[发明专利]基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特征在于，包括如下 步骤：

S1步，获取待优化供电区域内存在的行业类型，并获取各行业类型对应的用电量历史 数据和GDP产值历史数据；

S2步，根据各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据，分别计算各行业类 型的单位电量效益历史值；

S3步，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合，分别形成各行 业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数；

S4步，根据各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数得到待优化年度各行业 类型的单位电量预测效益；以待优化年度供电企业最大资源分配经济效益为目标函数，以 待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例为决策变量，以待优化年度各行业类型 的单位电量预测效益和区域经济限定的各行业类型计划发展比例为约束条件建立成本优 化模型；

S5步，采用遗传算法对成本优化模型进行求解，获得待优化年度供电企业对各行业类 型的资源分配比例；按照待优化年度供电企业对各行业类型的资源分配比例将年度投入资 源总量向各行业类型进行资源分配，以优化供电企业运营成本。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特 征在于，所述S1步中，获取各行业类型对应的用电量历史数据和GDP产值历史数据是指，获 取行业类型i过往t年的用电量P_ik和GDP产值G_ik；其中，i＝(1,2,…)；k为过往年数，k＝(1, 2,…,t)。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特 征在于，所述S2步中，分别计算各行业类型的单位电量效益历史值是指，分别计算行业类型 i过往t年的单位电量效益E_ik：

Eik=GikPik.]]>

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特 征在于，所述S3步中，采用最小二乘法对各行业类型的单位电量效益历史值进行拟合是指， 在设定函数类Φ中，求解f_i(k)，使f_i(k)与数据点{(k，E_ik)}之间的误差平方和M最小；

其中，f_i(k)∈Φ；

M=Σk=1t[fi(k)-Eik]2;]]>

各行业类型的单位电量效益随时间变化的趋势函数E_i：E_i＝f_i(k)。

5.根据权利要求4所述的基于遗传算法兼顾电量效益的供电企业成本优化方法，其特 征在于，所述S4步中，成本优化模型为：

maxΨT=Σi=1nJTiETi;]]>

s.t.Σi=1n-1JTi≥λ]]>

max JTi-min JTi≤12]]>

Σi=1nJTi=1]]>

0<J_Ti<1，E_Ti>0

其中，Ψ_T为待优化年度T供电企业资源分配经济效益；J_Ti为待优化年度T供电企业对行 业类型i的资源分配比例；λ为供电企业对各行业类型的最小资源分配比例；E_Ti为待优化年 度T行业类型i单位电量效益。