[发明专利]基于多目标粒子群的停电检修优化方法

说明书

本发明公开了一种基于多目标粒子群的停电检修优化方法，引入博弈论机制，计算使得多个停电优化目标函数最小的Archive最优解集，生成兼具安全性与经济性的停电检修优化模型。针对停电设备设计停电优化多目标函数；模型训练前初始化种群，设置博弈次序得到领导者，建立存放历史优解的Archive档案集；选取非支配解进入Archive档案集，进行更新迭代替换，若满足迭代终止条件，退出并输出训练结果；若不满足迭代条件，在Archive档案集中选取目标解leader作为最优解，并按照当前解进行种群的更新，包括更新博弈次序，更新粒子位置和速度，更新Archive档案集。本发明利用博弈机制对历史优解进行博弈选取，保证种群的多样性，实现停电检修的高效性与经济性，满足大电网停电计划的需求。

技术领域

本发明涉及停电检修领域，尤其涉及一种基于多目标粒子群的停电检修优化方法。

背景技术

随着输电系统结构日益复杂，电网中故障造成的停电事故造成的影响越来越大，电网对线路设备的停电检修以确保系统的供电安全。在停电检修时段，如何实现安全的检修与低成本影响，是停电管控的主要内容。

目前存在大量的目标优化算法，如免疫算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等，其中，粒子群优化以概念简单、收敛速度快、容易实现等优点，被广泛的研究与应用，但也存在多样性丢失，陷入局部最优的情况。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于多目标粒子群的停电检修优化方法，针对停电检修问题，提出以影响最小、经济最优、检修时间最短为目标的粒子群优化算法，利用博弈论从粒子群算法求解多目标函数的解中选择最优解，以此提升保证种群多样性，实现停电检修的高效性与经济性，满足大电网停电计划的需求。

为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于多目标粒子群的停电检修优化方法，所述方法包括步骤：

(1)针对停电设备设计停电优化多目标函数，包括停电影响最小函数、停电成本最小函数、检修时间最短函数；

(2)模型训练前初始化种群，设置博弈次序得到领导者，建立存放历史优解的Archive档案集；

(3)选取非支配解进入Archive档案集，进行更新迭代替换，若满足迭代终止条件，则退出，并输出训练结果；

(4)若不满足迭代条件，则在Archive档案集中选取目标解leader作为最优解，并按照当前解进行种群的更新，包括更新博弈次序，更新粒子位置和速度，更新Archive档案集，返回步骤3。

进一步地，步骤1中，停电影响最小函数：

其中，F_i为设备i的停电频率，N_i为设备i停电影响用户数，M为用户数，为停电设备总数。

进一步地，步骤1中，停电成本最小函数：

其中，C_i为设备i在所停电单位时间内的电费损失，T_i是设备停电的时间，R_i为检修费用。

进一步地，步骤1中，检修时间最短函数：

min f₃＝t_li+R(c₁,c₂,x_i)τ(x_i)+t_fi

其中，车程时间t_li、检修时间t_fi、协作等待时间τ(x_i)。

进一步地，步骤1中，停电优化多目标函数为：