技术新讯 > 发电变电,配电装置的制造技术 > 一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法和装置与流程  >  正文

一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法和装置与流程

  • 国知局
  • 2024-07-31 17:54:43

本发明涉及电网网架优化领域,尤其涉及一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法。

背景技术:

1、随着社会经济的突飞猛进,电力负荷也日益增长,使得配电网络日趋发杂,造成配电网网络损耗逐年增加。因此降低配电网网络损耗是也是势在必行。一般的,是通过使用配电网重构来完成,配电网重构是在满足配电网呈辐射状、馈热线熔、节点电压偏差要求和变压器容量要求的前提下,确定使配网网线损、负荷均载度、供电质量等最佳的配电网运行方式。

2、但现有技术中,配电网重构中利用了粒子群算法,在这类的重构方法由于需要大量的计算,所以收敛速度较慢,导致了配电网重构的全局寻优能力较低。

技术实现思路

1、本发明提供了一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,由于相对于粒子群算法中的实数型编码方式,量子粒子群算法中整数型编码方式使得粒子收敛速度加快,进而可以提升配电网重构的全局寻优能力。

2、实现上述目的的一种技术方案是:一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,包括:

3、步骤一:获取配电网的原始数据并根据所述原始数据进行粒子群编码;

4、步骤二:对所述粒子群解码,并确定每个粒子对应的适应函数;

5、步骤三:初始化量子粒子群算法参数;

6、步骤四:随机整数初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解;

7、步骤五:根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值,并根据所述适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;

8、步骤六:根据所述粒子位置确定所述粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值;

9、步骤七:判断所述迭代次数是否大于迭代预设值;

10、步骤八:若否,则执行步骤五;

11、步骤九:若是,则根据所述全局最优适应值输出重构结果。

12、进一步的,所述判断所述迭代次数是否大于迭代预设值之前,所述方法还包括:

13、判断所述全局最优适应值是否满足预设重构条件;

14、若否,则执行步骤七;

15、若是,则根据所述全局最优适应值输出重构结果。

16、进一步对,所述随机整数初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解,包括:

17、利用随机整数初始化公式初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解。其中,随机整数初始化的公式为:

18、

19、其中xid(t+1)为第t+1次迭代时第i个粒子的第d维的位置;round()函数对数值四舍五入将实数表示的可行解转换为整数;pid(t)为第i个粒子的第d维的位置;β为收缩扩张系数,用于来控制粒子的收敛速度;mbest(t)为第i个粒子的平均最佳位置;xid(t)为第t次迭代时第i个粒子的第d维的位置;u表示在[0,1]上随机分布数。

20、进一步的,所述根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值,包括:

21、根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值;

22、判断所述适应值是否优于此前个体极值位置对应的适应值;

23、若是,则确定粒子的适应值为所述适应值;

24、若否,则确定粒子的适应值为此前个体极值位置对应的适应值。

25、进一步的,所述利用随机整数初始化公式初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解。

26、进一步的,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解的具体步骤为:

27、利用随机整数初始化公式初始化所述粒子群;

28、判断每个粒子的整数解是否是可行解;

29、若是,则根据所述随机整数初始化公式初始化的整数解确定为粒子的一个整数可行解;

30、若否,则将粒子的可行解确定为可行解预设范围内边界值的整数。

31、一种柔性互联配电网高可靠优化重构的装置,包括:

32、获取单元,用于获取配电网的原始数据并根据所述原始数据进行粒子群编码;

33、解码及确定单元,用于对所述粒子群解码,并确定每个粒子对应的适应函数;

34、第一初始化单元,用于初始化量子粒子群算法参数;

35、第二初始化单元,用于随机整数初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解;

36、计算及更新单元,用于根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值,并根据所述适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;

37、确定单元,用于根据所述粒子位置确定所述粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值;

38、判断单元,用于判断所述迭代次数是否大于迭代预设值;

39、计算及更新单元,还用于当判断单元确定所述迭代次数不大于迭代预设值时,重新根据所述适应函数计算每个粒子当前的适应值,并根据所述适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;

40、输出单元,用于当判断单元确定所述迭代次数大于迭代预设值时,根据所述全局最优适应值输出重构结果。

41、进一步的,所述装置还包括:

42、判断重构单元,用于判断所述全局最优适应值是否满足预设重构条件;

43、判断单元,还用于当判断重构单元确定全局最优适应值不满足预设重构条件之后,判断所述迭代次数是否大于迭代预设值;

44、输出单元,还用于当判断重构单元确定全局最优适应值满足预设重构条件之后,根据所述全局最优适应值输出重构结果。

45、进一步的,所述计算及更新单元,包括:

46、计算模块,用于根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值;

47、判断模块,用于判断所述适应值是否优于此前个体极值位置对应的适应值;

48、第一确定模块,用于当判断模块确定所述适应值优于此前个体极值位置对应的适应值时,确定粒子的适应值为所述适应值;

49、第二确定模块,用于当判断模块确定所述适应值不优于此前个体极值位置对应的适应值时,确定粒子的适应值为此前个体极值位置对应的适应值。

50、进一步的,所述第二初始化单元,包括:

51、初始化模块,用于利用随机整数初始化公式初始化所述粒子群;

52、可行解判断模块,用于判断每个粒子的整数解是否是可行解;

53、第三确定模块,用于所述可行解判断模块确定每个粒子的整数解是可行解时,根据所述随机整数初始化公式初始化的整数解确定为粒子的一个整数可行解;

54、第四确定模块,用于所述可行解判断模块确定每个粒子的整数解不是可行解时,将粒子的可行解确定为可行解预设范围内边界值的整数。

55、本发明由于采用相对于粒子群算法中的实数型编码方式,量子粒子群算法中整数型编码方式使得粒子收敛速度加快,进而可以提升配电网重构的全局寻优能力。

技术特征:

1.一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,包括:步骤一:获取配电网的原始数据并根据所述原始数据进行粒子群编码;步骤二:对所述粒子群解码,并确定每个粒子对应的适应函数;步骤三:初始化量子粒子群算法参数;步骤四:随机整数初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解;步骤五:根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值,并根据所述适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;步骤六:根据所述粒子位置确定所述粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值;步骤七:判断所述迭代次数是否大于迭代预设值;步骤八:若否,则执行步骤五;步骤九:若是,则根据所述全局最优适应值输出重构结果。

2.根据权利要求1所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,所述判断所述迭代次数是否大于迭代预设值之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求1至2任一项中所述一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,所述随机整数初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解,包括:

4.根据权利要求1至2任一项中所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,所述根据所述适应函数计算每个粒子当前位置的适应值,包括:

5.根据权利要求3所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,所述利用随机整数初始化公式初始化所述粒子群,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解。

6.根据权利要求5所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,其特征在于,对于种群中的每个粒子赋予一个整数可行解的具体步骤为:

7.一种柔性互联配电网高可靠优化重构的装置,其特征在于,包括:

8.根据权利要求7所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的装置,其特征在于,所述装置还包括:

9.根据权利要求7至8任一项中所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的装置,其特征在于,所述计算及更新单元,包括:

10.根据权利要求7至8任一项中所述的一种柔性互联配电网高可靠优化重构的装置,其特征在于,所述第二初始化单元,包括:

技术总结本发明公开了一种柔性互联配电网高可靠优化重构的方法,包括步骤一:获取配电网的原始数据并根据原始数据进行粒子群编码;步骤二:对粒子群解码,并确定每个粒子对应的适应函数;步骤三:初始化量子粒子群算法参数;步骤四:随机整数初始化粒子群;步骤五:根据适应函数计算每个粒子当前位置的适应值并根据适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数;步骤六:根据粒子位置确定粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值;步骤七:判断迭代次数是否大于迭代预设值;步骤八:若否,则执行步骤五;步骤九:若是,则根据全局最优适应值输出重构结果。由于量子粒子群算法采用了整数型编码加快粒子收敛速度,进而可以提升配电网重构的全局寻优能力。技术研发人员:张森,邢雅贤受保护的技术使用者:国网上海市电力公司技术研发日:技术公布日:2024/7/29

本文地址:https://www.jishuxx.com/zhuanli/20240731/177251.html

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 YYfuon@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。