（电力系统及其自动化专业论文）基于改进粒子群算法的变电站定容选址规划.pdf

华北电力大学硕士学位论文 声一n p j尸 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于改进粒子群算法的变 电站定容选址规划，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指 导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标 注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明 并表示了谢意。 学位论文作者签名：高边造 日 期：c 叠主：竺学位论文作者签名：1 曷逾缎 日 期：2 么：! ：! 兰 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用 影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被 查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意 学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：高途边 日期：垒zi ：! 导师签名： 日期：垒2 ：! ：! 华北电力大学硕士学位论文 第一章概论 电力系统由输电、变电、配电设备及各种电压等级的电力线路所组成。 输电网是电源与配电网的连接纽带，配电网直接与用户相连，位于电力系统 的末端。整个电力系统对用户的供电能力和供电质量最终都必须通过输电网 和配电网及相关设备的联合调整来实现和保障。 1 1 电网规划的意义 电力系统规划是在国民经济的总体规划及有关的能源策略指导下进行 的，电力系统是整个国民经济或能源系统的一个非常重要的子系统，它的发 展是与电力负荷的增长、一次能源供应及电力技术设备的制造水平和供应情 况等有密切的关系，也直接受到国家财力的影响。电力系统的规划是由电力 负荷预测、电源规划、电网规划以及以运行规划等部分组成的【1 。”。电源所发 出的电力，需要经过电力网络才能送达用户。电力网络包括了电力线路、变 电站、及辅助的设备等。电力网络的规划是电力规划的重要组成部分，它包 括了变电站的选址定容，输电、配电线路的规划等。电网规划是否合理，对 于保证电网的安全可靠运行和电能质量起着举足轻重的作用。 在国内电力系统的发、输、配几个环节中，发电部分的电源规划方面是 由国家统筹规划的，输电网的规划是在配电网规划的基础上进行的，因此， 配电网规划的好坏，不仅直接影响到客户的供电质量，而且，还会影响到输 电网规划方案的选取。影响到整体的经济性、安全性、可靠性等。电网可靠 性包括了从电源点到输送电力到供电点按可接受标准及期望数量满足供电 负荷功率电力和电能质量需求之能力的度量。它包括了充裕度和安全性两个 方面。 配电系统的可靠性是对供电点到用户，包括配电变电所、高低压配电线 路及接户线在内的整个配电系统及设备按可接受标准及期望数量满足用户 电力及电能量的需求之能力的度量。 配电网负荷较高，由于供电距离、设备型号繁多，配电网的变电站选址 和线路设计较多考虑实际地形地貌。配电网的损耗大部分是在配电网中， l o k v 及以下的配电网损耗可达电能总量的百分之十几；配电网运行中，电压 水平偏低，尤其农村配电网供电半径长，无功电力不足，功率因数偏低，设 备利用率低。随着国民经济的高速发展和人民生活水平的不断提高，用户对 配电网的要求也越来越高；同时，电力市场的逐步形成以及电价机制的完善， 华北电力大学硕士学位论文 也对配电系统的经济性和可靠性提出了新的要求，这一切都要求在进行配电 网规划和建设时必须把提高配电网的经济效益及供电可靠性摆在十分重要 的地位 4 - 7 1 。对供电部门而言，在确保配电网的供电可靠性和电压合格率的前 提下，配电网的网损率是企业达标的一个重要的经济指标，是国家对企业的 验收标准之一。 因此怎样创造型的运用新技术、新方法来解决电网规划问题，无疑是一 个很有现实意义，而且有很紧迫的工作。 1 2 电网规划的内容 电力网络规划的主要内容包括了负荷预测、电源规划、电网规划以及运 行规划等。 ( 1 ) 负荷预测 负荷预测是进行电力系统规划中很重要的一个环节，也是电力系统发展 规划的基础。做好负荷预测的关键，是通过调查了解，分析研究的基础上获 得详细的用电负荷的多少以及负荷发展及需求的总的趋势或负荷的年增长 率。 ( 2 ) 电源规划 电源规划是电力系统中很重要的一环。它首先考虑的问题是电力电量平 衡，若没有电力电量平衡的基础数据，则规划没有依据。在做电源规划的时 候，需要考虑发电能源的构成，要从开发的条件及需要两方面全面考虑解决； 另外在电源的布局及开发次序上也规划的一个重要内容。 ( 3 ) 电网规划中变电站选址定容 进行电网规划中的变电站定容选址，首先根据负荷预测的结果，确定需 要新增的变电站的总容量范围，通过对负荷预测的负荷增长率的分析，进行 优化配置；其次确定需要新建变电站的具体位置，具体每个新建变电站的容 量，在考虑新建变电站的位置、容量的时候，参照地理信息系统和已有的相 应电压等级的线路走廊。 ( 4 ) 电网规划中网架规划 电网规划中网架规划是在变电站定容选址完成后，在其基础上进行的电 网规划部分的网络构架。在确定线路走向时，需要考虑已有的线路走廊，考 虑该电压等级的电网的可靠性、经济性。 ( 5 ) 运行规划 运行规划的目的是既要合理的、更好的利用现有的资源，同时也要使运 行费用最小，且要满足安全、可靠的要求。规划的时间从几个小时到几年。 华北电力大学硕士学位论文 短期运行规划，主要是解决开、停机如何安排，水电如何调度。中期运行规 划主要是安排检修计划以及合理的调度有季节性的水电站。 ( 6 ) 规划电网可靠性评价 电网可靠性包括充裕度和安全性。可靠性评价的主要指标有：用户平均 停电时问，供电可靠率，用户平均停电次数，用户平均故障停电次数，用户 平均预安排停电次数，系统停电等效小时数等。 可靠性的内容包括：充裕度( a d e q u a c y ) ，安全性( s e c u r i t y ) ，发电系统 可靠性，发输电系统的可靠性，输电系统可靠性，供电系统可靠性，发电厂 变电所电气主接线可靠性，电力系统可靠性等。 1 3 电网规划的特点 电网规划包括了配电网规划和输电网规划两个部分。输电网的规划是在 已有的规划年的配电网规划结果的基础上进行的，在充分考虑配网的变电站 建设，输电网已有的线路走廊的基础上，进行规划设计。 配电网规划要求负荷预测不仅能够预测负荷的量，而且要预测未来负荷 的增长位置及其类型。负荷预测的内容取决于电网规划的目标和内容，为了 确定规划年的输、配电系统所需的设备容量，必须对供电区做与规划年相对 应的负荷总量预测，为了使变电所设备的达到合理的分布，需要针对供电区 的性质进行分块负荷预测。 配电网的长期规划是指在分析电网现状和负荷预测基础上，从系统长远 发展的观点出发，对城市用电状况进行具体分析，决定电压等级，送电范围 等发展战略。长期规划将初步确定新站建设的位置、时间和容量以及旧站扩 容的具体步骤等内容。在一定的约束下进行的，最终得到的配电网最优结构 不但应满足规划期内的电力供应，还要保证较高的供电质量以及较小的运行 费用。配电网依电压等级分为高压配电网( 包括3 5 1 1 0 k v 的线路和变电所) 、 中压配电网( 包括3 - l o k v 的线路、配电所、开关站和变压器) 、低压配电网 ( 包括3 8 0 2 2 0 v 线路) 。 输电网规划是在充分分析配电网的基础上进行的。输电网的电压等级包 括了超高压( 5 0 0 k v ) 、高压( 2 2 0 k v ) 输电网，输电网的规划是在充分考虑 了配电网络结构和输电网已有线路走廊的基础上进行的。同时某些时候，为 了网架结构的需要，可能需要新建联络变电站，并不需要直接参与负荷的承 担。输电网规划更多考虑的是电网的整体安全性，经济性指标，电网大的构 架和今后的发展方向。 配电网的短期规划一般是对变电站下游的系统进行规划和决策，如馈线 华北电力大学硕士学位论文 结构、类型以及电能质量分析等。本文主要研究输、配电网络的长期规划， 即在负荷预测的基础上，采用优化改进算法，对输、配电网络的变电站定容 选址进行研究讨论。 1 4 电网规划的方法 数学上讲，电网规划是一个动态多目标不确定性非线性的整数规划问 题。要想解决这个复杂的问题，进行一些技术上的假设和简化是很有必要的。 根据简化手段的不同，形成了众多有各自特点的规划方法。从实际上讲，输 电网规划和配电网规划都需要考虑线路走廊的造价；变电站建设时，需要考 虑变电站占地的投资；经过城市的时候，需要考虑城市地价、城市建设布局 等，这些考虑问题属于系统优化的问题。而郊区的输电网规划设计都是在郊 区进行，从相对地价在变电站建设总的投资中占的比重较小，以及可以选择 可行性的区域较市区多。对于电网规划，根据对采用的不同的数学方法，规 划方法可分为数学规划分析方法和概率分析方法。 1 4 1 数学规划分析方法 数学规划分析方法是运用运筹学中的线性规划、非线性规划混合整数规 划、图与网络流问题以及动态规划等。它们所研究的对象是属于最优化范畴， 本质上是一个求极值的问题，即求出整个规划期内投资及年运行费最小的方 案；但是考虑电网规划的实际问题：需要解决一类大规模、带有大量约束条 件和离散变量的非线性整数规划问题【2 1 ，不能简单运用解方程的方法求出最 终解，而是运用优化算法的方法，通过改进的优化算法，对算法的搜索力度 进行控制，找到一个相对优化的规划方案结果。 1 4 2 概率分析方法 运用概率分析方法来分析电力系统的可靠性，同时将概率可靠性和生产 规划相结合的方法来解决系统规划中的问题。这种方法的特点是强调在满足 系统供电可靠性指标的前提下，进行电源及电网规划，即决定何时、何地装 设多少台机组。在规划中仅仅决定了装多少台机组是不够的，规划中必须体 现系统中能实现合理结构，即决定在系统中应该装设什么类型的机组等。 本文研究输、配电网络的数学规划方法，即在负荷预测的基础上，对输、 配电网络的运用数学的优化算法，进行变电站定容选址的研究。 4 华北电力大学硕士学位论文 1 5 电网规划研究数学方法 电网规划模型确定后，运用数学方法对模型进行求解。电网规划需要解 决的是大规模数学优化问题，需要具有很快的计算速度及较好的全局寻优能 力，因此，电网规划的研究方法常用群智能的方法。常用的用于电网规划的 方法有：启发式算法模拟退火法和群智能算法：遗传算法、粒子群算法、蚁 群算法等。 1 5 1 、模拟退火法( s i m u l a t e da n n e a l i n g ，s a ) 模拟退火是一种适合解大规模组合优化问题的有效优化算法，是一种模 仿金属加热后退火物理过程的优化算法【8 】。从理论上说，它模拟了物理中结 晶体的退火过程，是一个收敛于全局最优的算法。金属物体中，所有的分子 在状态空间内自由的运动，随着不同的温度，这些分子逐渐停留在不同的状 态，最低温度时，分子重新以一定的结构排列。分子停留在能量小的状态的 概率比停留在能量大的概率要大。 实际应用中的模拟退火算法是一个启发式算法，它有诸多的参数需要调 整，如起始温度、温度下降的方案、固定温度时的迭代长度和终止规则等， 这样需要人为的调整。人为因数的出现就会影响整个结果的可行度，故需要 大量数据验证结果。对于计算过程中需要自动寻优较高的情况，应用受到一 定的限制。( 它具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受 初始条件限制等优点，而且特别适合并行计算，具有较高的实用价值。) 1 5 2 、遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 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，遗传操作的三 个基本遗传算子为：选择、交叉和变异【9 l 。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。 遗传算法的主要优点是简单、鲁棒性强。它从一个初始变量群体开始， 逐代的寻找问题最优解，直至满足收敛判据或预先设定的迭代次数为止。在 理论上它可以找到全局最优解，但在应用中仍存在未成熟早收敛和实际结果 收敛于局部最优解，找不到最优解以及收敛速度太慢等问题。 1 5 3 、蚁群算法( a n tc o l o n ya l g o r i t h m ，a c a ) 蚁群算法是利用蚂蚁能在较短时间内找到从其窝巢至食物之间的较短路 5 华北电力大学硕士学位论文 径，甚至最短路径 1 0 - 1 1 1 。蚂蚁群体在觅食过程中，每个蚂蚁都会在其走过的 路上释放一种被称作“信息素”的化学物质，各条路径上“信息素”的多少， 将会影响它们的选择，一条路径上的“信息素”越多，蚂蚁选择这条路径的 机会就越大。蚂蚁通过“信息素”这一载体相互进行信息交流，寻求通向食 物的最短路径，蚁群算法正是模拟了这样的正反馈机制，通过个体之间的信 息交流与相互协作最终找到最优解。 但是，蚁群算法也有一些不足： 1 ) 由于蚁群中多个个体的运动是随机的，当群体规模较大时，要找出一 条较好的路径需要较长的搜索时问。 2 ) 由于利用了正反馈机理，正反馈强度的大小影响解的性能，如果正反 馈太强，优化过程容易陷于局部最优解；正反馈强度太小，优化过程太慢， 需要较长的搜索时间。 1 5 4 、粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ， p s o ) 粒子群优化算法是从鸟群觅食模型得到启示并用于解决优化问题：它将 每个优化问题的解作为搜索空间中的一个个体，在搜索空间中以一定的速度 飞行，飞行速度通过对自身飞行经验和同伴飞行经验的学习来动态调整 1 1 2 - 1 7 每个个体都有一定的感知能力，能够感知自己周围的局部最好位置的 个体和整个群体的全局最好位置的个体的存在，并根据当前的状态和所获得 的信息，调整自己的下一步行为，从而整个群体表现出一定的智能性。在解 决优化问题时，每个个体的所在位置可被相应看成一个潜在的解。 粒子群算法通过记忆与反馈机制实现了高效的寻优搜索，对解决大规模 的数学优化问题具有很快的计算速度及较好的全局寻优能力。对比遗传算法 等其他算法，具有收敛速度快的优点，优点。对解决电网规划这类规划问题 比较有效。但因其收敛性受参数影响较大，同时也受初始子分布的影响，对 这些因素的设置不当往往使算法无法搜索到全局最优解，或者提前进入局部 搜索中，得出局部的最优解。 1 6 本文的研究内容和目标 本文是在负荷预测的基础上，进行电网规划的研究。电力系统规划按照 规划期的长短，分为短期、中期、以及长期规划。若按照规划所包括的范围 的大小，则电力系统规划又可分为全国性规划和地区性规划。长期规划知道 近期规划，近期规划要根据具体的情况去修正和落实长期规划；全国性规划 6 华北电力大学硕士学位论文 指导地区型规划，而地区性规划根据更确切的情况去修正和落实长期规划。 本文重点讨论了地区性的长期规划方法。 电网规划优化设计在负荷预测的基础上进行，通过计出最合理的网架结 构，评判最优的标准为综合考虑电网线损和设备费用的总费用在规划期内是 否为最优值以及该种规划方案是否符合网络完全的要求。本论文对电网规划 中变电站选址定容的部分运用算法进行了分析，采用一系列的改进算法的措 施，使粒子群算法成功应用于变电站的定容选址工作中，并在山东济南的电 网规划中应用。 1 ) 、对粒子群优化算法的初始值分布能在很大程度的影响搜索范围和最 优解的出现概率，因此本文中，通过密度函数的方法，对粒子群的初始值进 行控制，并进行了对比。 2 ) 、针对基本的粒子群优化算法中，采用了惯性权重随机选取的方法， 不能够有效的控制搜索过程中的粒子的搜索速度，通过阅读文献和实际项目 应用，提出了应用适应度函数控制惯性权重因子的方法。 3 ) 、针对电网规划中，目标函数的设置，作为方案衡量的标准，提出对 目标函函数的设置中，充分考虑了市区、郊区，线路投资中线路走廊的投资 的部分。 4 ) 、从软件开发角度，将算法优化后，从通用性的方向努力，针对大电 网中供电距离，负荷密度的差异性，设计了软件系统的专家干预部分，采用 专家干预的方法，反复运用粒子群算法进行优化计算，实现多方案比较选择， 选取最优。 7 华北电力大学硕士学位论文 第二章粒子群算法的原理 2 1 基本粒子群算法的原理 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，p s o ) 是 k e n n e d y 和e b e r h a r t 通过对鸟群寻找食物的机理的研究，于1 9 9 5 年提出的一 种新颖的进化算法【l ”。他们研究发现鸟群在飞行过程中经常会突然改变运动 方向、鸟群整体的密度，其个体行为是不可预测，但其整体总是保持一致性， 个体与个体间也保持着最适宜的距离。通过对类似生物群体的行为的研究， 发现生物群体中存在着一种社会信息共享机制，它为群体的进化提供了一种 优势，这就是p s o 算法形成的基础。 粒子群优化算法是通过记忆与反馈机制实现高效的寻优搜索，将粒子群 优化算法应用于电网规划非常有效。但是由于粒子群算法收敛性受参数影响 较大，而且对初始粒子位置的分布比较敏感，对这些因素的设置不当，常常 会使粒子群算法收敛不到全局的最优解。较好的粒子初始位置值，可以保证 算法能够快速的收敛，计算结果稳定，较快的收敛到全局最有解。 粒子群算法运用的是生物体中的个体可以从这个群体中，所有的其他成 员以往在寻找食物的过程中积累的经验和发现中获得好处，对于不可预知的 食物的分布，这种协作的信息共享会带来确定性的进化优势。 p s o 算法正是从鸟群觅食的模型中得到启示并用于解决优化问题并将其 推广，在优化解决问题时，将每个优化问题的解作为搜索空间中的一个个体， 在搜索空间中以一定的速度飞行，这个速度根据它本身的飞行经验和同伴的 飞行经验来动态调整 1 8 - 2 3 】。每一个个体被抽象为没有质量和体积的粒子点， 第i 个粒子在n 维空间里的位置表示为矢量： 墨= “，x 2 ，葺，) ； 飞行速度表示为矢量： ( 2 1 ) k = ( v l ，v 2 ，一，匕) ； ( 2 - 2 ) 每个粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值( f i t n e s s ) ，并且知道自己到 目前为止发现的最好位置( p b e s t ) 和现在的位置x t 。这个可以看作是粒子 自己的飞行经验。除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒 子发现的最好位置( g b e s t ) ( g b e s t 来自于p b e s t 每次迭代中的最好值) 。这个 可以看作是粒子的同伴的经验。 p s o 算法中每个粒子为解空间中的一个，它同时根据自己的飞行经验和 华北电力大学硕士学位论文 同伴的飞行经验来调整自己的飞行。每个粒子在飞行过程所经历过的最好位 置，就是粒子本身找到的最优解，叫做个体极值( p b e s t ) ；整个群体所经历 过的最好位置，就是整个群体目前找到的最优解，做全局极值( g b e s t ) 。每一 次的迭代，每个粒子都通过上述两个极值更新自己，并从而产生新一代群体。 实际操作中通过由优化问题所决定的适应度函数值( f i t n e s s ) 来评价粒子的 优劣。显然，每个粒子的行为就是种追随着当前的最优粒子在解的空间中的 搜索。 2 2 粒子群算法迭代公式 粒子群优化算法是一种基于迭代的优化工具，通过算法的逐步迭代，来 优化保存相对最优的结果。对于第k 次迭代，粒子的迭代公式如下： 啦! = 嵋+ q r a n d o x ( p “一茜) + 岛r a n d o x ( p s a 一) ( 2 - 3 ) 蝣1 = 砖+ v ( 2 4 ) 在迭代公式中，w 为惯性权重因子，数值的大小决定了对当前速度的继 承的多少；r a n d ( ) 在【o ，l 】范围内的随机数；c 1 ，c 2 为学习因子，为两个正 的常数值，数值的大小决定自我继承和向群体中优秀继承的程度；p i d 是个体 最优值，p 鲥全局最优值；迭代公式( 1 ) 的第一部分是记忆部分，是粒子i 的速度，中间部分是粒子i 当前位置与自己最好位置之间的距离，第三部分 是粒子i 当前位置与群体最好位置之间的距离；公式( 2 ) 根据过去的位置值 和运动的速度来计算确定粒子i 的新的位置。 2 3 粒子群算法的建模 确定了变电站的初始位置坐标，对应确定每个粒子中，需要新建的变电 站的位置的初始值，变电站的位置不同，它所带的负荷量不同，根据负荷量 的值以及规定的容载比来确定变电站的容量。 初步确定变电站的个数n ，设定粒子总个数为n ： x t = 届r a n d o + c l ( 2 5 a ) 乃= 展r a n d o + c 2 ( 2 - 5 b ) 其中( 1 = l ，2 ，n ) ； 根据初始化的粒子信息，形成每个粒子包含所有变电站信息的矩阵，如 下： 9 华北电力大学硕士学位论文 岛，= 1 p l 2 2 栉见 五乃 而咒 x _ y h ( 2 6 ) ( 其中i = l ，2 ，n ) ； 式中，p id - i 【h p 是第i 个粒子中第，个新建变电站的容量，所示，每一个 粒子都包含了所有的新建变电站的信息，最终的全局最优解p g d 包含变电站 规划的所有的结果。 2 4 算法的方案的最终选择 电网规划这类大规模、带有大量约束条件和离散变量的非线性整数规划 问题非常有效。但因其收敛性受参数影响较大，同时也受初始粒子分布的影 响，对这些因素的设置不当往往会使p s o 无法搜索到全局最优解。选择合 适的算法终止条件，设置合理的限制条件，有利于算法的搜索，保存最优的 方案。 1 ) 在算法迭代中，如果全局极值保持了预设代数迭代没有改变，算法 终止，输出搜索迭代结果，在粒子搜索迭代预设代数没有改变时，即可以断 定，算法已经收敛了某个优化解，可能是限于局部地搜索中，从而找到是局 部最优解，也可能为全局的最优解，也即我们所需要的解。 2 ) 在算法的迭代中，全局极值保存的是所有粒子中的最优方案，但是 这是一种相对的最优方案，可能是进行算法计算所需要的方案，但是为了保 证算法的计算速度，确定整个算法迭代的总的迭代次数，当算法的总的迭代 次数到达最大迭代代数的时候，算法自行终止，并且输出此时的全局最优极 值所对应的方案。 i o 华北电力大学硕士学位论文 第三章粒子群算法改进方法 3 1 粒子值初始化改进 3 1 1 新建变电站个数的确定 在进行变电站定容选址之前，在对每一个粒子初始化赋值的时候，需要 确定新建变电站的个数，新建变电站的容量等，如果采用模糊数值，估计新 建的变电站的个数将会与实际的差别太多，如果新建的变电站的个数远大于 需要新建变电站的个数的时候，较多的新建变电站将会增大每个粒子矩阵维 数，使粒子搜索迭代的速度大大减慢，如果变电站的个数确定小于需要新建 变电站的个数，在负荷分配调整的过程中，变电站过负荷的现象将会总是存 在，输出结果的合理性将会受到质疑，因此，在粒子进行初始化之前，必须 进行全局的容载比控制，初步确定需要新建变电站的个数。 通过对规划区域的当前负荷，g d p 增长率的确定，可以确定需要规划区 域的负荷增长率，从而确定规划年的负荷值。根据国家颁布的城市电网规 划设计导则进行规划设计，对于2 2 0k v 、1 1 0k v 的规划线路，容载比值 国= p 鲫，对应于不同的电压等级，取值范围为分别为规划容载比上限 ，规划容载比下限；规划区域的已有变电站数据统计，已有的变电 站容量的总和： 只。= 日+ 最+ + 只 ( 3 - 1 ) 刀为已有的变电站的个数；规划区域在规划年的预测总负荷为： 只一m = 墨+ 昱+ + 毋 ( 3 - 2 ) ，为所有的负荷点个数的和；从而确定该规划区域需增容量的上限只，一和 下限一。分别为： 一一= k 一 ( 3 - 3 a ) l 廊= m x ( o m j 。一 ( 3 - 3 b ) 根据计算得出的需新增的容量范围作为规划的依据，确定新建变电站所 在电压等级可选的单台变压器的容量只以及新建变电站中变压器的台数， 从而可以确定单个新建变电站的组合容量值p 锄= 只( 新建变电站中采用 相同容量变压器组合) ，进一步计算新建的变电站个数上限f 。和下限血： ：垒等垡已 ( 3 _ 4 a ) ，：鲫p m 糕 k ：生型盟( 3 - 4 b ) n o m h 新建变电站的容量最大和最小值分别为：圪，。，一。； 华北电力大学硕士学位论文 为了达到尽量搜索可能多的区域，实际中，常采用新建设的变电站个数 多余实际需要的新建变电站的个数。在规划的结果中，多余变电站以所带负 荷为零，方案输出的时候，没有负荷的变电站不会输出 3 1 ，2 负荷密度函数 变电站选址、定容是在负荷预测的基础上进行的，对需要规划的区域选 用合适的方法预测后，预测增长负荷和已有负荷进行叠加，根据不同地区的 负荷密度和负荷的增长速度，对每个负荷区域进行分块，每一个区域的负荷 都看作是有很多个点负荷累加形成的，每一个点负荷存在x 、y 坐标，通过 对负荷点的统计，筛选出需要新建变电站位置，作为粒子的初始位置，迭代 中利用粒子间的相互影响，在已有初始位置的基础上搜索，寻找到合理的位 置值。通过负荷密度函数的采用，保证迭代中采用了质量较高的粒子。有助 于算法的收敛，有利于提高搜索速度。 在对每一个负荷点进行以该负荷点为中心，以d 1 为半径的范围内的负 荷进行求和运算： 毫毋 = ( 3 - 5 ) l 型e 其中，e 。= ，兄一，圪。 p l o a di 是每一个负荷点的负荷，p r o t a j j 是以负荷点j 为中心，们为半径的范围 内的负荷总和，d l 是由对应电压等级所决定的供电半径来确定的，负荷 p t o 。l i 的坐标为j 负荷点的坐标。 对p t o 协i j 按照由大到小的顺序进行排序，形成新的点负荷数组p l j ，排序 后第一个负荷点的坐标再加上一个较小的随机数。作为新建变电站的坐标： 圪1 】j = 以l 】x + r a n d 0 ( 3 - 6 a ) 己f 【l 】= 最 1 y + r a n d 0 ( 3 - 6 b ) 其中，p i d 【1 】x 是第i 个粒子中第1 个新建变电站的x 坐标向量，坐标 值加上r a n d ( ) 可以保证不同粒子中同一新建变电站的位置在同一大区域但是 位置不同，然后逐个判断p l d ，设定距离d 2 ，计算第j 个负荷点和已定t 个 新站址的距离，如果这些距离都是大于d 2 ，它的坐标就作为第t + 1 个新站的 位置值p i dj 【t + l 】： 易f i t + l 】j = 昱 j x + r a n d o ( 3 7 a ) 易f i t + l 】= 咒【几y + r a n d 0 ( 3 - 7 b ) 否则，继续判断第t + 1 个粒子是否符合条件，依次类推，最终确定每个 粒子中所有需要新建变电站初始的位置坐标。d 2 的选取需要综合考虑供电距 离和d l 的值，适当的d 2 可以防止新建变电站的距离太近，也可以防止负荷 华北电力大学硕士学位论文 过高造成新建变电站容量过大。通过综合调整d 1 和d 2 的值，可以很好的实 现调整新建设变电站个数；通过程序循环，自动调整d l 、d 2 的大小，从而 选出需要新建变电站个数满足( ，o ) 的初始位置坐标。 3 2 惯性权重因子取值改进 在粒子群优化算法中，惯性权重的选择有时变和常数两种。惯性权重因 子的数值的大小，决定了对粒子当前速度的继承的多少，较大的惯性权重将 使粒子具有较大的速度，从而有较强的搜索能力；相反，较小的惯性权重将 会使粒子具有将强的搜索能力。 在算法的迭代搜索中，通过对比发现，根据迭代的进展逐步减小惯性因 子的方法比采用惯性因子值全程随机选取的策略比更好，因为前者可以扩大 粒子的搜索范围，但是不能随着搜索进度很好的控制粒子的速度值，采用前 者的计算的结果更合理，目的是很好搜索全局最优解，并能及时地进入局部 的调整，最终保留最优解。 在已有的研究中发现，为了使局部版本的有更好的达优率，惯性权重取 值应该适当减小，并且使惯性权重的选择有更大的自由度。在惯性权重因子 的采用在随机选取的基础上，通过判断适应度的值的变化，确定粒子寻优进 行进度，从而确定惯性权重值： 叫+ 患参( ，2 - ，i ) ( 3 - 8 ) t l ：r a n d ( ) 是随机函数的取值，取值范围【a l ，b l 】； t 2 ：r a n d ( ) 是随机函数的取值，取值范围 a 2 ，b 2 f i t n e s s ( n ) ：第n 次迭代后，适应度函数的值： 通过上述方法控制，在算法的运行初期，适应度函数值的变化较大，粒 子可以获得较大的移动的速度，实现在较广的范围内搜索，在搜索的后期， 适应函数值变化比较小，需要在局部的范围内的进行搜索，实现局部的调整。 在传统的粒子群算法中，惯性权重值均为在给定的范围内，进行随机选 取获得： 缈= r a n d f ( 0 6 ，a s ) ( 3 - 9 ) 其中，q ，锡为根据实际需要选取的数值，分别为惯性权重取值的上、 下限； 查阅其他文献，部分文献( i e e e ) 提出惯性权重的选取可以结合迭代的 进度，进行动态的控制的方法： 缈= 纯。一o ) m “- - - 一o ) m i a ( 3 1 0 ) 1 3 华北电力大学硕士学位论文 其中，分别为惯性权重值的上、下限；在对同一目标进行规划 的过程中，对比适应度函数值的变化和惯性权重的取值对比曲线； 通过判断适应度值的变化，确定粒子搜索进度，从而确定惯性权重值如 下式： m = 骘仍+ 鳞效 ( 3 1 1 ) m 2 秀赢磊而。竹+ 鳞纯 ( 3 。) 、q ：是随机函数r a n d ( ) 的取值； 仍、仍：控制系数，控制适应度值的影响； f i t n e s s ( n ) ：第n 次迭代后，适应度函数的值； f i t n e s s ( n ”为上一次的适应度值，通过上控制，在算法的运行初期，适应 度函数值的变化较大，粒子可以获得较大的移动速度，实现在较广的范围内 搜索，在搜索的后期，适应函数值变化比较小，需要在局部的范围内的进行 搜索，实现局部的调整 3 3 目标函数确定 目标函数的选取主要考虑三个方面的因素，新建设的变电站的投资、新 建设网络的投资、线路网络损耗的投资： f ( 工) = 4 唾+ b ( f 中+ 簟f ) + 厂( 薯) 墨 ( 3 - 1 2 ) 如li = 1i = 1i f f i l 4 喀：网络投资部分i 为第i 条支路走廊，a 为对应线路型号的单位造 百 价，正为连接变电站和负荷的线路i 的距离； 曰p 咿：已有线路网损费用，b 为网损电价，线路电阻； i = 1 占# r ：新建线路网损费用，b 为网损电价，；线路电阻； i f f i l 厂( 而) 墨：新建变电站投资，s i 是新建变电站i 的容量，f ( x i ) 是新建变 电站单位容量的造价计算函数； 对于市内的线路走廊投资计算时，即根据市内线路经常需要绕过城市建 筑物，沿街道走向的实际情况，采用折线计算变电站到负荷的线路距离比较 符合实际。参照采用文献 z 6 q a 式如下： 4 爿矗一黾i + 1 只f 一蜥l ( 3 - 1 3 ) 对于郊区，线路架构所遇到障碍较少，一般都可以沿变电站到负荷点进行直 线架线，因此，采用直接距离的计算公式比较合理： 吐= ( h - x i , ) 2 + ( 一) 2 ( 3 - 1 4 ) 1 4 华北电力大学硕士学位论文 对新建设的线路中，根据线路选择的型号确定该型号的导线单位距离的 阻抗r + 肛，根据式( 3 - 1 3 ) 和式( 3 1 4 ) 从而可以计算出每一条线路的阻抗 值： 互= ( r - i - 豇) 喀 ( 3 - 1 5 ) 而根据规划要求，线路的c o s ( a 为规定已知值，每一个负荷点的预测负荷均为 有功功率，可以求出线路上的无功功率： q f ：业兰坐。卑 ( 3 1 6 ) c o s 口 进一步可以求出每一条线路的电流： j ：生丝( 3 - 1 7 ) 。 五 进一步即可求出线路的网络损耗。 目标函数的计算综合考虑变电站的建设投资，线路网络损耗的投资，线 路建设的投资，每一个粒子中包含了所有新建的变电站的信息，具有单独的 目标函数值，所有粒子的目标函数值中的最小值作为全局最优值。 3 4 粒子容量个数确定 对于实际的规划方案，采用合适的粒子个数，有利于搜索最优解，同时 不会盲目的扩大粒子数目，降低了算法的搜索速度。大庆项目为实例，分析 了粒子个数对迭代，寻优的分析比较，找出对于不同的实例，采用粒子个数 的多少准则，自动实现，以及新建变电站的个数的选择个数确定。 表3 - 1 不同粒子容量与方案结果对比： 粒子个数项目l项目2项目3 l o4 9 8 3 2 23 7 6 0 7 68 6 8 2 7 6 e + 0 0 7 2 07 8 9 6 6 64 4 1 8 9 68 7 6 8 4 6 e + 0 0 7 3 06 5 8 0 8 22 6 7 1 4 3 01 0 0 1 2 1 e + 0 0 8 4 07 7 2 0 3 32 2 5 6 7 91 7 0 4 6 e + 0 0 8 5 0 4 9 8 2 8 93 0 0 8 8 9 8 5 7 7 5 5 e + 0 0 7 5 55 2 6 4 8 47 4 0 4 9 98 1 3 8 e + 0 0 7 6 04 8 4 2 5 91 8 8 1 0 18 2 4 1 5 4 e + 0 0 7 7 03 5 8 2 1 11 8 8 1 4 9 3 6 6 5 e + 0 0 7 8 04 6 5 4 3 31 8 8 1 0 68 4 18 1 3 e + 0 0 7 9 04 3 0 0 7 8 e + 0 0 61 5 0 5 0 21 5 8 8 4 7 e + 0 0 8 1 0 04 2 9 5 8 7 e + 0 0 76 2 9 8 9 26 8 9 4 5 3 e + 0 0 7 华北电力大学硕士学位论文 项目1 ：负荷点1 0 0 个，已有变电站个数0 ，确定新建变电站的个数和位置； 项目2 ：负荷点1 2 0 个，已有变电站个数3 ，确定新建变电站的个数和位置； 项目3 ：负荷点3 4 2 个，已有变电站个数1 9 个，确定新建变电站的个数和位 置； 以上数据实验是在保证算法不改变的前提下，只是改变粒子个数，从而 得到的不同最终规划方案，对应各个方案分析所对应的目标函数的值。从数 据对比，很难得出粒子个数的多少与最终规划方案优劣的直接关系。因此， 对于本文所讨论的算法中，对于l l o k v 的线路，方案中已有、新建变电站个 数都比较多，为了保证算法搜索的速度，粒子个数选择5 0 个；对于2 2 0 k v 的变电站规划，粒子个数选择位8 0 个。 1 6 华北电力大学硕士学位论文 第四章改进粒子群算法的流程及软件实现 4 1 算法的整体流程 计算之前，首先输入已经存在的1 1 0 k v 2 2 0 k v 的变电站的坐标值x 、y ， 变电站的容量等信息，预测负荷点的坐标值x 、y ，负荷点的负荷值等信息， 通过数据表输入到数据库中。 4 1 1 粒子群算法的流程 1 初始化信息。已有变电站的位置坐标、变电站的容量，负荷地点的位 置、容量，可选的新建变电站的容量等级； 2 根据式( 3 - 1 ) 计算已有变电站的总容量，确定规划电压等级所对应的 容载比，根据式( 3 2 ) 计算预测的规划年的负荷总量，通过式( 3 - 3 a ) 、( 3 - 3 b ) 确定需要新增加变电站总量范围，最终运用式( 3 - 4 a ) 、( 3 - 4 b ) ，确定需要 新建的变电站的个数范围( 。，f 。) ； 3 运用负荷密度函数的方法，通过式( 3 - 5 ) 计算确定负荷高密度地区， 确定新建变电站的位置，通过逐步迭代的方法，运用式( 3 6 ) 、( 3 - 7 ) 确定 所有粒子中需要新建的变电站的初始位置值。 4 运用式( 3 1 2 ) 对所有的粒子计算适应度函数值，确定个体最优值p 。 和全局最优函数值p s d 5 运用粒子群的迭代公式( 2 - 3 ) 、( 2 4 ) 计算，进行粒子种群问的迭代、 寻优操作； 6 对迭代后的粒子的位置可行性进行判断，调用g i s 的地图信息经行判 断，如果位置落入了不可行区域，进行位置调整操作； 7 进行迭代结束判断，符合条件，执行步骤8 ，否则，返回步骤4 ： 8 退出迭代，输出全局最优方案到数据库； 9 察看保留的全局最优方案，进行软件规划图输出。 l o 查看规划结果，方案可行执行步骤1 3 ；否则，运用专家干预工具， 添加新变电站、删除新建变电站、新建变电站位置移动、改变负荷所属变电 站，以及对整体规划方案中局部不合理的地方进行调整。对不可行变电站的 位置的落点进行重新选择； 1 2 再次进行迭代，负荷分配计算，计算结束，执行步骤9 ； 1 3 输出规划结果满足要求，保存方案为最终规划方案结果。 1 7 华北电力大学硕士学位论文 4 1 2 算法流程图 输入负荷、电站初始信息 上 确定新建变电站个数 粒子群算法部分编程实现： m a i n 0 r e a d ( i n p u t ) ； g e n e r a t e ( o l d p o p ) ； d o 图4 1 粒子群算法流程图 ，输入初始信息 ，随机产生初始值 循环迭代控制 e v a l u a t e ( o l d p o p ) ；进行适应度计算 m u t a t i o n ( n e w p o p ) ；选择杂交变异过程 o l d p o p = ( n e w p o p ) ；，生成新一代种群 p s o g e n = ( o l d p o p ) ； 粒子优化迭代计算 1 8 华北电力大学硕士学位论文 w h i l e o u d g e o = = o ) 结束判断 4 2 粒子群算法的软件的实现 变电站定容选址部分，是在负荷预测的基础上，通过算法搜索确定新建 变电站的位置，容量，所带的负荷，在进行本模块计算前，在数据库中，必 须有负荷预测的各个地块的负荷，负荷预测的总量值，已有变电站的容量， 坐标值等。 变电站定容选址模块中共有四个功能菜单。分别是： 1 变电站数据查询， 2 变电站选址定容计算， 3 规划图输出， 4 专家干预， 5 报表输出。 运行软件，点击主菜单中的“子系统”，然后点击“变电站选址”。进入 变电站选址定容，及专家干预的界面。如下图所示： 图4 - 2 变电站选址界面 双击“变电站选址定容计算”、“规划图输出”、“专家干预”，会出现 二级的子菜单分别为： 华北电力大学硕t 学位论文 2 变电站选址定容计算： 2 1 选址定容计算； 2 2 计算结果察看； 3 规划图输出： 3 1 规划图输出； 3 2 变电站重命名； 3 3 变电站容量改变； 4 专家干预： 4 1 专家干预负荷计算； 4 2 规划方案删除； 菜单总体分布如右图所示： 图4 - 3 变电站选址菜单树 一、变电站数据查询 双击“变电站数据查询”即可弹出图三所示对话框，点击最上部的下拉按 钮，确定电压等级，然后点击查询，可以看见输出的已有变电站的信息： 华北电力大学硕士学位论文 图4 - 4 数据查询界面 点击“查询”按钮，变电站数据显示如下： 图4 5 变电站数据查询结果图 其中：l 1 1 0 k v ，2 2 2 0 k v 点击退出，完成本次操作，可以进入下一步 操作。 2 l 华北电力大学硕士学位论文 二、变电站选址定容计算 1 、1 点击“选址定容计算”，弹出如下对话框，需要选定的电压等级。 图4 6 变电站选址定容前，选定电压等级 当选定电压等级后( 点击图中对话框的上部的电压等级选择按钮) ，自动 显示负荷预测结果。点击确定，自动进行变电站选址定容的计算。当选择 的电压等级为2 2 0 k v 时候，将会出现选择已经规划的1 1 0 k v 的方案的要求， 再在此1 1 0 k v 的方案上规划2 2 0 k v 网。具体见后文。 当计算结束时，出来对话框，显示此次规划保存的方案信息，如下： 图4 7 计算完成结果方案显示表 “工程默认生成编号” ：是根据规划时间自动生成的，不能更改， “6 0 7 1 7 1 0 2 3 ”最前面“6 ”表示0 6 年规划( 6 前面的0 没有显示) ，“6 0 7 1 7 1 0 2 3 ”， 表示：方案形成时间：0 6 年，0 7 月，1 7 日，1 0 点2 3 分，每个数字占据两 华北电力大学硕士学位论文 位数，随时间自动生成。 “请输入工程的名字”：默认前面为“规财方案”，1 1 0 表示1 1 0 k v 等级， 2 2 0 k v 时候默认为2 2 0 ，规划人可以随意修改。 “请输入规訇j 人姓名”：默认为“济南设计院”，规划人可以根据需要随意 修改，点击确定将会保存。退出该对话框后，自动弹出规划结果的对话框， 如下： 图4 8 变电站规划结果输出 拖动下滑条，可以全面察看，所有变电站的信息，新建站，以“新建” 开头命名。双击子菜单“计算结果察看”，可以重新调出该对话框。对规划 的结果进行分析。 1 、2 规划电压等级为2 2 0 k v 时候 在选择电压等级的对话框中( 图5 中) ，选择电压的等级2 2 0 k v 。点击确 定后，弹出对话框如下图： 华北电力大学硕士学位论文 图4 - 9 规划2 2 0 k v 时选择1 1 0 k v 规划结果 在上部的下拉条中选择工程的编