[发明专利]一种面向城市配电网的电动汽车规划改进免疫遗传方法

摘要

本发明公开了一种面向城市配电网的电动汽车规划改进免疫遗传方法，该面向城市配电网的电动汽车规划改进免疫遗传方法包括以下步骤决策变量设置；初始种群产生；遗传操作；免疫遗传操作；疫苗库的进化；种群更新；电动汽车充换电站位置的调整；终止条件。本发明采用达到固定遗传代数200代作为算法终止条件，可以有效提高面向城市配电网的电动汽车规划计算速度，达到快速收敛。

主权项

一种面向城市配电网的电动汽车规划改进免疫遗传方法，其特征在于，该面向城市配电网的电动汽车规划改进免疫遗传方法包括以下步骤：步骤一，决策变量设置：决策变量X＝{C；S}由两部分向量构成，所有向量元素的取值为0或1，结构如下式所示；C＝{C11,C12,C21,C22,...,Cn1,Cn2}(1)；S＝{S1,S2,...,Sm}式中：n为配电系统中所有电动汽车充换电站的可行安装位置数，m为智能开关可行安装位置数；Ci1、Ci2(i＝1,2,…,n)分别标识电动汽车充换电站的第i个可行位置是否装设具有储能的电动汽车换电站单元以及具有接受调度可提供发电单元的电动汽车桩类型；Si(i＝1,2,…,m)标识智能开关的第i个可行位置是否实际安装开关设备；标识类型的二进制位数对应增加；允许每个节点接入多台电动汽车充换电站，则Cij表示是否装设电动汽车充换电站的二进制位增加以表示接入的台数；步骤二，初始种群产生：按照式(1)所示随机抽样产生种群抗体中各基因位上的初始值；x=0ξ<P1ξ≥P---(2);]]>通过提高式(2)中P的取值，来自减少抗体字符串中代表设备安装与否的基因位置出现字符“1”的个数，抽样Ci1、Si位置的基因值时，P取值为0.9；在抽样Ci2取值时，P取值为0.5；初始种群的大小选为100；步骤三，遗传操作：如式(3)所示；适应度值计算的矢量距浓度值由亲和度与浓度所决定的选择概率决定，亲和度和浓度计算公式分别如式(4)和式(5)所示；考虑浓度与亲和度的选择概率为：Pi=αPfi+(1-α)Pdi---(3);]]>式中：α为调节选择概率的权重系数；Pfi与Pdi分别为由抗体i的亲和度与浓度所决定的选择概率；亲和度的计算：设种群中有N个抗体，其中抗体i的亲和度为fi，则Pfi采用正比选择策略获得：Pfi=fiΣi=1Nfi,(i=1,2,...,N)---(4);]]>浓度的计算:当采用矢量距表示抗体浓度时，Pdi计算如下：Pdi=ρiΣi=1Nρi=Σj=1N|f(xi)-f(xj)|Σi=1NΣj=1N|f(xi)-f(xj)|---(5);]]>交叉操作采用两点交叉的形式，交叉概率Pc设置为0.9，在种群变异操作中采用动态变异率，如式(6)所示；PMg＝PMmin+(PMmax‑PMmin)·rg                       (6)；式中：PMg为第g代种群抗体的变异率，PMmin与PMmax分别为变异率的最小值与最大值；r为收缩因子，分析中取为0.99；步骤四，免疫遗传操作：在改进免疫遗传算法中采用自适应疫苗提取机制；首先，将迭代至当前代数为止所出现的10个最优抗体提取出来，形成疫苗库，并且在下一次迭代开始之前对疫苗库进行更新；其次，从这10个最优抗体中提取出一个疫苗抗体，疫苗抗体每个基因位上的符号取为这10个最优抗体中对应基因位上出现概率最大的符号；按照接种概率Pv选取经过遗传操作形成的新抗体进行疫苗接种，并比较接种前后抗体与抗原的亲和度；接种操作能够提高抗体的适应度则接受接种，反之放弃接种；免疫接种的概率Pv＝0.7；步骤五，疫苗库的进化：在使用克隆遗传算法推进疫苗库的进化过程中，克隆种群的大小设置为100，每一个抗体的克隆数量采用式(7)计算；在基因突变算子中采用固定的变异率Pm＝0.1；式(7)的含义是：设初始种群中有n个抗体，即A(k)＝{a1,a2,…,an}，其中抗体i的亲和度记为为f(ai)，设定克隆后种群A′(k)的容量为Nc，取Nc>n，则在克隆的过程中，每个抗体复制的数目qi如式所示：qi=[Nc·f(ai)Σi=1nf(ai)]---(7)]]>其中算子[]表示取最大整数；步骤六，种群更新：免疫操作后，用疫苗库中亲和度最高的5个抗体替换种群中同数量的亲和度最差个体；当连续10代未搜索到更优解时，随机生成种群中亲和度较差的80％抗体；步骤七，电动汽车充换电站位置的调整：在种群进化的过程中，电动汽车接入电网的控制装置与电动汽车充换电站的选型与选址是随机的，改进免疫遗传算法在进行配电网的可靠性计算的过程中对电动汽车充换电站的最终位置采取了动态调整的策略；步骤八，终止条件：算法采用达到固定遗传代数200代作为算法终止条件。