（电气工程专业论文）新型蚁群算法在输电网络规划中的应用.pdf

a p p l i c a t i o no fn e w a n tc o l o n y a l g o r i t h mi nt r a n s m i s s i o n n e t w o r ke x p a n s i o np l a n n i n g b y w a n gw e i b e ( x i a n g t a nu n i v e r s i t y ) 2 0 0 4 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fs c i e n c e l n a u t o m a t i o no fe l e c t r i cp o w e rs y s t e m i nt h e g r a d u a t es c h o o l o f h u n a nu n i v e r s i t y s u p e r v i s o r a s s o c i a t ep r o f e s s o rm a oy i a p r i l ，2 0 1 1 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研 究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论 文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 厶 作者签名：羔 凌密 日期：二o ，7 年岁月6 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“ ) 作者签名： 导师签名： 丑旒 毛戈 日期：2 - 0 1 1 年岁月6 日 日期：1 1 年歹月l 毛 日 新型蚁群算法在输电网络规划中的应用 摘要 电力工业是国民经济一个非常重要的部门，是现代社会发展的重要 动力，随着国民经济的快速发展及人民生活水平的迅速提高，社会对电 力的需求量越来越大，同时，电力工业的建设又涉及到大量一次能源消 耗和巨额的投资，合理地进行电力系统规划可以获得很大的经济利益和 社会效益；相反，电力系统规划的失误将会给国家建设带来无法挽回的 损失。在这种背景下，如何提高电力系统规划的水平就成了一个紧迫的 任务。 输电网络规划是一个十分复杂的组合优化问题，求解非常复杂。将 传统启发式方法和数学优化方法应用于求解电网规划问题时，虽然在实 际工作中有一定的突破，但是仍存在着维数灾、局部最优和约束条件及 目标函数不易处理等问题。蚁群算法是一种人工智能方法，这种方法的 主要特征是正反馈、分布式计算以及富于建设性的贪婪启发式搜索的运 用。蚁群算法特别适合于整型变量优化的求解，从而为输电网络规划问 题的求解开创了一条新的途径。到目前为止，蚁群算法及其各种改进算 法已成功应于输电网络扩展规划问题的求解，取得了很好的结果。并且 显示出了一定的优越性，是一种很有发展前景的方法。 针对传统蚁群算法易陷入停滞和局部最优的缺点，本文对蚁群算法 进行了改进。通过构造新的信息素释放函数，加快了信息素在较优路径 上的正反馈过程，提高了蚁群算法的搜索效率。在应用阶段，结合单阶 段输电网络数学模型，采用直流潮流方程求解网络潮流，并针对输电网 络规划的特点对线路编码方式进行了改进，有效改善了蚁群算法在寻优 过程中易陷入停滞的现象，文章最后以m a t l a b 为平台，对3 个电网规划 算例进行了仿真计算，测试结果验证了新型蚁群算法应用于输电网络规划 的有效性。 关键词：蚁群算法；信息素；输电网络；扩展规划 硕士学位论文 置皇暑鼍詈置詈= 昌詈暑詈皇暑詈= 詈昌詈皇詈詈皇盲暑皇昌詈昌毫摹昌皇昌皇暑暑暑詈詈葛暑i l l ii一 一i i 昌詈量盲冒皇盲鼍鼻置_ 皇喜葺昌昌鲁葺置| 鲁鼍詈昌昌暑詈詈皇詈暑詈詈皇詈皇詈暑皇置墨 a bs t r a c t p o w e ri n d u s t r yi sav i t a le c o n o m i cs e c t o ra n dac r u c i a ld r i v i n gf o r c eo f m o d e r ns o c i a ld e v e l o p m e n t ，w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to ft h e n a t i o n a l e c o n o m ya n dr i s i n gl i v i n gs t a n d a r d s ，t h ee l e c t r i c i t yd e m a n do fs o c i e t yi s i n c r e a s i n gc o n s i d e r a b l y m e a n w h i l e ，t h ec o n s t r u c t i o n o fp o w e ri n d u s t r y i n v o l v e sa l a r g e n u m b e ro f p r i m a r ye n e r g yc o n s u m p t i o n a n d l a r g e i n v e s t m e n ta n dr e a s o n a b l ep o w e rs y s t e mp l a n n i n gc a ng a i nag r e a te c o n o m i c a n ds o c i a lb e n e f i t s i nc o n t r a s t ，e r r o r si np o w e rs y s t e mp l a n n i n gc a nc o s t i r r e p a r a b l e l o s so f n a t i o n a lc o n s t r u c t i o n ，w h i c hm a k e sp o w e rs y s t e m p l a n n i n ga nu r g e n to b j e c t i o n p o w e rd i s t r i b u t i o nn e t w o r k p l a n n i n g i sa v e r yc o m p l e x a n d c o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o np r o b l e m ，w h i c hi sd e m a n d i n gi nc a l c u l a t i o n t h et r a d i t i o n a lh e u r i s t i cm e t h o d sa n dm a t h e m a t i c a lo p t i m i z a t i o nm e t h o di s a p p l i e d t os o l v et h e p r o b l e m o fn e t w o r k p l a n n i n g ，a l t h o u g h s o m e b r e a k t h r o u g h sh a v eb e e nm a d ei np r a c t i c a lw o r k ，t h ef a c tt h a t c o n t a i n s d i s a s t e ro fd i m e n s i o n a l i t y ，l o c a l l yo p t i m i z a t i o n ，o b je c t i v ef u n c t i o na n d c o n s t r a i n t s ，a n dd i f f i c u l t yt od e a lw i t ht a r g e tf u n c t i o ns t i l le x i s t a r t i f i c i a l a n tc o l o n ya l g o r i t h mi sa na r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，w h i c hi sc h a r a c t e r i z e db y p o s i t i v ef e e d b a c k ，d i s t r i b u t e dc o m p u t i n g ，a n df u l lo fc o n s t r u c t i v eu s eo f t h e g r e e d yh e u r i s t i cs e a r c h a n tc o l o n yo p t i m i z a t i o ni sp a r t i c u l a r l ys u i t a b l ef o r s o l v i n g t h e i n t e g e rv a r i a b l e s ，w h i c h l e a d san e ws o l u t i o no fp o w e r d i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n g u n t i lr e c e n t l y ，a n tc o l o n ya l g o r i t h ma n di t s v a r i o u si m p r o v e dm e t h o dh a v eb e e na p p l i e di ns o l v i n gp o w e rd i s t r i b u t i o n n e t w o r ke x p a n s i o np l a n n i n gp r o b l e m ，w h i c hh a sa c h i e v e dg o o dr e s u l t s a n d i ta l s os h o w e ds o m ea d v a n t a g e s ，w h i c hi sap r o m i s i n gm e t h o d c o n s i d e r i n gi t st e n d e n c yo ff a l l i n gi n t os t a g n a t i o na n dl o c a lo p t i m u m d r a w b a c k sw h e na d o p t i n gt r a d i t i o n a lm e t h o d ，a n tc o l o n y a l g o r i t h mi s i m p r o v e di nt h i sp a p e r b yc o n s t r u c t i n gt h en e wp h e r o m o n er e l e a s ef u n c t i o n a n ds p e e d i n gu pt h eo p t i m u mp a t ho fp h e r o m o n e si np o s i t i v ef e e d b a c k p r o c e s s ，s e a r c he f f i c i e n c y o fa n tc o l o n y a l g o r i t h m i si m p r o v e d i n a p p l i c a t i o ns t a g e ，w i t hs i n g l e - s t a g ed i s t r i b u t i o nn e t w o r km o d e l ，c a l c u l a t i n g p o w e rf l o wt r e n db yu s i n gd cl o a df l o we q u a t i o n sa n di m p r o v e m e n to nl i n e i l l 新型蚊群算法在输电网络规划中的应用 e n c o d i n gr e g a r d i n gt o i t sc h a r a c t e r i s t i c sh a v ep r e v e n t e di t s t e n d e n c yo f f a l l i n gi n t os t a g n a t i o n i nt h ee n do ft h i sp a p e r ，w i t ht h r e e s i m u l a t i o n s a m p l e s ，t h et e s tr e s u l t sv a l i d a t et h en e wa l g o r i t h mf o ri t se f f e c t i v e n e s so n d i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n gb yu s i n gm a t l a ba sap l a t f o r m k e yw o r d s ：a n tc o l o n ya l g o r i t h m ；p h e r o m o n e ；t r a n s m i s s i o nn e t w o r k ； e x p a n s i o np l a n n i n g 硕上学位论文 目录 学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书i 摘要i i a b s t r a c t i i l 插图索引v i i 附表索引v i i i 第1 章绪论1 1 1 课题研究的背景和意义1 1 1 1 我国输电网络发展的概况1 1 1 2 本课题研究的意义2 1 2 输电网络规划国内外研究现状2 1 2 1 电网规划研究的内容和特点2 1 2 2 电网规划的要求：4 1 2 3 电网规划的模型4 1 2 4 电网规划的研究方法6 1 3 电网规划流程9 1 4 本文章节安排10 第2 章蚁群算法基本原理l2 2 1 蚁群算法概述12 2 2 人工蚁群算法的实现过程13 2 3 蚁群算法数学模型1 4 2 4 蚁群算法的发展l8 2 4 1 最优最差蚂蚁系统l8 2 4 2 自适应蚁群算法18 2 4 3 动态蚁群算法18 2 4 4 最大最小蚁群算法18 2 5 蚁群算法在电力系统中的应用19 2 6 蚁群算法的展望2 0 第3 章新型蚁群算法2 2 3 1 新型蚁群算法介绍2 2 3 2 新型蚁群算法构造2 3 3 3 算例仿真2 5 第4 章蚁群算法在输电网络规划中的应用28 广 n 新型蚁群算法舀：输哇三嘲络规划中的j 避用 4 2 单阶段电网规划数学模型3l 4 3 新型蚁群算法求解输电网络规划问题3 2 4 4 算例分析3 5 4 5n l 检验与故障排序方法4 0 总结与展望4 3 参考文献4 5 附录a ：攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录4 9 附录b ：附表1 附表8 附表le i l 5 0 城市坐标5l 附表2e i l 7 0 城市坐标5l 附表3g r a v e r 一6 各节点发电容量及负荷容量5 2 附表4g r a v e r 6 节点线路参数5 2 附表5i e e e 18 节点发电容量及负荷容量5 3 附表6i e e e 18 节点线路参数53 附表7i e e e 2 4 节点发电容量及负荷容量5 4 附表8i e e e 2 4 节点线路参数5 5 致谢5 7 v l 8 8 8 9 2 2 2 2 1 2 型型!e 月订、_1q； 一模模 型型流流 模模潮潮 算流流流 计网交直 流之o l，l，l潮钆乱乱 4 硕士学位论文 插图索引 图2 1 蚂蚁觅食路径图1 2 图2 2 蚁群算法流程图17 图3 1 新型蚁群算法流程图2 5 图3 2 新型蚁群算法获得的e i l 5 0 城市最优路径图2 5 图3 3e i l 50 城市收敛曲线对比图2 6 图3 4 新型蚁群算法获得的e i l 7 5 城市最优路径图2 6 图3 5e i l 7 5 城市收敛曲线对比图2 6 图4 1 输电网络规划计算流程图3 5 图4 2g r a v e r 6 节点已有线路图3 6 图4 3g r a v e r 6 节点规划方案图3 6 图4 4g r a v e r 6 节点规划问题进化曲线图3 7 图4 5i e e e 18 节点已有线路图3 7 图4 6i e e e 18 节点规划方案图3 8 图4 7i e e e 18 节点规划问题进化曲线图38 图4 8i e e e 2 4 节点已有线路图3 9 图4 9i e e e 2 4 节点规划方案图3 9 图4 10i e e e 2 4 节点规划问题进化曲线图3 9 图4 1 lg r a v e r 6 节点满足n 1 安全要求规划方案4 2 图4 12i e e e 18 节点系统满足n 1 安全要求规划方案4 2 v n 新型蚁群算法在输电网络规划中的应用 附表索引 表1 1 我国电力系统的装机容量、发电量、世界排名l 表3 1e i l 5 0 城市t s p 问题的优化算法对比2 6 表3 2e i l 7 5 城市t s p 问题的优化算法对比2 7 表4 1g r a v e r 6 节点仿真结果统计数据3 7 表4 2i e e e 18 节点仿真结果统计数据38 表4 3i e e e 2 4 节点仿真结果统计数据4 0 v i i i 硕 ：学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究的背景和意义 1 1 1 我国输电网络发展的概况 建国后我国电网由小变大，由低压、高压到超高压，由弱联系逐步 过渡到强联系，其发展过程大致经历了城市孤立电网、地区电网、省内 电网、大区电网几个阶段。19 7 8 年全国输电线路总长为2 2 7 6 2 k m ，变电 容量2 4 7 9 0 m v a ，19 9 8 年分别达到117 4 4 7 k m 和2 4 9 51m v a ，比19 7 8 年 增长了5 1 倍和l0 1 倍；19 7 8 年全国33o k v 输电线路535 k m ，变电容量 4 9 0 m v a ，19 9 8 年分别达到了712 6 k m 和l0 3 2 0 m v a ；19 7 8 年中国还没 有5 0 0 k v 输电线路和变电设备，到19 9 8 年5 0 0 kv 交流输电线路和变电设 备却以达到1810 4 k m 和6 6 41o m v a ，4 - 5o o k v 直流输电线路10 4 4 5 k m ，换 流站容量为2 4 0 0 m w 。华东、华北、东北、华中已形成50 0 k v 跨省市主干 电网，西北电网已形成结构金木的3 3o k v 网络。截至2 010 年底，全国电 网2 2 0 千伏及以上输电线路回路长度、公用变设备容量分别为4 4 2 7 万 k m 、l9 7 4 0 0 m v a ，其中，5 0 0 千伏等级线路回路长度、公用变设备容量 分别为13 2 0 万k m 、6 9 8 0 0 m v a ；7 5 0 千伏等级线路回路长度、公用变设 备容量分别为7 4 9 3 k m 、3 6 6 0 0 m v a 。建国以来我国电力系统的装机容 量、发电量及世界排名情况见表1 1 。在“十二五”规划期间，我国将建设 连接大型能源基地与主要负荷中心的“三纵三横”的特高压骨干网架和l3 项直流输电工程( 其中特高压直流1o 项) ，形成大规模“西电东送”和“北电 南送”的能源配置格局。到2 015 年，基本建成坚强智能电网，形成“三华”( 华 北、华中、华东) 、西北、东北三大同步电网。 表1 1 我国电力系统的装机容量、发电量、世界排名 新型蚁群算法在输 乜网络规划中的应用 1 1 2 本课题研究的意义 输电网络规划的任务是在给定未来水平年电源规划和负荷预测的基 础上，根据现有的电网结构，合理地选择新建线路以满足系统安全、可 靠、经济地运行。随着电力系统的发展，电网规划投资所占的比重越来 越高，整个电力系统电力供应的特性在很大程度上受网架结构的影响， 合理的输电网络规划是整个电力系统健康发展的基础，也是消除阻塞问 题、保证电力市场充分、公平竞争的关键措施【2 】。电网规划对实现资源 的优化配置和高效利用，提高电网技术装备的科技含量，提高电网的自 动化水平和调控手段，推进资源节约型、环境友好型的电网建设具有重 要的现实意义。 电网规划是一个复杂的动态、多目标、不确定和非线性的整数规划 问题，早期的电网规划是规划人员依据经验，通过技术经济比较，权衡 利弊，在待选的规划方案中，推荐一个供电安全可靠、投资省、运行费 用低、维护方便、经济效益高的方案f 3 】。由于受规划人员自身因素影响， 此种方法有主观性和局限性等缺陷。随着计算机技术和运筹学的发展， 许多新的方法已经应用于电网规划的求解。当前，电网规划研究的重点 在数学模型的建立和相应的求解算法上，蚁群算法作为一种新兴的智能 算法，具有较强的鲁棒性和和优良的分布式计算机制，在动态环境下同 样表现出高度的灵活性，特别适合于整型变量优化的求解，为输电网络 规划问题的求解开创了一条新的途径。到目前为止，蚁群算法及其各种 改进算法已成功应于输电网络规划问题的求解，并取得了很好的结果。 本文针对蚁群算法仍存在搜索速度较慢，甚至出现停滞现象等缺陷，对 蚁群算法进行了改进，根据输电网络规划的要求建立了相应的数学模型， 进一步探索蚁群算法在输电网规划中的应用。 。 1 2 输电网络规划国内外研究现状 1 2 1 电网规划研究的内容和特点 1 电网规划应解决的问题【4 】： ( 1 ) 建设新输电线路的时间； ( 2 ) 建设新输电线路的地点； ( 3 ) 投建输电线路的类型； ( 4 ) 确定变电站布局和规模； ( 5 ) 确定网络结构。 2 电网规划的可靠性要求： 硕十学位论文 电网规划的基本原则是在保证将电力安全可靠地输送到负荷中心的 前提下，使电网的建设资金和运行费用最小。其中可靠性要求是指： ( 1 ) j 下常运行要求：在电力系统设备正常运行的情况下，保证各项运 行指标，如线路输送功率、有功出力、系统电压水平和无功储备等在给 定的允许范围之内。 ( 2 ) 安全运行要求：在电力系统运行出现故障或者负荷大幅度波动的 情况下，保证供电可靠性满足给定的要求。 3 电网规划研究的分类： 按规划周期的长短，输电网络规划可划分为15 】： ( 1 ) 短期规划：一般指今后3 5 年的规划； ( 2 ) 中期规划：一般指今后5 lo 年的规划； ( 3 ) 长期规划：规划期为10 2 0 年，可展延至30 年。 4 电网规划研究的对象： ( 1 ) 负荷预测：根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影 响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的 负荷数据，是电网规划工作的重要组成部分。 ( 2 ) 电源规划：根据规划期内预测的电力负荷需求和负荷特性，在保 证规定的供电可靠性指标前提下，确定最合理的电源结构和规划方案。 ( 3 ) 网架规划：根据系统规划期间的的电源及负荷水平，确定最佳的 网络结构，在满足运行要求的约束条件下，使投资和运行费用最小。 ( 4 ) 无功规划：确定新增无功补偿设备的最佳位置、容量、类型及投 入时间。寻求技术上可行又满足经济性要求的规划方案。 ( 5 ) 稳定性分析：评估系统在受到给定扰动后重新回到某一平衡状态 的能力，并给出相应的解决措施。 ( 6 ) 短路电流分析：通过计算电气设备在故障状态下的短路电流，对 保护装置和电气设备的关键参数进行校验，力保电力系统的安全运行。 5 电网规划的特点： ( 1 ) 离散性：规划期间新增的输电设备如输电线路作为决策变量按整 数的回路架设的，因而其取值是离散的或整数的。 ( 2 ) 动态性：对于较复杂的系统，通常将规划时间分为若干个阶段并 考虑各阶段规划方案之间的过渡问题，因此，输电网络规划一个是包含 多阶段的动态决策过程。 ( 3 ) 非线性：线路电气参数与线路功率及网损等费用的关系是非线性 的，由于电网数学模型的非线性性质，因而输电网络规划是一个复杂的 非线性数学优化问题。 新型蚁群算法在输电网络规划中的心用 ( 4 ) 多目标性：合理的规划方案不仅要求在技术上可行、经济效益好， 还必须考虑环境、社会影响等因素。 ( 5 ) 不确定性：电网规划的时间跨度比较长，期间国家政策调整、社 会经济发展、人口变动和环境变化都会对规划过程产生影响。 1 2 2 电网规划的要求 电网规划力求在规划期末使电网达到一个较理想的结构，而一个理 想的网架结构应满足以下基本要求【1 】： 1 输、变、配电比例适当，容量充裕：保证在不同的运行方式下，能 安全经济的传输电力至用户端，并留有一定的裕度 2 保证用户供电的可靠性t 目前我国将负荷分为三级，应根据具体情 况采取适当的技术措施来满足各个级别的负荷对供电可靠性不同要求。 3 系统运行的灵活性：电网结构应能适应多种可能的运行方式，包括 正常及事故情况下、高峰及低估负荷时的运行方式；有大水电站或水电 比重大的系统应分别考虑丰、平、枯水时的运行方式等。 4 电压支持点多，电压支撑点设置的数量要能保证在正常及出事故情 况下电力系统的安全及电能质量。 5 系统运行的经济性：电网中潮流分布合理，线路损失小，投资及运 行费用低。 6 便于运行：在变动运行方式或检修时操作简便、安全，对通讯线路 影响小等等。 7 尽可能的减小对生态环境的影响。 1 2 3 电网规划的模型 1 经济性模型 该类模型的已知条件为某一规划水平年的负荷水平预测值，以待选 线路为决策变量，约束条件包括节点功率平衡方程、潮流约束和支路容 量限制等，考虑的经济性指标包括网络投资费用、运行费用、设备折旧 费用和电能损耗费用，目标函数为以上各费用之和1 3j 。在具体的电网规 划工作中，可以根据条件增减一些经济性指标作为目标函数，利用优化 方法求解。 2 可靠性模型 电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间 断地向电力用户提供电能的能力的量度。对电力系统可靠性评价，就是 通过一套定量指标来量度电力供应企业向用户提高连续不断的、质量合 格的电能的能力，包括对系统充裕性和安全性两方面的衡量。对电力系 硕十学位论文 统不同的子系统，具体的评价指标可能有所不同，但归纳起来一般有如 下几类：概率指标；频率指标：时间指标；期望值指标。可靠性模型的 目标函数包括可靠性成本和可靠性效益的现值。可靠性成本为电网的投 资成本和运行成本，可靠性效益可以用缺电成本，即由于电力供给不足 或中断引起用户缺电、停电造成的经济损失来表示。约束条件包括潮流 等式约束、支路容量限制、网架限制等。供电可靠性是指供电系统持续 供电的能力，是考核供电系统电能质量的重要指标，由供电可靠性问 题给用户带来的经济损失也是制定电网规划方案所必须考虑的因素。 随着我国电力市场改革的不断深入，考虑供需关系的可靠性模型具有很 好的应用前景i 6j 。 3 动态规划模型 中长期电网规划需要将规划期分为若干个阶段，在每个阶段，既要 考虑本次规划方案的技术经济性要求，也要考虑对后阶段规划的影响。 前阶段电网作为后继电网的基础将直接影响后续电网的结构和投资情 况，每一阶段方案除要考虑本阶段要求外，还要考虑整个规划期的要求， 各阶段电网规划之问存在着动态性。实际上，现有的各种规划模型只是 对输电网络中长期规划的部分特性做近似的描述，而且对于输电规划方 案的最优性至今还没有形成一致的看法，仍有大量工作有待去完成。 4 多目标规划模型 多目标电网规划就是在某些限制条件下，同时综合考虑两个及两个 以上目标的电网规划问题，其目的是形成的规划方案满足在整个规划期 间内综合效益最佳。目前多目标电网规划广泛采取以供应方的开发成本 最小和需求方缺电成本最小为优化目标，兼顾供需双方的利益。由于多 目标电网规划可以灵活地评价和比较规划方案的经济性和可靠性指标， 并能更加客观地反映投入资金对可靠性指标增幅之间的关系，从而有利 于精确的计算电网规划的成本，为在电力市场环境下合理地制定电价奠 定了基础，适应了电力市场发展的需要1 7j 。 5 灵活规划模型 电网灵活规划方法又称电网柔性规划，其灵活性体现在进行电网规 划时，考虑不确定因素的影响，使得现在的规划方案能够适应未来环境 的可能变化，以最小的代价弥补电力系统在未来发展中因环境变化而造 成的损失【8 】。随着社会、经济、科学技术的迅猛发展，以及日益加重的 环境压力和各种新机制的引入，电网规划涉及大量的不确定性因素，这 些因素往往是随机的、模糊的，如电气设备的故障、系统停电事件的发 生、目标年某负荷水平出现的时间等具有随机性，负荷水平预测值、电 新型蚁群算法存输电网络规划中的应用 能价格、贴现率等因素由于受主观原因影响较重或数据资料不完整而无 法准确预测，具有模糊性的特点。不确定性因素对规划方案的合理制定 有着显著影响，须加以合理考虑，不然则会因为规划时的条件、参数与 运行年实际条件、参数间的差异而造成制定出的规划方案在将来投运后 并不是最优，甚至造成巨大的经济损失和严重的安全事故。合理的规划 方法应该是处理不确定性问题方法与最优化方法的有机结合，回避不确 定性问题而单独运用最优化方法所得出的规划结果将失去最优的意义 【9 ，i o 】。近年来，电网柔性灵活规划成为了电网规划研究的热点，这类规划 方法建立电网规划模型时引入不确定因素，因此最终形成的规划方案具 有更强的适应性和灵活性。按照规划结果对约束条件满足情况的不同， 电网灵活规划模型可分为以下两类： ( 1 ) 严格约束模型 在这类模型中，要求规划结果必须严格地满足约束条件。因为电网 规划的约束条件有可能为不确定的，按照对不确定性信息处理方法的不 同，严格约束模型又可以分为对不确定性信息建立准确数学模型和将不 确定信息转化为多个确定性场景问题的多场景规划数学模型两类。 ( 2 ) 柔性约束模型 传统的电网规划中，必须严格的满足约束条件，有时为了降低某条 线路的过负荷而增加线路建设，导致规划费用的大幅度提高。电网柔性 约束规划是指在电网规划中，允许一定的过负荷出现在部分线路中而不 需要严格的满足约束条件，柔性约束规划追求的目标是在尽可能小的违 反约束条件的情况下，寻求在经济性和可靠性之间达到某种程度平衡的 规划方案【l 卜1 3 】。概括的讲，柔性约束规划主动的从约束条件和规划决策 两方面去求解问题，综合运用多种方法对电网进行整体优化，克服了传 统规划只是被动的适应约束条件，方法过于单一和片面的缺点，从而具 有更强的灵活性和适应性。 1 2 4 电网规划的研究方法 电网规划是一个复杂的动态、多目标、不确定、非线性数学规划问 题，而且随着系统规模的增大其复杂性也增加。当前，常规的电网规划 方法主要有：传统启发式方法、数学优化方法、现代优化方法i l4 l 。 传统启发式方法依据直观分析，通过定义综合反映方案运行性能及 投资需求的指标，根据一定的原则，对线路进行逐步迭代选择，直到形 成的规划方案满足要求。应用启发式方法的关键，在于定义衡量方案优 劣的运行性能指标，运行性能指标往往从供电安全性及可靠性两方面考 硕十学位论文 虑。根据定义的衡量安全性指标的不同，启发式方法可分为基于支路性 能指标和基于系统性能指标的启发式方法。电网规划启发式方法的计算 过程按顺序分为过负荷校验、灵敏度分析和方案形成这几个阶段。启发 式方法的优点是直观、灵活、物理意义清晰，便于结合规划人员的实际 经验形成符合工程实际的方案，但是当电网规模较大时，求解过程将十 分复杂，因此传统启发式方法已不适用于现代大规模电网规划。 数学优化方法是对电网规划问题处理成有约束的极值问题，然后用 最优化理论进行求解l l 5 1 6j 。数学优化的主要方法有：线性规划、多目标 规划和动态规划。线性规划方法指在电网规划中，根据实际情况，通过 一些简化措施去除非线性，便于用线性优化方法处理非线性优化问题。 多目标规划法综合考虑电网的经济型和可靠性要求，将可靠性指标转化 为经济形式加入目标函数，使优化方法的综合效益最佳，适应目前电网 规划部门的实际需要l l 。动态规划将一个问题转化为几个子问题分阶段 考虑。动态规划模型中，决策变量的取值在各阶段相互制约，当线路在 某一阶段选中后，就不能再其他阶段选中。动态规划法的优点是：能够 避免迭代不收敛，收敛到局部最优等情况i l 引。 现代优化方法是基于自然选择、物理现象和生物行为等自然机制的 一类搜索算法，适用于求解组合优化问题以及目标函数或某些约束条件 不可微的非线性优化问题l 1 9 ，20 1 。此类算法主要有：模拟退火算法、遗传 算法、禁忌搜索( t a b us e a r c h ) 算法、粒子群算法，蚁群算法。 1 模拟退火算法是以马尔科夫链的遍历理论和m o n t e r c a r l o 为基础的 随机搜索技术，模仿热力学中的固体物质冷却和结晶过程，采用 m e t r o p o l i s 接受准则避免陷入局部最优解，渐进的收敛于全局最优。但是 模拟退火算法属于单点寻优，对求解存在多个最优解的问题有一定困难， 且寻优时间较长，通常将模拟退火算法与其它优化算法结合使用。文献【2 l j 将模拟退火算法用于输电网中长期规划问题的研究，详细介绍了算法实 现过程中各种参数的选择方法并给出了具体算例。结果表明利用该算法 得到的优化结果是令人满意的。文献【22 j 以模拟退火算法为寻优策略，利 用支路交换法减小模拟退火过程的计算量。缓解了算法全局寻优和搜索 效率之间的矛盾。 2 遗传算法使用生物群体的观点来看待优化问题，根据优胜劣汰的原 则进行搜索和优化，其核心思想是：通过随机或启发式方式产生一组待 选方案作为初始染色体对其编码，在每一代中通过适应度大小选择个体， 并借助遗传算子的选择，交叉，变异作用，产生新的种群，实现种群的 进化，最后通过解码获得最优解。遗传算法具有群体搜索、潜在并行性、 新型蚁群算法神：输电网络规划中的应用 随机搜索等特点，适应度函数不受连续性、可微、单峰等条件的约束， 可以考虑多种目标函数和约束条件，适用范围很广1 5 】。但遗传算法存在 计算速度慢，易于限于局部最优等局限，针对此问题，目前已有学者对 遗传算法进行了改进，并应用于输电网络规划 2 3 , 2 4 】，取得了不错的效果。 文献【25 】在简要介绍标准遗传算法( s g a ) 的基础上，详细分析了造成遗传算 法未成熟收敛的原因，提出了一种多种群遗传算法( m p g a ) 。将这一方法 应用于输电系统扩展规划，可以明显减弱遗传控制参数的不当设定对规 划结果的影响，对抑制早熟现象的发生有显著的效果。通过两个不同规 模的算例，验证了多种群遗传算法应用于输电网络规划的有效性。 3 t a b u 搜索算法是一种高效的用于解决组合问题的启发式搜索算 法，该方法采用扩展邻域的启发式搜索技术，通过记录t a b u 表搜索历史， 从中获得知识并利用其来指导后续的搜索方向以避开局部最优解。该方 法搜索效率高，收敛速度快，但是t a b u 法是单点寻优方法，收敛受到初 始解的影响，而且对于多阶段大规模的问题可能受到列表大小的限制， 难以达到全局最优解。文献1 2 6 将t a b u 搜索算法应用于单阶段输电网规 划，仿真结果验证了t a b u 搜索算法在收敛速度和搜索效率上的优越性。 文献【27 l 将t s 算法应用于多阶段输电网扩展规划并结合线路负荷灵敏度 指标指导嬲的搜索，有效地提高了搜索效率。 4 粒子群算法( p s o ) 是由k e n n e d y 和e b e r h a r t 受人工生命研究的启 发，于l9 9 5 年提出的一种仿生类算法，该方法通过记忆与反馈机制实现 了高效的寻优搜索。其基本思想是模拟鸟群在觅食过程中的迁徙和群聚 行为，每个粒子在解空间中移动，各个粒子记录下自己曾搜索到的最优 点，并记录下所有粒子所搜索到的全局最优点，每一个粒子向自身最佳 位置和邻域最佳位置聚集，实现对候选解的进化。其最大特点是搜索速 度快，但缺点是容易陷入局部最优。目前，p s o 算法由于其独特的优越 性，在科学研究和工程领域得到了广泛的关注。文献【28 】针对传统的粒子 群算法容易陷入局部最优的缺点，将单纯形法引入到算法中，改进了粒 子群的迭代行动策略、初始化策略以及惯性权重的调整方式，提高了粒 子群算法的搜索效率。文献1 29 】根据粒子群算法收敛性受初始粒子分布影 响较大的特点，结合非线性单纯体法，提出了一种粒子群初始化方法， 并将其应用于输电网络规划中，验证了其有效性和正确性。粒子群算法 由于产生的时间比较晚，还处于完善阶段，但它已经表现出了许多优越 的特性，如搜索速度快，具备全局和局部搜索能力，能够有效避免早熟， 算法采用实数编码，直接在问题域上求解，且需设置的参数较少，调整 方便，易于工程实现。其缺点是对于离散的优化问题处理不佳，对离散 硕 学位论文 变量的取整可能导致大的误差。容易陷入局部极值点，搜索精度不高， 算法高效的信息共享机制可能导致粒子寻优时过分集中，使粒子都移向 全局最优点，从而不能用于多模态函数优化。 5 蚁群算法是由意大利学者d o r i g o 通过研究蚂蚁寻径行为而提出的 一种基于种群的启发式仿生优化系统，蚁群算法本质上是一个复杂的智 能系统，具有较强的鲁棒性和优良的分布式计算机制，在动态环境下同 样表现出高度的灵活性1 3 0 3 2j ；然而，蚁群算法仍存在搜索速度较慢，甚 至出现停滞现象的缺陷。目前，出现了多种改进的蚁群算法并应用于多 种科学和工程领域。文献 3 3 , 3 4j 详细探讨了ac o 算法在输电网络扩展规划 中的应用，针对单阶段输电网络扩展规划问题建立了相应的数学模型， 发展了相应的求解算法。文献【35 】针对基本蚁群算法在求解过程中经常出 现搜索陷入局部最优解和收敛到全局最优解的时间较长这2 个问题，对 蚁群算法的转移概率和信息量全局更新进行了改进，提高了蚁群算法搜 索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度，并将改进后的算法成功应 用于解决单阶段输电网络规划问题。文献 3 6j 从转移概率和信息素的动态 更新机制两方面对传统蚁群算法进行了改进。转移概率设计中采用2 个 参数的联动控制