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    遺傳算法在電力設備檢修優(yōu)化中的應用研究

    2012-04-29 11:50:02劉正義
    電腦知識與技術 2012年30期
    關鍵詞:電力設備遺傳算法

    劉正義

    摘要:針對傳統(tǒng)檢修方法存在的弊端,以電力設備檢修費用最小化及系統(tǒng)可用輸變電容量最大化為目標,建立了考慮多種約束條件的檢修計劃優(yōu)化數(shù)學模型,并采用遺傳算法求解優(yōu)檢修模型。

    關鍵詞:電力設備;遺傳算法;檢修優(yōu)化;檢修計劃

    中圖分類號:TP312文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2012)30-7321-02

    電力設備優(yōu)化檢修的核心是狀態(tài)檢修,狀態(tài)檢修計劃涉及到一個多目標多約束的數(shù)學優(yōu)化問題,包括很多不確定因素,如故障的隨機性,電價的波動,負荷變化的不確定性;傳統(tǒng)的狀態(tài)檢修算法對最優(yōu)目標及約束條件表達式要求極嚴格,但是在設備狀態(tài)檢修決策優(yōu)化模型中,最優(yōu)目標和部分約束條件無法用嚴格的變量表達式表達,又由于電力系統(tǒng)中存在眾多的檢修設備,且自變量矩陣的元素多,采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法難以同時滿足收斂速度及解最優(yōu)化。因此,為了進一步提高電力系統(tǒng)供電的可靠性,安全性及經濟性,必須采用先進的算法對現(xiàn)有的設備檢修計劃進行優(yōu)化,本文將遺傳算法應用到在電力設備狀態(tài)檢修優(yōu)化中,利用自適應交叉和變異不斷修正自適應函數(shù),加快了收斂時間,優(yōu)化后的檢修計劃明顯減少了停電次數(shù)、停電范圍及停電量。

    1 電力設備檢修優(yōu)化

    1.1 目標函數(shù)

    以最小的電力設備檢修費用、最大的系統(tǒng)可用輸變電容量為目標,建立電力設備檢修優(yōu)化模型如下:

    1.2 約束條件

    為了檢修工作能合理有序的開展,并保證系統(tǒng)的安全可靠運行,檢修計劃優(yōu)化問題包括大量的約束條件。

    1)檢修時間約束

    2)地理位置順序檢修約束

    3)同時檢修約束

    4)節(jié)點功率平衡

    5)線路傳輸極限約束

    設備因檢修而退出運行,電網(wǎng)潮流分布會改變,有可能導致轉供線路的傳輸功率過載,故必須對線路通過潮流計算進行校驗。

    6)檢修人員及檢約束修時間

    7)互斥約束

    2 遺傳算法的求解

    采用遺傳算法求解電力設備檢修最優(yōu)化的流程如圖1所示,在求解前,將需要順序檢修和同時檢修的設備分為一組,選取同一組中檢修持續(xù)時間最長的設備首先進行檢修,在目標函數(shù)中通過增加懲罰函數(shù)項的方法對其他約束不等式進行處理。

    首先對原始數(shù)據(jù)進行染色體編碼和信息矩陣處理,接著確定發(fā)電計劃、檢修計劃、最優(yōu)目標函數(shù)及約束條件,使用增加懲罰函數(shù)項的方法處理不滿足的約束,之后使用處理后的約束條件和目標函數(shù)計算出群體的適應度函數(shù)值,再對父代進行選擇、交叉、變異,選出新一代個體,再重新計算其適應度函數(shù),把最優(yōu)個體保存代數(shù)和最大遺傳代數(shù)作為終止條件,只要滿足其中一個條件,就終止迭代,輸出最后的優(yōu)化結果。

    其中,遺傳算法的個體編碼采用二進制編碼表示檢修起始日期的方式,每個設備的一次檢修對應一組起始時段,隨機生成一定數(shù)量的染色體,組成了初始種群,種群規(guī)模M取為 100,其中各染色體上的基因分別對應電力設備的編號,各位基因的隨機排列組成的染色體代表對應的檢修計劃,最大遺傳代數(shù) 為400 代,群體中的適應度是各部分經濟數(shù)據(jù)加權求和并取倒數(shù)而得到,適應函數(shù)為Pc和變異概率 Pm,采用橫向交叉,在父代中隨機選中兩個個體作為配對編碼串,再設置個體的交叉位置,將兩個配對編碼串按照交叉位置進行交叉替換,在選擇操作中,為了把選中的優(yōu)化個體保留下來并且直接遺傳到下一代,以適應度函數(shù)的大小作為選擇依據(jù),在變異操作中,先隨機確定基因變異的位置,再用事先設定的變

    異概率來對基因座的基因進行變異,當變異率很小時,解群體的穩(wěn)定性好,但容易陷入局部最優(yōu)解,為了避免收斂速度過慢及容易陷入局部最優(yōu)解,采用自適應調整方法對交叉變異概率進行改進。

    3 結束語

    使用本文提出的方法對變壓器及路進行檢修計劃優(yōu)化計算,軟件開發(fā)可以使用MATLAB遺傳算法工具箱進行,在模型求解過程中,將逐次逼近算法與啟發(fā)式搜索的優(yōu)點結合起來,檢修安排的初始結果是使用啟發(fā)式搜索,再將該結果作為逐次逼近算法的初始可行解,通過循環(huán)不斷的迭代,逐步尋找最優(yōu)解,從而能夠獲得滿足各類等式與不等式約束的最優(yōu)結果,因此,將遺傳算法應用到電力設備檢修優(yōu)化中,具有良好的應用前景。

    參考文獻:

    [1] 李明.變電站狀態(tài)檢修決策模型與求解[J].中國電機工程學報,2012(25).

    [2] 林靈兵.供電設備檢修計劃優(yōu)化模型和算法[J].電力自動化設備,2012(8).

    [3] 馬仲能.基于電力設備全壽命周期成本最優(yōu)的檢修策略研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2011(16).

    [4] 旭鋒.供電設備檢修優(yōu)化算法及其在地區(qū)電網(wǎng)中的應用[J].電網(wǎng)技術,2009(14).

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