[发明专利]一种基于遗传算法的馈线终端优化配置方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的馈线终端优化配置方法，其特征在于：所述方法包括：

步骤1：计算最小隔离区域等值参数，并组建新的配电网；

步骤2：对安装馈线终端的开关进行编码，并将迭代次数p和种群个体计数k均置为1；

步骤3：划分最小二遥隔离区域和最小三遥隔离区域，并对最小隔离区域的停电时间进行分类；

步骤4：计算配电网的可靠性指标；

步骤5：建立馈线终端优化配置模型，并基于遗传算法求解馈线终端优化配置模型；

根据配电网结构参数并以配电网中开关为边界形成的区域即为最小隔离区域；

所述最小隔离区域等值参数包括年平均故障率λ、馈线段长度之和l和平均功率λ、l、分别表示为：

λ＝∑λ_il_i

l＝∑l_i

其中，λ_i是第i条馈线段年平均故障率，l_i是第i条馈线段的长度，N_j为负荷点j的用户数，P_j为负荷点j的平均功率；

以开关和最小隔离区域组建新的配电网，所述新的配电网用于描述开关与最小隔离区域之间的连接关系；

定义θ₁为最小隔离区域编号的集合，θ₂为最小隔离区域线路参数的集合，θ₃为最小隔离区域之间连接关系的集合，有：θ₁＝{最小隔离区域编号}，θ₂＝{最小隔离区域的年平均故障率、最小隔离区域的用户数、最小隔离区域的负荷}，θ₃＝{最小隔离区域父开关，最小隔离区域子开关数量，最小隔离区域子开关}；

所述步骤2中，对安装馈线终端的开关进行编码包括：

设0表示该开关不安装馈线终端，2表示该开关安装二遥馈线终端，3表示该开关安装三遥馈线终端，同时随机生成列数为配电网中馈线终端可安装位置总数、行数为种群大小的初始种群矩阵，初始种群矩阵中包含0、2、3三个元素，并默认开关终端安装三遥馈线终端；

初始种群矩阵中的每行即为单个个体，其对应一种馈线终端安装策略，对初始种群矩阵中第k个个体以馈线终端为边界进行最小二遥隔离区域划分，所述最小二遥隔离区域中不包括馈线终端，其用于确定故障发生时的范围；对初始种群矩阵中第k个个体以三遥馈线终端为边界进行最小三遥隔离区域划分，所述最小三遥隔离区域中不包括三遥馈线终端，其用于确定不受影响的最小隔离区域；

定义最小隔离区域至主电源方向为上游方向，上游方向第一个开关为父开关，定义最小隔离区域远离主电源方向为下游方向，下游方向相邻开关为子开关；

开关安装馈线终端后，假设故障发生在线路末端，故障处理时间用T表示，有：

T＝t₁+t₂+t₃

其中，t₁为故障查找时间，巡线起点为最小二遥隔离区域上游第一个开关，且t₁＝σΣL_i，σ为单位长度线路巡线时间，L_i为查找所经过的第i条馈线段的长度之和，t₂为单个开关人工隔离时间，t₃为故障处理时间；

根据故障恢复策略枚举各最小隔离区域发生的故障，并对最小隔离区域的停电时间进行分类；

对最小隔离区域的停电时间进行分类包括：

1)停电时间为0的区域：

最小隔离区域停电时间为0的区域表示最小三遥隔离区域上游方向的区域，以及最小三遥隔离区域下游方向有开关的区域；

2)停电时间为kt₂的区域：

停电时间为kt₂的区域不包括停电时间为0的区域，其表示在父开关和子开关全部安装馈线终端且先隔离故障所在区域再查找故障的情况下，上游方向安装三遥馈线终端的开关与父开关之间的区域，以及下游方向有联络且子开关与其下游最小三遥隔离区域上游方向开关之间的区域；

3)停电时间为t₁+kt₂的区域：

停电时间为t₁+kt₂的区域不包括停电时间为0的区域，其表示在父开关和子开关非全部安装馈线终端且先隔离故障所在区域再查找故障的情况下，上游方向安装三遥馈线终端的开关与父开关之间的区域，以及下游方向有联络且子开关与其下游最小三遥隔离区域上游方向开关之间的区域；

4)停电时间为t₁+t₃的区域：

停电时间为t₁+t₃的区域表示在父开关安装三遥馈线终端、下游方向有联络时子开关也安装三遥馈线终端的情况下，故障所在区域以及下游方向无联络的子开关的下游方向区域；

5)停电时间为t₁+kt₂+t₃的区域：

停电时间为t₁+kt₂+t₃的区域表示故障所在区域以及下游方向无联络的子开关的下游方向区域；

所述步骤4中，配电网的可靠性指标包荷点年停电时间U、配电网平均供电可用度指标ASAI和配电网总供电不足指标ENS，有：

U＝∑U_j

ENS＝∑L_ajU_j

其中，U_j为负荷点j的年平均停电时间，L_aj为负荷点j的平均负荷；

所述步骤5中，以安装馈线终端的总投资最小为目标建立所述馈线终端优化配置模型，所述馈线终端优化配置模型包括目标函数和约束条件；

所述目标函数表示为：

min C＝mC₂+nC₃

其中，C为某种馈线终端配置策略中安装馈线终端的总投资，m、n分别为某种馈线终端配置策略下二遥馈线终端和三遥馈线终端的数量，C₂为单个二遥馈线终端的配置单价，C₃为单个三遥馈线终端的配置单价；

所述约束条件包括可靠性约束和用户约束：

所述可靠性约束表示为：

其中，R为某种馈线终端配置策略下的配电网供电可靠性指标，R_thr为给定的配电网最低可靠性指标，R₀为开关全部不安装馈线终端下的配电网可靠性指标，R₃为开关全部安装三遥馈线终端下的配电网可靠性指标；

所述用户约束表示为：

其中，U_h表示第h个最小隔离区域中用户年停电时间，U_hthr表示第h个最小隔离区域中用户年停电时间最低要求值，U_h0表示第h个最小隔离区域中用户全部不安装馈线终端的年停电时间，U_h3表示第h个最小隔离区域中用户全部安装三遥馈线终端的年停电时间；

根据目标函数计算种群中第k个个体的目标函数值，并判断是否满足约束条件，若不满足，第k个个体的适应值C'＝W_f×C，其中W_f为惩罚因子；若满足，则第k个个体的适应值C′＝C；

基于遗传算法求解馈线终端优化配置模型包括：

1)若满足k＜P_z，将k的值加1，返回步骤3，其中P_z为种群大小；若不满足k＜P_z，记录当前最优个体，并将当前最优个体与全局最优个体进行比较，确定并更新全局最优个体，之后执行下一步；

2)判断是否达到迭代次数N，如果是，则输出最优解并对安装馈线终端的开关进行解码，根据输出的最优解统计安装二遥馈线终端和三遥馈线终端的数量，从而得到馈线终端的安装位置、类型和数量；反之，迭代次数p加1，并执行下一步；

3)经过选择、交叉、变异形成新的种群，将k的值置为1并返回步骤3。