改进遗传算法在输电网络规划中的应用.pdfVIP

16 供 用 电 第24卷第6期 2007年12月 改进遗传算法在输电网络规划中的应用 甘 斌 ，李 升 (1．武汉大学 电气工程学院，湖北武汉 430000；2．武汉汉口供电公司，湖北武汉 430000) 摘 要：为了提高遗传算法在输电网络规划中的优化性能，提出了改进自适应遗传算法(MAGA)。该方法有 助于防止传统遗传算法过早收敛和走向局部最优，适应于多变量、多目标的环境，能够快速地找到全局最优。 介绍了提出的改进方法包括，采用实数编码方式、惩罚函数自适应调整、设置保留算子，以及该方法的实现过 程等具体内容。通过对实际系统的计算表明，MAGA具有可行性和更强的优化性能。 关键词：改进遗传算法；输电网络规划；优化性能 中图分类号：TM 715；TM 769 文献标识码：B 文章编号：1006—6357(2007)06—0016～04 输电网络规划是指在未来一个时期内负荷增 其输电网络规划的数学模型如式(1)所示 ]，其中 长和电源发展规划及布局都已知的基础上，应用 目标函数的第1项是新建线路投资费用与固定运 分析工具，通过计算确定何时、何地建设什么电压 行费用之和，第2项是系统可变运行费，即年网损 等级以及多少回输电线路，提出的网络规划方案 费用。 不仅要满足负荷需求和保证电力系统安全运行， fminF= c +c )∑M N +c ∑R P 而且所需资金和运行费用都为最小。输电网络规 ∈n l∈n2 P ，f街 f≤ZP… (1) 划问题是一个复杂的非线性混合整数规划问题， 1 B +PG： 它具有离散性、非线性、动态性、多目标性，以及不 l B +P 一 P， ，I Aa，I≤K zP 确定性等特点。目前，所用的规划方法总体上可 式中：F为年费用，万元；C 、C。分别为资金回收和 以分为启发式和数学优化等方法，但是这些方法 年网损费用的系数 为工程固定运行费率， ； 仍存在灵敏度分析代价大、优化效率低下、容易出 Mi、N 分别为支路i中扩展一回新建线路投资费 现维数灾难、局部最优和约束条件及目标函数不 用(万元)和新建线路回数；A为节点支路关联矩 易处理等问题。 阵；B、 分别为正常情况下电网节点的电纳矩阵 遗传算法作为一种新的全局优化有哪些信誉好的足球投注网站方法， 和正常情况下电网节点电压相角列向量；B 、 分 尤其适合于整型变量优化的求解_1]，它的引入可 别为线路Z断开后的节点电纳矩阵和节点电压相 以较好地解决输电网络规划中存在的上述问题， 角列向量；K 为“N一1”故障情况下线路容许的 为输电网络规划问题的求解开创了一条新的途 过负荷率列向量；Z为每条支路电抗值构成的对 径。但目前常规遗传算法(SGA)和后来改进的 角矩阵；P…为每回线路允许的最大传输功率列 白适应遗传算法(AGA)都不能保证每次都收敛 向量；P 、P 分别为节点负荷功率列向量和节点 于全局最优，在收敛速度和全局性等优化性能上 注入功率列向量；P 为支路i的输送有功功率； 仍有改进的空间。本文在前人的基础上提出了改 R 为支路i的电阻；Q 为待选新建线路集合；Q 进自适应遗传算法，并通过算例加以