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浅析遗传算法在我国配电系统网络中的应用

作者：陈军

来源：《中国新技术新产品》2013年第10期

摘 要：在电力系统运行管理与控制过程中，网络重构是进行配电网系统运行与控制实现的重要手段，对于配电网系统的自动化发展以及配电网系统的安全稳定运行等，都有着积极的作用和意义。遗传算法在进行配电系统的网络重构中进行计算应用，不仅能够在满足降低配电网损耗、提高配电网系统运行的经济性以及保证配电网系统供电可靠性的要求，快速的实现对于配电网系统重构的计算应用，而且对于配电网系统的优化实现也有着积极的作用和意义。本文主要运用遗传算法的计算方法原理，在对于配电系统网络重构优化目标条件确定的情况下，通过建立相关的配电系统网络重构优化数学计算模型，通过具体的计算分析，并在对于遗传算法进行配电系统网络重构优化计算中的不可行解问题进行避免控制情况下，实现对于配电系统网络重构的优化，推进我国配电自动化以及智能电网的建设与发展。

关键词：智能电网；配电自动化；网络重构；优化；遗传算法；不可行解；分析 中图分类号：TM715 文献标识码：A

在我国的电网建设与发展中，配电网系统的建设发展，主要是通过对于配电网系统采用开环运行以及闭环设计的方式，实现对于配电网系统的设计建设，同时促进配电网系统的建设与发展实现。通常情况下，在进行配电网设计中，闭环设计以及开环运行的配电网运行设计方式，不仅可以实现对于配电网系统中，配电网中分段开关组合状态，以及配电网系统中联络开关的组合状态进行调节控制，而且在一定程度上可以实现对于配电网系统中网络的重构与优化，从而在配电网系统运行过程中，实现减小配电网系统运行损耗、平衡配电网系统的运行电力负荷以及保证配电网系统的供电电压质量等目的，具有非常突出的积极作用和优势。 在配电网系统的网络重构与优化中，进行配电网重构计方法有很多，其中，以遗传算法以及模拟退火算法在配电网重构计算分析中的应用比较广泛和普遍。本文主要对于遗传算法在配电网重构优化中的计算以及应用情况进行分析研究。基于遗传算法的配电网重构优化方法，是一种智能优化方法，在进行配电网的重构优化过程中，该优化方法对于配电网系统中的开关状态是通过二进制编码的方式进行计算表示，在实际计算应用中比较简洁明了，但同时，这种配电网重构智能优化方法在实际优化应用中，还容易产生较多的不可行解，对于配电网的重构优化有着一定的不利影响。本文在运用遗传算法进行配电网重构优化应用中，同时还对于遗传算法优化计算中不可行解进行避免控制，以保证对于配电网的网络重构优化简单、可行，以推动电力系统配电自动化的发展。

1 配电系统网络重构优化计算模型的建立

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基于遗传算法的配电系统网络重构优化实现，首先需要进行配电系统网络重构优化计算模型的建立，然后在运用遗传算法对于计算模型的目标结果进行计算分析的情况下，同时对于遗传算法计算过程中的不可行解进行避免与控制出现，最终实现对于基于遗传算法的配电系统网络重构优化，保证配电系统安全可靠运行实现，促进我国电力系统与电网建设的发展。 进行配电系统网络重构优化相关计算模型的建立过程中，主要是将配电系统网络运行实现过程中的最小配电系统网络运行损耗，作为所建立计算模型的最小目标函数，同时，对于配电系统网络重构优化的相关数学计算模型如下公式（1）所示。

在上述的计算模型公式中，最小配电系统网络运行损耗目标函数值，是通过配电系统的网络线路总数量，以及配电网络系统线路中的有功损耗与电压值、电阻值，配电系统网络线路中的有功功率以及无功功率值等参数值计算出来的。其中，上示公式中的字母N表示的是配电系统网路线路的总数量，而ΔPi表示的是配电系统网络线路中的i线路的有功损耗情况，同时Ri以及Ui分别表示该配电系统网络线路中i线路的电阻值以及电压值情况，此外，Pi以及Qi分别表示该配电系统网路线路中i线路中流过的有功功率值和无功功率值。

在上述数学函数计算模型公式进行配电系统网络重构优化中，配电系统网络运行的最小目标损耗值计算中，对于配电系统网络最小损耗目标值计算结果产生影响的约束条件，主要包括配电系统网络中的电压降幅以及配电网络线路中的电路值约束范围、配电系统网络中的电源容量约束范围等。具体表示如下（2）所示，在下列配电系统网络损耗最小目标值得约束条件范围中，（a）表示的是配电系统网络中电压降幅约束条件范围，（b）表示的是配电网线路中的电流值约束条件范围，另外，（c）表示的是配电系统网络中的电源容量的约束条件和范围情况。

在上示的配电系统网络运行损耗的最小目标值约束条件表示公式（2）中，三个约束条件以及范围表示形式中的i分别可以表示为1、2、3、……N。在通过上述配电系统网络运行最小损耗目标值的计算模型公式，进行配电网运行最小目标损耗值的计算过程中，同时还需要满足上示公式（2）中的所有最小目标值计算的约束条件以及范围情况，为了进行配电系统网络运行最小目标损耗值的计算求解方便，可以在上述公式（1）以及公式（2）整合的基础上，形成下列（3）所示的计算公式，并进行目标值的计算应用与实现。

在计算模型公式（3）中，配电系统网络运行损耗的最小目标值，是通过配电网线路运行中的惩罚因子以及惩罚项计算求得。 2 配电系统网络中的环路分析

根据文章开头部分的叙述可知，在配电网运行中，主要是通过闭环设计以及开环运行的方式，进行配电网的设计运行实现，它同时在进行配电网开关组合状态调整中，实现对于配电网运行损耗的降低控制与保证电网安全可靠运行。因此，进行基于遗传算法的配电网重构优化，就需要对于配电网系统中的环路进行分析了解。在配电网系统中，配电网环路主要是指配电网

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开关在闭合状态下，形成的一个闭环回路状态，这种闭环回路通常有两种形式。如下图1所示，就为一个简单的配电网系统中的闭环回路形式。 3 基于遗传算法的配电系统网络重构优化

本文在运用遗传算法的计算原理，进行配电系统网络重构优化计算过程中，对于遗传算法进行配电网重构优化计算中出现的不可行解问题，通过基于配电网系统环路的方法进行避免与控制实现，在提高遗传算法进行配电网重构优化计算效率的同时，实现对于配电网的重构优化，保证配电网运行的安全性与可靠性。

基于环路遗传算法的配电网重构优化计算应用，首先需要进行相关的二进制编码设置，然后在产生配电网重构优化计算初始种群的情况下，进行配电网系统中的初温以及退温操作确定，最后，在确定配电网重构优化计算适应函数的情况下，进行交叉变异以及改进的选择复制操作，实现对于配电网的重构优化目标。 3.1 配电网开关状态的编码实现

在运用基于环路的遗传算法进行配电网重构优化过程中，对于配电网中的开关状态需要使用二进制编码进行表示。在进行配电网中的开关状态使用二进制编码表示过程中，主要使用二进制编码以及0或者是1的形式，将配电网中的开关断开以及闭合状态进行对应表示实现。根据电力系统配电网的运行特征，在进行配电网开关状态的二进制编码表示过程中，为了提高编码计算效率，对于配电网线路中的树状支路以及变电站的唯一出线线路，这两种线路中不需要再进行开关状态的编码考虑。比如，在上图1所示的配电网线路中，进行配电网线路开关状态的编码表示过程中，对于S1到S13之间的线路开关就不需要进行编码表示。 3.2 配电网重构优化适应函数的确定

在运用基于环路的遗传算法进行配电网重构优化计算过程中，进行配电网重构优化中适应函数的确定，是在经过配电网开关状态的二进制编码表示之后，并形成配电网重构优化的初始种群，而且对于配电网重构优化过程中的初温和退温操作进行设置确定之后，就可以进行配电网重构优化适应函数的确定实现。通常情况下，在进行配电网重构优化中，适应函数值是遗传算法进行目标计算方向确定的重要依据，并且配电网重构优化中目标计算函数的优化的方向，通常与适应函数值得增加方向呈现相对应的关系。配电网重构优化中目标计算函数与适应函数值关系，可以通过下列公式（4）进行计算表示。 3.3 交叉变异与改进的选择复制操作分析

在基于环路的遗传算法进行配电网重构优化过程中，交叉变异以及改进的选择复制操作，是遗传算法配电网重构优化计算的关键操作步骤。首先，对于配电网重构优化中的配电网线路交叉率以及变异率的计算，一种自适应的遗传算法计算公式能够明确的进行计算实施。而本文在对于配电网线路中的交叉率以及变异率的计算，则是通过基于环路的遗传算法进行计算求出