优先搜索结合，根据牵引网运行拓扑结构解析开关，利用交叉变异使各个体低概率变异，并利用个体对环境的适配度判断个体是否为最优供电方案，采用优胜劣汰的自然选择，选取适配度较高的个体，从而使得最后得到的供电方案中恢复供电的可能性和供电范围最大；本发明根据最优的供电方案，结合重构自愈前各开关的状态，自动推导出开关动作顺序并生成重构自愈方案，由于牵引网故障时并不是所有开关都处于故障，因此有些开关不需要调整，在生成的重构自愈方案中只存在与重构前开关状态不一致的那些开关，而由此得到的重构自愈方案，在计算过程中完全基于各开关状态进行判断，由于开关只存在两种状态，因此本发明确定回复供电方案的计算过程简单、准确度高，时间复杂度小，计算速度快。