基于改进混沌遗传算法的配电网架优化概要.docx
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基于改进混沌遗传算法的配电网架优化概要
收稿日期:
200901.
作者简介:
曹蕴（1982-,女,华北电力大学电气与电子工程学院硕士研究生.
基于改进混沌遗传算法的配电网架优化
曹
蕴,李科阳,姚
煜
（华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003
摘要:
将混沌优化搜索引进到配电网架优化中来,通过对遗传算法的改进提出了一种新的配电网架优化方法,并针对遗传算法应用于配电网规划时出现的不可行解问题进行相应修复;同时结合网络层次分析方法给出了配电网的改进前推回代潮流计算方法。
将上述方法应用于算例证明其实用有效。
关键词:
配电网架优化;遗传算法;混沌中图分类号:
TM612
文献标识码:
A
0引言
配电网是电力系统的重要组成部分,是电力系统的主要负荷中心,同时也是城市现代化建设的重要基础设施之一。
对配电网进行科学的规划,以保证电网改造的合理性和电网运行的安全性和经济性,保证供电质量,是当前电力部门的一项重要任务[1]。
20世纪90年代以来,新理论和新技术对电网规划的思维方式起着巨大的作用。
目前已研究开发出一系列建立在经济比较和可靠性分析基础上的配电网络规划方法,主要包括支路交换算法[2]、遗传算法[3]、进化规划和进化策略[4]、禁忌算法[5]、模拟退火算法[6]等。
其中遗传算法在配电网网架优化的应用中己取得很多研究成果,其效果也得到一定的认同;但是在采用二进制编码遗传算法解决优化问题时,其进化过程中易出现早熟现象,使算法陷入局部极值区,无法找到全局最优。
本文用混沌理论改进遗传算法,并将其应用与配电网网架优化中,以期为配电网优化规划提供新的方法与思路。
1配电网数学模型
配电网架优划的任务是,在已知规划水平年的负荷预报和电源规划的基础上,根据现有网络结构和参数,合理选择待选线路,使规划方案成为发展
灵活可靠、满足运行要求且经济性最好的方案。
配
电网规划的数学模型是其对于规划方案的适应度值的计算目标函数。
在综合考虑各种因素并对已经存在的各种数学模型进行比较的基础上,这里采用的目标函数为最小规划年综合费用,包括线路投资费用、折旧维修费用和运行中的年电能损耗费用。
min
2
max
（1
式中Zcost为规划年计算费用,即目标函数;n为架设线路总数;C1i
=i,i为设备折旧维修费用率;Ti为新建支路i的投资费用;Zi为架设的线路,当支路i新建时取1,否则取0。
C2i
为单位电价;
01
133
44
7788
556
6
2
2
第一层
第二层第三层
曹蕴,等基于改进混沌遗传算法的配电网架优化第5期69
于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数值函数优化计算实验[8]。
在一系列研究工作的基础上,20世纪80年代由Goldberg进行总结,形成了遗传算法的基本框架[9]。
遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、杂交和突变现象,因此,遗传操作的3个基本遗传算子为:
选择、交叉和变异。
选择和交叉基本完成了遗传算法的大部分搜索功能,变异增加了遗传算法找到接近最优解的能力。
虽然从原理上遗传算法可以收敛到全局最优解,但它更擅长全局搜索而局部搜索能力不足,导致搜索过程在接近全局最优解时速度变慢,甚至陷入局部最优解。
研究发现,遗传算法可以用极快的速度达到最优解的90%左右,但要达到真正的最优解则要花费很长时间。
如何提高遗传算法的收敛速度和求取全局最优解的能力,是一个重要研究课题。
2.2混沌遗传算法
混沌是自然界广泛存在的一种非线性现象,它充分体现了系统的复杂性。
混沌运动具有类似随机变量的杂乱表现,具有随机性;混沌能在一定范围内按其自身特性不重复地历经所有状态,具有遍历性;初值条件极其微弱的变化会引起混沌系统行为的巨大变化,具有对初始条件的极度敏感性。
混沌运动的上述性质作为避免陷入局部极小的优化搜索机制,恰好可以弥补遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的缺陷[10]。
将混沌优化与遗传算法结合起来,主要采取以下2点措施:
①初始种群的混沌生成;②优秀个体的混沌优化。
具体步骤如下。
（1编码及参数设定。
采用二进制编码来表示各个变量;设定种群规模、适应度函数、交叉概率、变异概率、混沌迭代次数等参数。
（2初始种群的混沌生成。
（3采用赌轮选择方法,并与最佳保留策略相结合。
（4以交叉概率按适当的交叉方式对选中的多对个体交叉。
（5以变异概率按适当的变异方式对选中的个体变异。
（6对新的种群中的优秀个体进行混沌优化。
（7重复步骤（3到步骤（5,直到满足进化终止条件。
终止条件可以是进化的代数或最佳个体
适应度的函数。
流程图如图1所示。
3用于配电网规划的混沌遗传算法
3.1电网编号方式
一个配电网络的拓扑结构就是一树型图。
为了将拓扑结构用一定的形式表示出来,需要对其中的节点和线路进行编号。
编号方式采用逐层逐线编号,即电源节点编号为0,按照层次对每条线路和节点进行依次编号。
对于同一层的线路或者节点,其编号采取从左到右顺序编号。
其示意图如图2所示。
3.2染色体编号方案
对于配电网架优划来说,尤其是当应用遗传算法时,编码问题是一个重要的问题。
这里采用二进制编码,即:
对于任意1条待选线路来说,1代表线路投入运行,0代表线路不投入运行。
这样,任何一个规划方案就可以用1个染色体来表示,染色体的长度就是所有线路的集合。
按照逐线编码的方
电力科学与工程
702009年
式进行编码,所有线路按照编号从1到n依次组合为整个染色体。
例如对于图2所示的网络,其染色体长度为8位,对应于每个基因位为线路投入运行与否的标志位。
3.3不可行解修复
本文的潮流计算方法采用文献[11]介绍的改进的前推回代法,其可以有效地实现在进行配电网架优划的潮流计算,而且其精度满足要求。
遗传算法在应用于配电网规划时将产生大量不可行解,对其处理的好坏直接关系到搜索效率的高低。
对于不可行解的处理,传统的处理方法是采用惩罚函数的方法,但是这会增大计算量。
这里采用了不可行解修复方案对其进行处理,即将不可行解通过一定的方式修复为可行解。
在这种方案中,判断和处理同时进行。
针对孤岛、孤链、环这3种不可行解和他们之间的联系,通过3个步骤实现这一算法。
（1对于编码。
采用二进制编码和逐线编码。
建立每条线路的上层节点矩阵和下层节点矩阵。
对于线路编码采用逐层编码方式,即和电源点相连的线路的上层节点就是根节点。
（2首先进行孤岛判断。
对给定编码的每条投建线路的上层节点和下层节点进行逐一搜索。
对每个节点的被搜索到的次数进行记录,如果哪个节点没有被搜索到则此节点就是孤岛。
将以此节点为末节点的线路投入运行即可。
（3孤链处理。
经过上面的孤岛处理,很容易发现:
所有的节点都已经有线路和他连接。
此时存在的未供电节点只能是孤链。
对孤链的判断方法是:
从根节点出发,对给定方案进行逐层搜索。
用通过线路的下层节点必然是其下属的线路的上层节点的思路进行修复。
这样对每层线路的搜索完成后,就建立了一个网络层次矩阵,每行代表每层线路,其中的元素代表线路编号;而此时未被搜索到的节点就是孤链所在的节点。
此时采用投建与这些节点的线路来实现孤链修复。
（4对环的处理。
通过上面两个步骤的实现,整个网络必然实现了对所有负荷节点的供电。
但是发现可能会出现所谓的环。
对用二进制代码表示的图形进行处理,循环进行搜索所有支路的两端节点,而在去掉只出现一次的节点所在的支路后再进行搜索,直到所有的节点都出现的次数不只一次,这个时候剩下的支路就全部是环的组成。
这时可以随机选择1条支路断开,再对原始方案进行重新搜索,直到最终将这个方案处理为能够将所有的支路去掉为止,就完成了对方案中环的处理,实现了将不可行解进行修复,同时也提高了遗传算法的搜索效率并实现了寻优过程。
3.4应用于配电网架优化的算法流程
混沌遗传算法的配电网架优化流程如图3所示。
4算例分析
采用文献[2]中的算例来验证本文所提出的算法的实用性。
该算例初始网络是一个具有3个节点、2条支路的l0kV电网,初始网架结构如图4。
图中实线代表已经投入运行的线路,虚线代表待选线路。
目标是网络扩展成为10个节点、16条支路的辐射型网络。
采用混沌遗传算法和不可行解修复方案对该算是
否
例进行规划并和传统遗传算法进行比较。
最优方案如图5,计算结果如表1。
表1算例结果比较
采用的算法是否采用不可行解修复方案
迭代次数传统遗传算法否
230~400混沌遗传算法
是
130~240
从表1的数据结果可以看出,本文所提出的算法和修复方案,能够有效提高搜索效率,并且所得出的最优方案和文献中采用交换支路法所得出的结果是一致的。
这是因为当遗传算法应用于配电网架优划时,在每次迭代所得出的解中,有相当大的部分是不可行解;而本文通过修复方案可以有效地提高可行解所占的比例;同时混沌的引入有效提高了搜索效率和避免出现局部最优解。
5结语
本文将混沌理论与传统遗传算法相结合,构成混沌遗传算法并应用于配电网架优划中,从而有效地解决了传统遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最
优的问题;同时对算法过程中造成的大量不可行解进行修复,从而大大地提高了算法的搜索效率并实现了寻优过程。
参考文献:
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24
9
8
76
5
3
1图5最优方案DistributionNetworkPlanningBasedonImprovedChaosGeneticAlgorithm
CaoYun,LiKeyang,YaoYu
（SchoolofElectricalandElectronicEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,ChinaAbstract:
Thispaperintroducedchaosintothedistributionnetworkplanning,andonenewplanningmethodis
basedontheimprovedgeneticalgorithm.Onerestorationschemewasgivenaimingattheproblemofproductionofthelotsofinfeasiblesolutionsduetotheapplicationofthegeneticalgorithmindistributionnetworkplanning.Andtheimprovedforward-backwardsweepmethodofdistributionnetworkwasgivenbasedonanalyticnetworkprocess.Therestltsfromcalculationexampleshowedthattheproposedmethodiseffective.Keywords:
distributionnetworkplanning;geneticalgorithm;chaos
曹蕴,等基于改进混沌遗传算法的配电网架优化第5期71
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