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    基于改進(jìn)蟻群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題求解方法

    2018-03-30 05:12:00謝東升
    自動(dòng)化與儀表 2018年2期
    關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)信息

    姜 敏,謝東升

    (1.國(guó)家電網(wǎng)山西省電力公司 電力科學(xué)研究院,太原 030000;2.國(guó)家電網(wǎng)山西省電力公司 經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,太原 030000)

    配電網(wǎng)作為面向用戶的基礎(chǔ)設(shè)施,直接向用戶配送電能,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般比較復(fù)雜,線路較長(zhǎng),損耗較大。因此,配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)除了以保障其可靠性和電能質(zhì)量為前提,降低輸電過(guò)程中的損耗是需要考慮的一個(gè)重要問(wèn)題。配電網(wǎng)重構(gòu)的目的是提高輸電質(zhì)量,降低網(wǎng)絡(luò)上的功率損耗,解除線路過(guò)負(fù)荷等。由于其自身特點(diǎn),配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題被做為多約束條件的復(fù)雜組合優(yōu)化問(wèn)題來(lái)考慮,求解這一問(wèn)題的方法大致有優(yōu)化算法、啟發(fā)式方法和人工智能算法。

    人工智能算法[1-6]是近幾年發(fā)展起來(lái)的、用以求解配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題的一種有效方法,目前主要有粒子群算法、遺傳算法、禁忌搜索算法,還有逐漸取得應(yīng)用的蟻群算法。然而,其應(yīng)用實(shí)例還較少,主要原因在于傳統(tǒng)蟻群算法在該問(wèn)題求解過(guò)程中,最優(yōu)解的構(gòu)造需要大量時(shí)間,計(jì)算效率過(guò)低,對(duì)此,諸多學(xué)者開(kāi)始對(duì)傳統(tǒng)的蟻群算法加以改進(jìn)[7-10]。本文以傳統(tǒng)蟻群算法為基礎(chǔ),針對(duì)其求解配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題時(shí)的停滯現(xiàn)象,通過(guò)信息素局部更新和全局更新相結(jié)合的方法,提出一種基于方向性信息素改進(jìn)的蟻群算法。

    1 配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題描述

    配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題意味著在滿足電網(wǎng)安全運(yùn)行的約束條件下,如線路熱容、壓降要求等條件,通過(guò)改變各分段開(kāi)關(guān)以及聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的開(kāi)合狀態(tài)而進(jìn)行供電電源與線路的選擇。其求解目的是通過(guò)適當(dāng)?shù)倪x擇最終形成一個(gè)輻射狀網(wǎng)絡(luò),使得配電網(wǎng)中的線路損耗、負(fù)荷均衡、電壓容量等某一個(gè)或者多個(gè)指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

    首先,建立配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,將網(wǎng)損最小作為目標(biāo)函數(shù),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

    式中:n為配電網(wǎng)中支路數(shù)目;ki為0/1離散變量,表示開(kāi)關(guān)i的開(kāi)合狀態(tài);Ri為第i條支路的電阻;Pi,Qi分別為第i條支路的有功功率、無(wú)功功率;Ui為第i條支路末端的節(jié)點(diǎn)電壓。

    在配電網(wǎng)重構(gòu)時(shí),需滿足以下約束條件:

    網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼s束配電網(wǎng)重構(gòu)后的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該呈現(xiàn)出輻射狀。

    供電約束重構(gòu)后的配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需滿足線路負(fù)荷約束條件,同時(shí)重構(gòu)后的配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中不可以出現(xiàn)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)。

    節(jié)點(diǎn)電壓約束Uimin≤Ui≤Uimax, 式中:Uimin,Uimax分別為節(jié)點(diǎn)i所允許電壓的最小值、最大值。

    支路過(guò)負(fù)荷約束Si≤Simax,Ii≤Iimax, 式中:Si,Simax分別為流經(jīng)不同支路i的計(jì)算功率、最大容許功率;Ii,Iimax分別為流經(jīng)不同支路i的電流、最大容許電流。

    變壓器過(guò)負(fù)荷約束St≤Stmax,式中:St,Stmax分別為變壓器的供出功率、最大容許功率。

    針對(duì)上述配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題所求的解是滿足約束條件的一個(gè)輻射網(wǎng)絡(luò),將配電網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)荷、配電變壓器以及饋線段圖中的節(jié)點(diǎn)、線路看作圖的邊,則可以用一個(gè)無(wú)向連通圖G=(V,E)來(lái)表示配電網(wǎng)絡(luò),其中V為各個(gè)節(jié)點(diǎn)的集合,E為各條邊的集合。則配電網(wǎng)重構(gòu)求解問(wèn)題,即為滿足約束條件下,尋找一個(gè)滿足網(wǎng)損最小條件的最小生成樹(shù)。

    2 蟻群算法及其改進(jìn)

    2.1 傳統(tǒng)的蟻群算法

    電力系統(tǒng)配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題,本質(zhì)上屬于組合狀態(tài)優(yōu)化問(wèn)題,即需要求解一個(gè)滿足約束條件的輻射網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建輻射網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程與構(gòu)建無(wú)向圖中最小生成樹(shù)的過(guò)程類似。借助蟻群算法來(lái)解決此問(wèn)題。

    文中,用Sk(t)記為第k只螞蟻在t時(shí)刻能夠接入樹(shù)的全部節(jié)點(diǎn)集合;用Wk(t)記為第k只螞蟻在t時(shí)刻未能夠接入樹(shù)的其它節(jié)點(diǎn)集合;用Ek(t)記為在t時(shí)刻的全部可選路徑集合;用Pk(t)記為每1條路徑在t時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值;用Ak(t)記為t時(shí)刻能夠在可選路徑集合E(t)中添加新的可選路徑集合;用s-w記為節(jié)點(diǎn)s到節(jié)點(diǎn)w的1條路徑。

    使用傳統(tǒng)的蟻群算法,構(gòu)造最小生成樹(shù)的具體步驟如下:

    步驟1令初始化時(shí)間t=0,螞蟻k從起點(diǎn)開(kāi)始搜索,即令 Sk(0)={s0};

    步驟2在t時(shí)刻,螞蟻k根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值 Pk(t),從可選路徑集合 Ek(t)中選擇 1 條路徑;

    步驟3檢查在可選路徑集合Ek(t)中有無(wú)到節(jié)點(diǎn)w的路徑,若存在則斷開(kāi),返回步驟2,否則執(zhí)行步驟4;

    步驟 4更新 Sk(t)和 Wk(t),把節(jié)點(diǎn) w 從集合Wk(t)移入集合 Sk(t)中,即令 Wk(t+1)=Wk(t)-{w},Sk(t+1)=Sk(t)+{w};

    步驟5檢查集合Wk(t)是否為空集,若是空集,則已經(jīng)把所有節(jié)點(diǎn)接入生成樹(shù)中,算法結(jié)束,否則執(zhí)行步驟6;

    步驟 6更新可選路徑集合 Ek(t),從集合 Ek(t)中剔除路徑j(luò),并將在當(dāng)前時(shí)刻更新后的可選路徑集合 Ak(t)添加到 Ek(t)中,即令 Ek(t+1)=Ek(t)+Ak(t)-{ j}。

    傳統(tǒng)的蟻群算法,利用不同螞蟻之間不間斷的信息交流,從而能夠朝著全局最優(yōu)的目標(biāo)進(jìn)化,因此蟻群算法在求解過(guò)程中具有較強(qiáng)的全局最優(yōu)搜索能力。但是,在求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí)該算法存在容易停滯的不足,即在尋優(yōu)過(guò)程中在尚未找到全局最優(yōu)解之前,各個(gè)螞蟻找到的解完全一致。此時(shí),算法認(rèn)為找到了全局最優(yōu)解,而停止進(jìn)一步搜索以找到更優(yōu)的解。這種情況下僅得到局部最優(yōu)解,不利于找到全局最優(yōu)解。

    分析傳統(tǒng)蟻群算法更新的原則,發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)算法使用的信息素更新規(guī)則中,不被選中路徑上的信息素與選中路徑上的信息素的差異會(huì)隨著迭代過(guò)程越來(lái)越大,而螞蟻始終沿著信息素高的路徑搜索,這就導(dǎo)致了當(dāng)前不被選中的路徑在以后被螞蟻選中的概率越來(lái)越小,進(jìn)而使得該算法會(huì)在局部最優(yōu)解附近出現(xiàn)停滯現(xiàn)象。

    2.2 改進(jìn)的蟻群算法

    為加快算法收斂速度,避免出現(xiàn)停滯現(xiàn)象,在此給出一種改進(jìn)的蟻群算法。在改進(jìn)的算法中采用信息素局部更新與信息素全局更新相結(jié)合的思想,通過(guò)螞蟻間利用局部信息交流來(lái)更新普通信息素的同時(shí),在改進(jìn)的算法中定義一種方向性信息素,并利用全局信息對(duì)方向性信息素進(jìn)行更新。結(jié)合2種信息素更新規(guī)則,在尋優(yōu)過(guò)程中,除了可以更新最優(yōu)路徑上的信息素之外,同時(shí)也會(huì)更新路徑較短的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的信息素,這樣既可以對(duì)最優(yōu)路徑上的信息反饋加以增強(qiáng),從而加快算法的收斂速度,還可以抑制尋優(yōu)過(guò)程中易出現(xiàn)的停滯現(xiàn)象,從而避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解。具體的改進(jìn)方法如下:

    假設(shè)初始時(shí)刻配電網(wǎng)絡(luò)中不同線路上的信息素為αij=d,式中d為常數(shù)。螞蟻遍歷完所有節(jié)點(diǎn)后,隨之可以生成一個(gè)最小生成樹(shù),即形成一個(gè)輻射網(wǎng)絡(luò),以本次網(wǎng)絡(luò)中得到的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行潮流計(jì)算,可得到本次迭代路徑的網(wǎng)損值floi。另外,由于配電網(wǎng)絡(luò)中每1條支路是不一樣的,所以需要考慮配電網(wǎng)絡(luò)中所有不同支路上的電阻值Rij。

    完成1次遍歷后,按照式(2)更新當(dāng)前配電網(wǎng)絡(luò)中不同線路上的普通信息素,即

    式(2)中,如果螞蟻經(jīng)過(guò)路徑(i,j),則

    式中:N為信息素濃度;flok為螞蟻k在完成遍歷后生成的配電網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)損值;ρ為信息素的揮發(fā)度;Rij為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)j線路的電阻。

    更新完配電網(wǎng)絡(luò)中不同支路上的普通信息素的同時(shí),還需要更新當(dāng)前生成的輻射配電網(wǎng)絡(luò)中不同支路上的方向性信息素??紤]到方向性信息素主要起指引作用且不會(huì)揮發(fā),故在更新方向性信息素時(shí),選取本次迭代中網(wǎng)損值最小的路徑。

    按照式(3)對(duì)方向性信息素進(jìn)行更新,即

    式中:N′為方向信息素濃度;fbestNc為本次迭代中生成的輻射配電網(wǎng)絡(luò)的最小網(wǎng)損值;α→ij(t)為更新配電網(wǎng)絡(luò)前該支路上的方向信息素的數(shù)值;Rij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j線路的電阻值。

    在使用蟻群算法尋優(yōu)過(guò)程中,可依據(jù)式(4)計(jì)算當(dāng)前可選路徑上的概率,即

    式中:dk為允許的閾值。

    在改進(jìn)的算法中,為防止算法得到1個(gè)局部最優(yōu)解,在選擇路徑時(shí)加入了路徑探測(cè)因子ε,螞蟻每完成1次遍歷,就可以根據(jù)式(5)更新ε,即

    式中:c為常數(shù)。由式(5)可見(jiàn)ε值是遞減的。在初始階段,螞蟻在進(jìn)行路徑選擇時(shí),隨機(jī)性都比較大,從而提高了算法的搜索半徑,降低了算法進(jìn)入停滯現(xiàn)象的可能。隨著螞蟻遍歷次數(shù)的增加,ε最終遞減到0,最優(yōu)路徑上的信息素會(huì)不斷增加,從而提高了該算法的全局尋優(yōu)能力。

    3 改進(jìn)的蟻群算法的應(yīng)用

    根據(jù)配電網(wǎng)重構(gòu)中的約束條件,重構(gòu)后的配電網(wǎng)應(yīng)該把網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)包含在內(nèi),同時(shí)要求重構(gòu)后所生成的網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有回路。利用上述改進(jìn)的蟻群算法對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷,生成配電網(wǎng)絡(luò)中的最小生成樹(shù)。改進(jìn)的蟻群算法基本流程如圖1所示,基本步驟如下:

    圖1 改進(jìn)蟻群算法求解配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題計(jì)算流程Fig.1 Calculation flow chart of improved ant colony algorithm for solving distribution network reconfiguration problem

    步驟1讀取當(dāng)前配電網(wǎng)數(shù)值,同時(shí)對(duì)配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題進(jìn)行初始化。將配電網(wǎng)絡(luò)上所有節(jié)點(diǎn)的方向性信息素設(shè)為0,令配電網(wǎng)絡(luò)中所有支路上的普通信息素值為αij=d,式中d為常數(shù)。令ε為固定常數(shù),作為路徑探測(cè)因子的初始值;令算法的最大迭代次數(shù)為 Dmax;令初始時(shí)刻 Δαij(0)=0。 同時(shí),清空所有螞蟻的禁忌表,隨機(jī)選擇m個(gè)螞蟻并將它們放在n個(gè)節(jié)點(diǎn)上。

    步驟2生成1個(gè)0~n的隨機(jī)數(shù),并與ε做比較,若數(shù)值大于 ε,則根據(jù)式(4)計(jì)算的概率從 Ek(t)中選擇路徑j(luò),否則從Ek(t)中隨機(jī)選擇1條路徑。

    步驟3判斷Ek(t)中是否存在到節(jié)點(diǎn)w的路徑,若存在則斷開(kāi)路徑j(luò),返回步驟2,否則執(zhí)行步驟4。

    步驟4更新網(wǎng)絡(luò)中螞蟻的禁忌表,同時(shí)判斷Wk(t)是否為空集,即是否遍歷完所有節(jié)點(diǎn),若未完成遍歷,則執(zhí)行步驟5,否則執(zhí)行步驟6。

    步驟 5從 Ek(t)中剔除路徑 j,并將當(dāng)前的Ak(t)加到 Ek(t)中,即令 Ek(t+1)=Ek(t)+Ak(t)-{ j},跳轉(zhuǎn)到步驟2。

    步驟6進(jìn)行下一次循環(huán),按照式(5)更新ε,并計(jì)算各支路的網(wǎng)損值,根據(jù)式(2)更新網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的普通信息素值,找到1個(gè)最小的網(wǎng)損值,同時(shí)按照式(3)更新方向信息素。

    步驟7若達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)Dmax,則算法結(jié)束并輸出當(dāng)前計(jì)算結(jié)果,反之則清空禁忌表并執(zhí)行步驟2。

    4 仿真分析

    采用IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)絡(luò)對(duì)所提改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行仿真分析。假設(shè)配電網(wǎng)重構(gòu)前的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)如圖2所示,其配電網(wǎng)絡(luò)中有33個(gè)節(jié)點(diǎn),包含5個(gè)聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān),37條支路,配電網(wǎng)的額定電壓為12.66 kV,總負(fù)荷為 3715 kW+j2300 kV·A,功率基準(zhǔn)為 10 MV·A。

    圖2 IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.2 IEEE33-node distribution network structure

    選擇m=30個(gè)螞蟻,假設(shè)配電網(wǎng)絡(luò)上各支路的初始信息素 α(0)=0.2, ρ=0.4,ε=40,N=2,N′=10,采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行仿真,并與傳統(tǒng)的蟻群算法做對(duì)比,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 計(jì)算結(jié)果的對(duì)比Tab.1 Comparison of calculation results

    由表可知,與重構(gòu)前相比較,使用改進(jìn)的蟻群算法重構(gòu)后的網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)損值明顯降低了30%;與傳統(tǒng)的蟻群算法相比較,使用文中所提出的算法進(jìn)行重構(gòu)時(shí)的網(wǎng)損值更小。傳統(tǒng)蟻群算法和改進(jìn)的蟻群算法在重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的收斂情況如圖3所示,由圖可見(jiàn),后者的收斂速度更快,且收斂時(shí)的網(wǎng)損值更小。

    圖3 傳統(tǒng)算法與改進(jìn)算法收斂速度仿真Fig.3 Traditional algorithm and improved algorithm convergence speed simulation

    5 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題展開(kāi)研究,考慮到傳統(tǒng)蟻群算法在配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題求解過(guò)程中存在停滯現(xiàn)象,同時(shí)計(jì)算效率低等問(wèn)題,文中將基于方向性信息素的改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用于配電網(wǎng)問(wèn)題的求解,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真分析結(jié)果表明,與傳統(tǒng)蟻群算法相比較,該算法可有效加強(qiáng)收斂和防止早熟,具有較強(qiáng)的最優(yōu)解尋優(yōu)能力,在提高運(yùn)算效率的前提下防止算法陷入局部最優(yōu),從而得到全局最優(yōu)解。本算法實(shí)用性較強(qiáng),可應(yīng)用于實(shí)際配電網(wǎng)重構(gòu)問(wèn)題的求解,提高電力系統(tǒng)的自動(dòng)化水平。

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