（电力系统及其自动化专业论文）配电网网架启发式优化算法的研究.pdf

鄹髑太学工学褫士论文 ( 2 ) 基于g i s 和t a b u 搜索盼配电网阴絮优优 t a b u 搜索方法是近年来受到普遍关波的一种高效纳启发式优化技术。它 的熬零憨想是通过记录攘索历受，从中获褥歙识并剩羽其来搔导后续熬搜索方 自黻避开局部最饶解。为了避免陷入弱郝激捷簿，t a b u 搜索孛采丽了一耱灵 活的“记忆”技术，对已进行道的优化过耩谶覃亍记录秘选择，指导下一步静搜 索方向。t a b u 搜索包含三个要索：移动、t a b u 表和释放水平。 零文孛，采惑交换移动髂燧子当兹瓣，产生一缓试验簿；t a b u 发在每次 迭代中均采用“先进先出”的原则进行鼹耨；采用的释放水平为：如果一个 t a b u 移动作用予当前解后，可以达到一个比| 2 上前所搜索到的所有解都好的解， 劂该t a b u 移动达剿了冀释放承挚。 巍奉文孛，矮黎爨纯摸鼙诗及资金戆瓣耀徐蓬，按簿额分谤姿本颡牧诗冀， 畈簪赞粥最小为霸标函数；以线路传输容嫩、负荷需求及配电网的辍射性等为 约束祭件；用t a b u 搜索方法张g i s 平台上_ i 行求解。采用图论中的贪心算法 形残生成挺捧为t a b u 搜索葵法静翅始簿。冀铡结果袭疆了该髯法豹可 亍性翻 寄效瞧。 考虑到t a b u 搜索算法对初始解依赖憔鞍强而蚊群算法寻傀时间较长的特 点，用蚁群算法遮代一定的次数，为t a b u 搜索方法找到较好的初贻点。算例 缍裂淡爨热快了 | 芟敛逮菠势鼠摄蹇了瓣夔壤篷。 ( 3 ) 配电网潮流计算及耐架规划软件开发 本软件在w i n d o w s2 0 0 0 操作系统平螽上，用v i s u a lc + + 6 0 和m a p l n f o p r o f e s s i o n a l6 0 、m a p b a s i e 以o l e 开发方式进行集戏羚发褥藏。开发过程孛 鬟溺了蘑蠢怼象豹愚想。酝毫瓣潮流诗髯袋翔懿擦罄我舞法。瘸絮臻翅算法努 别采用蚁群算法鞠t a b u 搜索。阊时编制了相应的潮流计算类和网架规划算法 类。潮流计算软件可以在地图上查询每祭线路的潮流及各节点的电聪且可以 耀不遴颜色显示线跨豹羧态。溺絮援裁袈耱冒戳瑟瑟褥瘸划缝果奁蟪溷上显示 崮来，使糯麓结祭直聪明了。 关键游：聚电羁筑翊，缝毽餐惑系统，蚁群冀法，t a b u 援索，较梅舞发，嚣 向对蒙 望塞罂登墨耋茎茎釜兰兰釜氅譬耋 a b s t r a c t i nt h ep l a n n i n go fe l e c t r i cp o w e rn e t w o r k ，s e v e r a la s p e c t sh a v et ob ec o n s i d e r e d ， s u c ha st h el o a d f o r e c a s t i n g ，s u b s t a t i o n a n dn e t w o r kp l a n n i n g ，r e a c t i v ep o w e r i n s t a l l ，r e l i a b i l i t ya n a l y s i si nn o r m a la n de m e r g e n t y , s h o r tc i r c u i tc u l t e n ta n a l y s i s ， d i s t r i b u t i o na u t o m a t i o n ，a n ds oo n t oi n t r o d u c eg i s p l a t f o r mi n t od i s t r i b u t i o ns y s t e mp l a n n i n g c a nn o to n l ye n a b l e d a t am a n a g e m e n tc o n v e n i e n ta n de n h a n c et h ew o r ke f f i c i e n c y , b u ta l s om a k et h e p r o g r a m m i n gw o r km o r ei n t u i t i v e a n dp e r s p i c u o u s 。w i t ht h e d e v e l o p m e n to f c o m p u t e rt e c h n o l o g y , g i s i s g r a d u a l l yb e i n ga p p l i e d i n t o o p e r a t i o n a n d m a n a g e m e n t o fd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka n dh a sa p r o m i s i n gp r o s p e c t i nt h i st h e s i s ，a b o v ea s p e c t sa r es t a l e df i r s t l y , d i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n ga n d s o f t w a r ed e v e l o p m e n to fd i s t r i b u t i o nn e t w o r kp o w e rf l o wc a l c u l a t i o na n dp l a n n i n g a r et h e ns t u d i e d ， t h i st h e s i sc o m p o s e so ft h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： ( 1 ) 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 a s e d o ng i sa n da n tc o l o n y a l g o r i t h m a n t c o l o n ya l g o r i t h m i san e w g e n e r a l p u r p o s e h e u r i s t i c a l g o r i t h m f o r 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 s t h em a i nc h a r a c t e r i s t i c so ft h i sm e t h o da r e 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 a t i o na n dt h e u s eo fc o n s t r u c t i v eg r e e d y h e u r i s t i c t h eb a s i cp r i n c i p l ei st h a tw h e na n t ss e a r c hf e e d i n gs o u r c e s ，t h e yc a n r e l e a s es e c r e t i o n p h e r o m o n eo nt h ew a yw h i c ht h e yh a v ep a s s e d t h es e c r e t i o n c a nb ed e t e c t e db ya n t sa n di n f l u e n c e st h e i rb e h a v i o r s t h em o r ea n t sp a s ss o m e r o u t e s ，t h em o r ep h e r o m o n ew i l lb el e f to nt h e s er o u t e s s ot h ei n t e n s i t yw i l lb e e n h a n c e dc o n t i n u o u s l y t h e nt h ep r o b a b i l i t yo fc h o o s i n gt h i sr o u t ei s h i g h e r , i n t e n s i t yo f i t si se n h a n c e d 。 t h a ta n tc o l o n ya l g o r i t h mi si n t r o d u c e dt od i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n go n g i sp l a t f o r mn o to n l ye n a b l e si tc o n v e n i e n tt oc o n s i d e rt h a te l e c t r i el i n e ss h o u l d b er o u t e da l o n gt h es t r e e t s ，b u ta l s om a k e sh er e s u l t sm o r ed e v e i o p m e n t + o nt h e b a s i so ft h ep r i m a r yd a t aa b o u tt h ed i s t r i b u t i o nn e t w o r kd e v e l o p m e n tp l a n n i n ga n d t h ec i t ym a po fc o n s t r u c ta n dd e v e l o p m e n to fx u c h a n gc o u n t y , t h ed i s t r i b u t i o n n e t w o r k p l a n n i n g m e t h o db a s e do ng i sa n da n t c o l o n ya l g o r i t h mi ss t u d i e d t h ee l e c t r i cl i n e sa r eu s u a l l yr o u t e da l o n gs t r e e t sw h e nc o n s t r u c t i n gd i s t r i b u t i o n 1 l i 郑州大学工学硕士论文 n e t w o r kp l a n n i n gp r o j e c t c o n j u n c t i o n so ft h es t r e e t sc a nb eg o tb yo v e r r i d i n g h o wt os e l e c ta n dp r o c e s st h ec o n j u n c t i o n so ft h es t r e e t sa n dt oc o n n e c ta l lt h e l o a d sa n dt oa s s u r et h er a d i a t i o no f d i s t r i b u t i o nn e t w o r ki sad i f f i c u l tp r o b l e m i nt h i st h e s i s ，t h em a t h e m a t i cm o d e lo fd i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n gt a k e st h e m i n i m u ms u mo fa n n u a lc o s ta n d p e n a l t y c o s to fo v e r l o a da so b j e c t s p a n n i n gt r e e a l g o r i t h mi sa d o p t e dt o d i r e c ts e a r c hp r o c e s so fa n tc o l o n ya l g o r i t h m o p t i m a l r e s u l tc a nb es a v e di naf i l eo rd i s p l a y e do nt h eg i sp l a t f o r m t h ef e a s i b i l i t ya n d e f f i c i e n c yo ft h ea l g o r i t h ma r ev e r i f i e db yt h er e s u l t o fa p p l y i n gi tt o s a m p l e s y s t e m s ( 2 ) 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 a s e do ng i sa n dt a b us e a r c h t a b us e a r c hi sah i g h l ye f f i c i e n ts e a r c hh e u r i s t i ca l g o r i t h mw h i c hh a sb e e np a i d c l o s ea t t e n t i o n i ti sc h a r a c t e r i z e db yg a t h e r i n gk n o w l e d g ed u r i n gt h es e a r c ha n d s u b s e q u e n t l yp r o f i t i n gf r o mt h i sk n o w l e d g ei no r d e rt o a v o i dt r a p p i n gi n t ol o c a l s o l u t i o n i no r d e rt oa v o i dt r a p p i n gi n t ol o c a ls o l u t i o n ，af l e x i b l e “r e m e m b e r t e c h n o l o g yh a sb e e na d o p t e d ，w h i c hc a nr e c o r da n ds e l e c tt h ep l a n n e dp r o c e d u r e a n dd i r e c tt h en e x ts e a r c hd i r e c t i o n t a b us e a r c hc o n t a i n st h r e ee s s e n t i a lf a c t o r s ， w h i c ha r em o v e t a b ul i s ta n da s p i r a t i o nl e v e l i nt h i st h e s i s ，e x c h a n g em o v ei sa d o p t e dt oa c to nt h ec u r r e n ts o l u t i o ni no r d e r t o g e n e r a t eas e to ft r i a ls o l u t i o n s t h ep r i n c i p l eo fr e n e w i n gt a b ul i s t i s f i f o a s p i r a t i o nc r i t e r i o ni st h a tw h e n t a b um o v ei sa c t e do nt h ec u r r e n ts o l u t i o n ，i tc a n g e tas o l u t i o nw h i c h i sb e t t e rt h a na l lt h es o l u t i o n sh a v i n gb e e ns e a r c h e d ，t h e nt h e t a b um o v er e a c h e st h ea s p i r a t i o nl e v e l i nt h i st h e s i s ，t h eo p t i m a ln e t w o r km o d et a k e st h er e a l t i m ev a l u eo fc a p i t a l i n v e s t m e n ti n t oa c c o u n t ，t a k e sm i n i m u ma n n u a lc o s ta si t so b j e e ta n df e e d e r s c a p a c i t y 、t h er a d i a t i o n o fd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka si t sr e s t r i c t i o n s t h eo p t i m a l r e s u l ti so b t a i n e db yt a b us e a r c ho ng i sp l a t f o r m t h ei n i t i a ls o l u t i o ni so b t a i n e d b yg r e e d ya l g o r i t h m t h ef e a s i b i l i t ya n de f f i c i e n c yo f t h ea l g o r i t h ma r ev e r i f i e db y t h er e s u l to f a p p l y i n g i tt os a m p l es y s t e m s s i n c et a b us e a r c hr e l i e so ni n i t i a ls o l u t i o na n dc o m p u t et i m eo fa n tc o l o n y a l g o r i t h m i sl o n g ，t h er e s u l tt h a ti so b t a i n e db yi t e r a t i n ga n tc o l o n ya l g o r i t h mf o r g i v e nt i m e si st a k e na si n i t i a ls o l u t i o nf o rt a b us e a r c h t h er e s u l ti n d i c a t e st h a t t a b us e a r c h sc o n v e r g e n ts p e e di sf a s t e ra n dt h eo p t i m a lr e s u l ti so fh i 【g l lq u a l i t y ( 3 ) d i s t r i b u t i o n n e t w o r k p o w e r f l o wc a l c u l a t i o na n d p l a n n i n g s o f t w a r e d e v e l o p m e n t s o f t w a r ei sd e v e l o p e do nt h ew i n d o w s2 0 0 0p l a t f o r mb yu s i n gv i s u a lc + + 6 0 1 v 辩患鹅弼蘩痿发戏嚣纯算法瓣研究 m a p t n f o p r o f e s s i o n a l6 垂a n dm a p b a s i c ，w e a d o p t 酶；e 。lo r i e n tt e c h n o l o g yd u r i n g d e v e t o p m e n t 。p o w e r f l o wc a l c u l a t i o n a l g o r i t h m o fd i s t r i b u t i o nn e t w o r ki s d i s t f l o wm e t h o d 。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 a l g o r i t h m s a r ea n tc o l o n y a l g o r i t h ma n dt a b us e a r c h p o w e l f l o wc a l c u l a t i o nc l a s sa n dd i s t r i b u t i o nn e t w o r k p l a n n i n gc l a s s a r e p r o g r a m m e d 1 np o w e rf l o wc a t c u t a t i o ns o f t w a r e ，w ee a n i n q u i r ea b o u tp o w e r f l o wo fe a c hb r a n c ha n d v o l t a g e o f e a c hl o a dn o d eo n 越8 叠；巍 a l s oc a l ls h o wt h eb r a n c hs t a t eb yc o l o ni nd i s t r i b u t i o nn e t w o r k p l a n n i n gs o f t w a r e ， p l a n n i n gr e s u l tc a n b es h o w e do nm a p k e y w o r d ：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 ，g e o g r a p h i ci n f o r m m i o ns y s t e m ，a n t c o l o n ya l g o r i t h m ，t a b u s e a r c h a l g o r i t h m ，s o f t w a r ed e v e l o p m e n t ， o b j e c t o r i e n t v t 兰墨2 盟罂星茎耋垡兰兰鎏墼竺茎 第1 章绪论 在褒代毫力系统中，大型数发毫厂麓往远褰受蔫中，0 ，发惫厂发出豹电毙， 一般要通过高压溅超高压输电网络输遴到负荷中心，然后在负荷中心豳电压等 级铰低豹瓣终把魄毙分懿到不弱电压等缓豹用户。这秘在电力瓣络中主要起分 酉已电能怍朋的网络就成为配电网络。 配电网按电愿等级米分类，可以分为高压黼电网( 3 5 l l o k v ) 、中压配电 网( 6 1 0 k v ) 、低压配电网( 2 2 0 3 8 0 v ) ；按供电区的功能来分，可以分为城 市配电网、农村瓣电网和工厂配电网等。 配电黼络困主要供给一个地区的用电，因而又称为地方供电丽。稻对于区 域电力网来说，它的电魇等级和供电范围均要小一些，但它在结构上舶最大特 点是作为电力丽的末端丽矗接与角户鞠连，敏锐的反映着用户在安全、往蔟、 经济等方面的用电要求。 1 1 课题研究的目的和意义 电力工业是国民经济的重蒙部门之。随着现代工业和农业的不断发展及 人爱生溪瘩乎数基盏搀鬻，享会对电力豹蔫求爨越来熬大。为了瀵是嚣盏瑷大 的电力需求，必须不断扩大电力系统的规模，电力系统面临着日益繁演的规划 强务。毒子电力工业鑫冬发震拳平不仅对国民经济妁其它邦r 1 会产生巨大兹影 响，而且一次能源消耗和投资的数量也是相当巨大，所以合理地进行电力系统 搜划不仅可以获褥巨大的社会效益，也可以获褥巨大的经济效益【2 】。 从2 0 世纪8 0 年代中期开始的城市电网规划工作副近几年来力度较大的城 乡电网改造，人们已经遴步认识到通过电网规划，寻求最佳电网投资决策和网 络新建改造方案的重要意义。闻电阏瓶划来指簪电网的建设发展，可淤保证资 金的有效利用和网络的长期最优发展；可以为电网的安全稳定运行及经营管理 奠定基磷；可良为建立统一、开放静电力市场暇务；瞧可良绦诞电霹发电力工 业的发展与国民经济的发展及城乡建设协调一致。同时，人们还认识到应该对 寇阏援翻阔瑟邋彳亍磁究。鞋赣鬣大限度靛提毫糕翊屡爨，其鸯较大静瑗实意义 和历史意义。 如上掰述，蠛泰宅阏麓刘工雩# 分重要，像舞嚣裁为止，键缺乏戆渍是上 郑州大学工学硕士论文 述要求的规划方法，而且在城市电网规划中所采用的方法也不是很完善。因此， 对城市电网优化规划方法的研究具有较大的现实意义。 1 2 城市电网规划研究概况 对一个地区来说，根据负荷预测的结果，确定了变电所容量、个数和所址 以后，就己解决了高压配电网规划的“布点”问题，余下的问题就是变电所之 间及其与电源之间如何“连线”的问题，即网架结构优化问题。 1 2 1 网架规划的特点 网架规划问题具有下列特点1 2 】： ( 1 ) 离散性：线路都是按整数的回路架设的，所以规划决策的取值必须 是离散的、或整数的。 ( 2 ) 动态性：网架规划不仅要满足规划年限内的经济、技术等性能指标 要求，而且要考虑到网络的今后发展以及今后网络性能指标的实现问题。 ( 3 ) 非线性：线路电气参数与线路功率及网损等等费用的关系是非线性 的。 ( 4 ) 多目标性：规划方案不仅要满足经济、技术上的要求，还必须考虑 社会、政治及环境的因素这些因素常常是相互冲突和矛盾的。 ( 5 ) 不确定性：负荷预计、设各有效度及水力条件等均存在显著的不确 定性。 因此，从数学上讲，网架规划是一个动态多目标不确定性非线性整数规划 问题。 1 2 2 网架规划研究现状 目前网架优化规划方法分为数学优化方法和启发式方法两类( 2 3 1 。 数学优化方法就是将电网规划问题用数学优化模型进行描述，然后通过一 定的算法求解，从而获得满足系统要求的最优规划方案。这种方法由于考虑了 电网的决策变量与运行变量等之间的相互关系，并将实际规划问题采用优化方 法求解，因而在理论上更严格些并保证了方案的最优性。但由于电网规划问题 属于大规模的组合数学问题，计算时间长、占用计算机内存大，对于实际的大 规模系统求解困难很大。因此优化方法在建立模型时不得不对具体问题作大 量简化。此外有些规划决策因素难以用数学模型表达，所以由优化方法求出 2 配电网网架启发式优化算法的研冗 的数学意义上的最优解未必是符合实际的最优方案。优化方法可分为确定性优 化方法及不确定性优化方法。确定性优化方法有线性规划法、非线性规划法、 动态规划法、整数规划法、图论及网流法等；不确定性优化方法有随机规划法、 模糊规划法等。相对来讲确定性方法出现比较早，解法也比较成熟，但难以 精确考虑规划问题的不确定性及多目标性。不确定性方法出现比较晚，但它可 较为有效地处理随机因素( 如随机规划【4 】) 、模糊因素及多目标多重性( 如模 糊规划5 1 ) 。 启发式方法是以直观分析为依据的算法，通常基于系统菜一性能指标对可 行路径上一些线路参数的灵敏度，根据一定的原则，逐步迭代直到得到满足要 求的方案为止。这种方法直观、灵活、计算时间短，便于人工参与决策且能给 出符合工程实际的较优解。缺点是难以选择既容易计算又能真正反映规划问题 实质的陛能指标，并且当网络规模大时，指标对于一组方案都差别不大，难以 优化选择。 常用的启发式方法可分为基于线路性能指标( 如线路过负荷) 的启发式方 法及基于系统性能指标( 如系统年缺电量) 的启发式方法两种。此外，还有模 拟规划人员的经验进行规划决策的专家系统方法。专家系统方法可以看做启发 式方法的发展。近年来常用的一些启发式网架规划算法如下： ( 1 ) 遗传算法 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 是建立在自然选择和自然遗传学机理 基础上的迭代自适应概率性搜索算法。它是在2 0 世纪7 0 年代初期由美国密歇 根大学的h o l l a n d 教授根据进化论中“适者生存”的观点发展而成的。遗传算 法的主要思想是：通过列出或随机产生一组待选规划方案作为祖先，编码成一 个个“染色体”，评价其中各方案的好坏，并通过杂交、变异等多次作用，产 生出具有更好品质的子代、孙代，直到取得最优的结果。 与传统方法相比，遗传算法具有多路径搜索、隐并行性、随机操作等特点， 同时它对数据的要求低，基本上不要搜索空间的知识或其他辅助信息；它采用 概率变迁规则来指导搜索方向，使其具有明确的搜索方向。提高了算法的鲁棒 性。但是遗传算法存在计算速度慢、容易收敛到局部最优点等缺陷和不足，目 前对此算法也进行了一些改进和研究。 文献 6 】将遗传算法和地理信息系统应用于配电网优化规划，目标函数中 考虑了停电损失。文献 7 将遗传算法应用于电网规划，并对遗传算法中的选 择和交叉进行了改进，同时对优良品种进行保留。文献【8 】将遗传算法应用于 配电网网架规划中，借鉴支路交换的思想对遗传算法中的杂交算子和变异算子 进行改进，保证经过杂交及变异后的网架仍为辐射型。文献【9 将遗传算法应 用于大规模配电网络规划，编码方式采用整数编码。文献 1 0 将改进的遗传算 1 郑州大学工譬硕士论文 法应用于输电网的扩展规划，在撼本遗传算涪巾秀入一些特定要素来改善其住 能。 ( 2 ) 进凭藏划 进化规划不满要对变量进行编码和解码，与遗传算法相比，更适合连续优 纯阔莲。激餍逡识趣翔遴行鼹絮兢麓嚣重，在掰簧考虑豹惫羁中翔窭爱蠢兹德逡 线路，计髯出最为合理的潮流分布，去掉潮流小于某一域值的支路后得到的网 翁方寨帮凳蘑求鹊最往方案，其处理豹楚支臻潮、凌这一连续交黎。 进化规划与遗传算法的主嚣区别是：进化规划采用控制参数而不是它们的 缡鹤；进傀援划簿代豹逸择过稷是变舅秘竞争，嚣遗搀算法是笈到、变具帮袈 交。缺点是计算嫩大，计算时间较长。 文献【l l 】将进纯规划应用予羧电网嬲絮规划中，优化模型袋用的是连续优 化模型。文献 1 2 】将进化规划应用于配电网网架规划中，优化模型中考虑了可 纛性费用。 ( 3 ) t a b u 搜索 t a b u 搜索方法是一种高效的用于髂决组岱优化问题的启发式搜索算法， 箕基本思想是通过记录搜索历史，从中获得知识并和用其来指等后续静搜索方 向以避开局部最忧解。其最大的特点愚状态的转移具有“上山”性，即从状态 茸转移至lx 时，并不要求兵x + ) 领善) ，莰蘩求矗x + ) 为隧撬产生静p 个获态中磊褥 酗数最小的一个。虽然在数学匕还不能严格证明t a b u 搜索方法一定能够达到 簸优解，毽是遥遭在电力系统豹诸多镁竣静瘦羯，均取得了令天满意懿效鬃。 目前t a b u 搜索方法在电网规划中的应用才刚刚起步，仍有大量的研究工作滞 要去皴。 文献【1 3 将t a b u 搜索应用于配电网络规划，变量设计采用了一种被称为 囱上节点戆表达方法。虽然采曩这秘方法蒡不憝爨迁试验颦联对应静髑络一定 怒放射性网络，但却使试验解对应的网络有较商的概率成为放射性网络。 ( 4 ) 摸掇遇火算法 模拟退火算法是1 9 5 3 年n m e t r o p o l i s 等人在研究二维变裙时摄如的，该 方法将缎合优化问题与统计力学中的热乎衡问题相类比，通过摸拟退火过程对 优化问蹶进行求解。由于该算法在理论上可保证找到问题的全局最优解或全髓 邋似最优解，故其具有相当广泛的应用前景。 模拟退火算法是基予蒙特卡洛迭代求解静一种扁发式随嘏搜索髯法。模羧 遐火算法源于物理学中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性。固体物 族默高漱络纯态逐渐降低溢度。粒子逐渐形成低麓态瓣晶褡。当溢度下簿瓣速 度足够缓慢时，物质将形成最低能量的状态。考察实际的优化问题，也有类似 的过程：隽隶鹱偬阔瑟豹最往辩，把颡蓬懿菜令麓x 看袋貔震薅系熬徽鬓 d 配电网网架启发斌优化算法的研究 状态，霜绝优纯蠹霉蘧静瓣标函数看成勃壤蓓系在状态x 下静淘能。翔一令控 制参数r 模拟温度从足够高的戗缓慢下降用所谓m e t r o p o l i s 准则模拟该体系 在筵f 下瓣蒸季簿获态；帮怼囊兹狻态x 终髓橇挠动，在其鞭壤内夔援产黧 新的状态x 。考虑它们的目标函数的大小，以定的概率p 判断是否接受新 鳞x 。，蒡蠲x 。取代乐薅x 。当f 降至楚够羝，这撵戆扰动重复足够多次轰， 算法趋向于晟优解。 文献f 1 4 将摸拟退火算法应建于配电网网絮媲划中，并将摸拟退火算法姆 支路交换法相结合，充分利用两者的优点，得到种既有较高效率又能以较大 几率找到全局最忧解， 掰且最终解与初始解无关的配电网静态规划算法。 1 3 地理信息聚统及其在配电网规划中的应用 1 3 1 地理信息系统概遴 地理信息系统( g e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m ，g i s ) 是在2 0 世纪6 0 锋 代1 9 耋羞诗葵较辅霸裁圈茨空阕数据势辑等技术发震雨撬窭数。麓了获敬、存德、 梭索、分析与显泳空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统，称为地 璞信惠系绫”“。g i s 磊统豹主黉功憝藏是能缀台分砉蓐与检索窆霾定缀数据。 利用数据库技术可以把地物的窝间数据与属性数据一一对应联系起来，从而掇 麓调度员与设签维护久爨了撰设备工况与廷理设备数辕豹麓力。 1 9 6 3 年加拿大测量学家r o g e rf t o m l i n s o n 首先提出了地理信息系统这一 术语，建成世爨上第一个g i s ( 栩拿大地理信愚系统c g i s ) ，井用于是然资灏 的管理和规划。不久其他国家如加拿大、德国、瑞典和日本等国相继发展了商 穗的g i s 。8 0 年代后兴起的计算机网络技术使地理绩息的传输时效褥到了极 大的提商。9 0 年代为地理信息系统的用户时代：一方面，地理信息系统已成 为许多机构必备的工作系统，另一方瑚，社会对地理信息系统认识鬻遍提高， 需求大幡凄增加，从而蜉致地瓒信息系统应用的扩大与深往【2 l 。 我国g i s 的发展较晚，经历了飚个阶段，即起步( 1 9 7 0 1 9 8 0 ) 、准铸 ( 1 9 8 0 1 9 8 5 ) 、发震( 1 9 8 5 1 9 9 5 ) 、产篷纯( 1 9 9 6 瞳筹) 除段口】。8 0 年我裙 开始，我国地理信息系统在理论探索、硬件配制、软件研制、规范制定、区域 试验磺炎、局部系统建交、初步藏溺试黢秘技术麸伍蘩器等方嚣都取缮了遂步， 积累了经验，为在全国范围内展开地理信息系统的研究和应用奠定了基础。自 9 8 年代起，缝毽售惑系绞步入抉逮发鼹玲段。我重嚣娥实撩建理售惑系缓、 遥感、遥测联合科技攻关计划，强调地理信息系统的实用化、集成化和工程他。 努力实瑰基础环境数据霹豹建设，推遴国产软件系统瓣实疆豫以及矮感、遥测 。 郑州大学工学硕士论文 和地理信息系统技术一体化。 从功能上看，g i s 的体系结构可分为以下4 个大部分【l 5 】： ( 1 ) 数据的输入与编辑整理 g i s 的第一步工作是将各种原始的地理信息转换成计算机可以接受的形 式，即数字地图。 ( 2 ) 数据的存储和管理 g i s 数据分成空间数据和属性数据两种。空间数据管理是指在二维或三维 坐标下，以一种拓扑结构来描述物理位置的确定、相关位置及逻辑连接：属性 数据管理则是将记录各点、线、面等地理元素的特性和文档存放在某种商用数 据库中。 ( 3 ) 数据的分析 g i s 的分析功能大致分为以下4 类：空间信息处理、空间信息分析、数值 地形分析及网络分析。 ( 4 ) 数据的输出 g i s 处理和分析的结果可以通过显示器、绘图仪或彩色打印机等输出各种 矢量图形、文字报表和分析图表或为其它系统提供地图等。 g i s 的基本用途是： ( 1 ) 地图演示； ( 2 ) 把地图作为一种组织数据的工具，如在配电管理系统中把地图作为 背景使用； ( 3 ) 空间分析 空间分析是指利用计算机对地图进行分析，获取和传输空间信息。空间分 析一般包括空间量测与计算( 如线距的计算、面积计算) 、拓扑叠加分析、缓 冲区分析、网络分析( 如路径分析) 及模型分析。 1 3 2 地理信息系统在配电网规划中的应用 根据目前掌握的知识来看，基于g i s 的配电网规划系统具有以下特点“： ( 1 ) 完善的图文查询功能 系统提供了从文一图和从图一文的双向查询。在配电网地理信息图中，通 过系统开发的查询工具可以任意点取图上目标( 配电网设施、用户或地理目标) 进行所见即所得的查询；可以对配电网图进行无级放大、缩小和任意漫游，可 以对配电网图层空间的每一层设置其显示范围、是否可视等属性。 ( 2 ) 方便直观的配网规划和设计 配电工作者可以在配网图上，根据配网的各种信息及地理信息进行配网 6 既壤嬲辩装痿发式饿纯算缓熬研究 的斑划羊醴工程设计，大大提商了设计的效率。 将g i s 平台引入到配电网规划系统中会使规划方戏发生变化。酋先，g i s 裁够缀大避方蠖娩划数撵豹繁理，提毫溉划人员戆劳凌生产率。同时，袈剡过 程墩鬟塞褒、蔓蹙有交互健。蒸次，g i s 霹骚方蠖避骧麓规翔人爨磁定备选戆 交魄蛄溱缝和架空线路走廊或电缆通道，遮不仅可以缩小优化规划释序的搜索 范嗣，而且使得规划的结果更加符合实隧。最后，g i s 平台的引入w 以使配电 露娥翔与皱泰援巅霜步。 l ，4 零灾的主要研究内容 零文主要在g i s 孚蠹主，越簸枣恕溺麓矧孛豹疆黎饶毒乏魏翔冀法及配毫 网潮流计算及网架规瑚软件的湃发进行了研究。通过配电网网架扁发式优化 算滋的研究课题的研究，本文所作的主簧工作如下： ( i ) 基予g i s 霾蚁群雾滋懿配毫瓣蝴黎烧划 衡攀套绥了觳群冀法豹橇凝、藤理、模黧及滚程。辩双群葵法奁鼗电网圈 架飙划中的应甩进行了较为深入的研究。 ( 2 ) 基于g i s 和t a b u 搜索的配电劂网架规划 麓擎奔绍了t a b u 搜索雾浚豹穰嚣及蒸琢瑾。对t a b u 援索在配彀潮霸絮麓 划中的应用进行了研究。 ( 3 ) 配电网潮流计算及网絮规划软件的开发 蘩i 鳟lv i s u a lc + 6 。0 结合嶷蟊g i s 系绞m a p i n f op r o f e s s i o n a l 6 。0 送行较 件开发，并采嗣了嚣蠢对象豹懋惩，编麓瀚滚诗雾炎及蘑絮蔑鞠麓法类。溅 流计辣采用的算法是适合于配电网潮流计算的前推回代算法。网架规划算法分 别袋躅上述研究的算法，即蚁瓣算法和t a b u 搜索算法。 第2 章基于g l s 和蚁群算法的配电网网架规划 配电网网架优化涉及到馈线段建设时间、建设地点和线径等的最优选择， 以满足负荷增长的需求，同时服从馈线容量、电压降落、网络结构、可靠性等 约束。因此网架优化是一个大规模的组合优化问题【2 ”。 以前，我国电网规划设计部门很多使用的是传统的以方案比较为基础的电 网规划方法。这种方法一般从几个给定的可行方案中，通过技术经济比较，选 择出较好的一个方案。然而，由于参加比较的方案往往是规划设计人员凭经验 提出的，不可避免的包含很大的人为因素和局限性，因此最终选出的方案不 一定是最优的方案。正基于此，如何提高我国电网规划水平已经受到了日益广 泛的重视。 常规的数学优化方法( 除少数线性规划模型外) 很难在合理的时间内得到 问题的最优解。现代启发式方法，如遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 6 - 1 、 模拟退火算法( s i m u l a t i v ea n n e a l i n ga l g o r i t h m ，s a a ) 【】、t a b u 搜索( t a b u s e a r c h ，t s ) 、免疫算法( i m m u n ea l g o r i t h m ，i a ) 【1 6 的应用为网架优化提 供了新的思路。 近年来，在组合优化领域中出现了一种新的随机型搜索方法一一蚁群算法 ( a n tc o l o n y a l g o r i t h m ，a c ) 。蚁群算法来自对蚁群收集行为的研究，最初是 由意大利学者d o r i g o 等人提出的【2 ”。它首先在著名的旅行商问题( t r a v e l l i n g s a l e s m a np r o b l e m ，t s p ) 2 2 - 2 4 ，工作购物问题( j o b s h o ps c h e d u l i n gp r o b l e m ， j s p ) 1 2 2 1 等方面获得成功，继而应用于一系列的离散优化问题和复杂的组合优 化问题中：例如在图着色问题、大规模集成电路、通讯网络等许多不同的领域， 表现出了相当好的性能。1 9 9 8 年1 0 月在比利时召开了首届蚂蚁优化国际研讨 会：1 9 9 9 年召开的若干国际学术会议中，也开始为蚂蚁算法设置了专题小组 讨论，由此可见，这种带有构造特征的新的搜索方法已产生重要影响并被广泛 应用。 我国国内对这种新的进化类算法的介绍和研究起始于1 9 9 9 年初，目前已 取得一些初步成果2 7 1 。而该算法在电力系统中的应用才刚刚起步，例如在配 电网络重构中的应用 2 5 1 ，在输电网络扩展规划中的应用【2 “，以及在求解热电 整屯瓣攫檠蠢发式德纯冀法翦研究 机缀的短粥发电计划安排闭麓中的应用f ”】簿。本章将着重研究姣群籍法在配 电网舰划中的应用。 2 。 蚁群算法缀述 蚂蚁算法吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性，模仿生物世界中的蚂蚁在没 套镁毽霹嚣提示下寻我从窝鬟慧食兹潆瓣皴戆鼯经豹熊力，适应性熬攘索弱题 的嫒优解。其基本原理是，作为昆虫的蚂蚁在寻找食物源时，能在冀走过的路 径上释敞一种蚂蚁特有的分泌物信息激索 p h e r o m o n e ) ，使得一寇范围内的 其它瓣蚁能够察爨至l 芳宙此影嫡它稍戳趱麴行为