基本遺傳算法與電網(wǎng)智能調(diào)度＊

周杰，劉寶，王琳琳

?

基本遺傳算法與電網(wǎng)智能調(diào)度＊

周杰，劉寶，王琳琳

（石河子大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆 石河子 832003）

近年來(lái)，電網(wǎng)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)迅速，電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)所面對(duì)的情況也越來(lái)越復(fù)雜。在這種背景下，電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)將電網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，達(dá)到供配電和發(fā)輸電的智能化。遺傳算法模仿自然界的生物遺傳過(guò)程，采用存優(yōu)去劣的策略將電網(wǎng)的調(diào)度方案逼近最優(yōu)解。遺傳算法方案既能實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)的智能調(diào)度，也能降低電網(wǎng)的運(yùn)行成本，是當(dāng)前電網(wǎng)智能調(diào)度發(fā)展的熱點(diǎn)方向之一。

基本遺傳算法；智能電網(wǎng)；電力產(chǎn)業(yè)；用電需求

從當(dāng)前的電力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況來(lái)看，技術(shù)的迭代速度增快，社會(huì)的用電需求不斷增加，傳統(tǒng)電網(wǎng)所面對(duì)的挑戰(zhàn)越來(lái)越嚴(yán)峻[1]。電網(wǎng)智能調(diào)度技術(shù)的提出為電網(wǎng)技術(shù)的更新提出了新的思路[2]。引入遺傳算法的調(diào)度系統(tǒng)，根據(jù)其策略迭代過(guò)程中不斷優(yōu)化設(shè)定最優(yōu)條件下產(chǎn)生最優(yōu)方案[3]。電網(wǎng)根據(jù)方案智能調(diào)度，既可以滿足用電需求，也可以降低成本，以產(chǎn)生更好的經(jīng)濟(jì)效益[4]。

1 智能電網(wǎng)

電網(wǎng)調(diào)度的智能化方向，是當(dāng)今世界受限于傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的局限性而提出熱門(mén)發(fā)展方向[5]。電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的采集和分析[6]。并且依靠智能化程度較高的人工智能技術(shù)，在復(fù)雜的情況下電網(wǎng)對(duì)所遇情況做出最優(yōu)處理[7]。相較于傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)，智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)可以自主對(duì)問(wèn)題提出決策方案，而不是依賴(lài)通過(guò)人工進(jìn)行電網(wǎng)調(diào)度[8]。

2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

外國(guó)部分發(fā)達(dá)國(guó)家的智能電網(wǎng)起步較早，美國(guó)和歐洲等在本世紀(jì)初就提前布局了智能電網(wǎng)的開(kāi)發(fā)，并且技術(shù)迅速發(fā)展[9-11]。亞洲地區(qū)的日本，利用其科研水平的支撐，該國(guó)家的智能電網(wǎng)水平處于領(lǐng)先的地位，并將技術(shù)落實(shí)，實(shí)踐推動(dòng)新能源、清潔能源與電網(wǎng)結(jié)合建設(shè)智能電網(wǎng)[12-14]。近年來(lái)，國(guó)家出臺(tái)多項(xiàng)新能源汽車(chē)政策，地方政府也發(fā)布了關(guān)于新能源汽車(chē)的一系列增長(zhǎng)方案和鼓勵(lì)政策[15-17]。我國(guó)新能源汽車(chē)數(shù)量增長(zhǎng)迅速，其所用的電池充電對(duì)電網(wǎng)帶來(lái)了負(fù)擔(dān)[18]。能源和環(huán)保問(wèn)題也對(duì)我國(guó)電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的升級(jí)有一定的推動(dòng)作用，電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)能夠改進(jìn)電網(wǎng)的調(diào)度效率，減少不必要的損耗[19-20]。在節(jié)能減排方面由于智能電網(wǎng)的升級(jí)改造，推動(dòng)了新型能源的參與程度以及各處電網(wǎng)的整合，而安全和環(huán)保程度相較于從前出現(xiàn)了跨越式的優(yōu)化[21-22]。

國(guó)內(nèi)電網(wǎng)由于各地調(diào)度設(shè)備更新?lián)Q代速度較慢，大部分工作時(shí)間跨度大，維修難度增加且某些設(shè)備已經(jīng)淘汰[23-24]。舊設(shè)備和系統(tǒng)不能滿足當(dāng)前新型產(chǎn)業(yè)的全方位、新要求、智能化的需求，而超負(fù)載的電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)也會(huì)產(chǎn)生各種安全和決策方面的風(fēng)險(xiǎn)[25-26]。近年來(lái)，國(guó)家建立了多項(xiàng)智能電網(wǎng)的升級(jí)計(jì)劃，對(duì)電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)的研究也提上了日程[27-28]。電網(wǎng)調(diào)度與多種先進(jìn)技術(shù)結(jié)合為電網(wǎng)的智能化提出了未來(lái)發(fā)展方向[29-30]。

3 基于遺傳算法的電網(wǎng)調(diào)度

遺傳算法是根據(jù)染色體的遺傳、交叉和變異過(guò)程[31-32]。遺傳算法使電網(wǎng)調(diào)度方案不斷迭代，在迭代的過(guò)程中給不同的方案以不同的權(quán)重，再產(chǎn)生下一代電網(wǎng)調(diào)度方案[33-34]。由于該算法不會(huì)只選擇某代的最優(yōu)解，而是給所有該代個(gè)體不同的權(quán)重來(lái)判斷下一代的選擇概率[35-36]。

首先設(shè)定一定個(gè)數(shù)的用電調(diào)度方案，這些方案就是初始種群，每一個(gè)用電調(diào)度方案都是一個(gè)個(gè)體[37]。然后對(duì)每一個(gè)體的方案根據(jù)用電成本、安全性等指標(biāo)進(jìn)行賦值，單一用電調(diào)度方案的數(shù)值與種群的所有數(shù)值之和的比值，就是該方案的選擇概率[38]。選擇過(guò)程是指，將所有用電調(diào)度方案排列在同一個(gè)圓盤(pán)上，利用輪盤(pán)賭的方式，隨機(jī)選擇每一組父代和母代，選擇的過(guò)程中每一次都是按照概率隨機(jī)選擇[39-40]。交叉過(guò)程是將選擇的父代方案和母代方案，隨機(jī)選擇方案中的某一點(diǎn)將方案分成兩部分，再將兩方案分開(kāi)部分進(jìn)行互換，結(jié)合后父代方案頭部與母代方案尾部產(chǎn)生一個(gè)新的子代，同樣母代方案頭部與父代方案尾部產(chǎn)生新的子代。變異過(guò)程是按特定的概率隨機(jī)選擇種群的某些個(gè)體，再隨機(jī)選擇個(gè)體方案的隨機(jī)部分進(jìn)行變動(dòng)，例如將A處的電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)先級(jí)增高或降低，將交叉和變異后產(chǎn)生得到新個(gè)體按條件進(jìn)行賦值，重復(fù)選擇交叉變異過(guò)程，直到達(dá)到設(shè)定迭代次數(shù)后停止。與遺傳算法結(jié)合的電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)，在迭代過(guò)程中所有方案整體有所優(yōu)化，電網(wǎng)調(diào)度方案也在向最優(yōu)化方向逼近。

4 結(jié)論

電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)能夠提高電網(wǎng)所面對(duì)的用電安全、電網(wǎng)調(diào)度和監(jiān)管等多方面之間的均衡協(xié)作。智能調(diào)度能夠解決日益復(fù)雜的用電需求，高智能化的調(diào)度系統(tǒng)可以保障電網(wǎng)的安全。遺傳算法與電網(wǎng)調(diào)度的結(jié)合，有利于處理日益復(fù)雜復(fù)雜的調(diào)度環(huán)境所面臨的最優(yōu)解問(wèn)題，為能源使用過(guò)程的安全、環(huán)保和高效方面提供了保障。

［1］黃國(guó)棟，許丹，丁強(qiáng)，等.考慮熱電和大規(guī)模風(fēng)電的電網(wǎng)調(diào)度研究綜述［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2018，46（15）：162-170.

［2］許洪強(qiáng)，姚建國(guó)，於益軍，等.支撐一體化大電網(wǎng)的調(diào)度控制系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2018，42（06）：1-8.

［3］許洪強(qiáng)，姚建國(guó)，南貴林，等.未來(lái)電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)應(yīng)用功能的新特征［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2018，42（01）：1-7.

［4］吳立華，白潔，左亞軍，等.基于Matlab的遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用［J］.機(jī)電工程技術(shù)，2017，46（10）：44-47.

［5］陳順立.農(nóng)業(yè)機(jī)器人路徑優(yōu)化及軌跡跟蹤研究——基于遺傳算法［J］.農(nóng)機(jī)化研究，2017，39（08）：17-21.

［6］何遠(yuǎn)，張玉清，張光華.基于黑盒遺傳算法的Android驅(qū)動(dòng)漏洞挖掘［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2017，40（05）：1031-1043.

［7］劉浩然，趙翠香，李軒，等.一種基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2016，37（07）：1573-1580.

［8］黃俊輝，汪惟源，王海潛，等.基于模擬退火遺傳算法的交直流系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化與電壓控制研究［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2016，44（10）：37-43.

［9］黃新波，李文君子，宋桐，等.采用遺傳算法優(yōu)化裝袋分類(lèi)回歸樹(shù)組合算法的變壓器故障診斷［J］.高電壓技術(shù)，2016，42（05）：1617-1623.

［10］呼士召，潮鑄，鐘華贊，等.電網(wǎng)調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)后果值建模及應(yīng)用［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2016，40（07）：54-60.

［11］丁盛舟，李永光，杜鵬，等.基于CIM/E的電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化方法［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2016，44（03）：129-134.

［12］劉鵬程，李新利.基于多種群遺傳算法的含分布式電源的配電網(wǎng)故障區(qū)段定位算法［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2016，44（02）：36-41.

［13］王贊，樊向宇，鄒雨果，等.一種基于遺傳算法的多缺陷定位方法［J］.軟件學(xué)報(bào)，2016，27（04）：879-900.

［14］賀毅朝，王熙照，李文斌，等.基于遺傳算法求解折扣{0-1}背包問(wèn)題的研究［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016，39（12）：2614-2630.

［15］黃小慶，楊夯，陳頡，等.基于LCC和量子遺傳算法的電動(dòng)汽車(chē)充電站優(yōu)化規(guī)劃［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（17）：176-182.

［16］金芬蘭，王昊，范廣民，等.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)的變電站集中監(jiān)控功能設(shè)計(jì)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（01）：241-247.

［17］辛耀中，石俊杰，周京陽(yáng)，等.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)現(xiàn)狀與技術(shù)展望［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（01）：2-8.

［18］高昆侖，辛耀中，李釗，等.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)及發(fā)展［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（01）：48-52.

［19］閃鑫，戴則梅，張哲，等.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)綜合智能告警研究及應(yīng)用［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（01）：65-72.

［20］滕賢亮，高宗和，朱斌，等.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)AGC需求分析及關(guān)鍵技術(shù)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2015，39（01）：81-87.

［21］闞哲，孟國(guó)營(yíng)，王曉蕾，等.基于遺傳算法的爐膛溫度場(chǎng)重建算法研究［J］.電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2014，28（10）：1149-1154.

［22］于瑩瑩，陳燕，李桃迎.改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問(wèn)題［J］.控制與決策，2014，29（08）：1483-1488.

［23］宋歡，胡耀垓，趙正予，等.基于混合遺傳算法的斜測(cè)電離圖參數(shù)反演［J］.地球物理學(xué)報(bào)，2014，57（03）：703-714.

［24］楊勝春，湯必強(qiáng)，姚建國(guó)，等.基于態(tài)勢(shì)感知的電網(wǎng)自動(dòng)智能調(diào)度架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2014，38（01）：33-39.

［25］姚建國(guó)，楊勝春，單茂華.面向未來(lái)互聯(lián)電網(wǎng)的調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)架構(gòu)思考［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2013，37（21）：52-59.

［26］張?chǎng)卧?，胡曉敏，林?遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的性能對(duì)比分析［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2014，8（01）：90-102.

［27］梁志峰，葛睿，董昱，等.印度“7·30”“7·31”大停電事故分析及對(duì)我國(guó)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行工作的啟示［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2013，37（07）：1841-1848.

［28］翟明玉，王瑾，吳慶曦，等.電網(wǎng)調(diào)度廣域分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2013，37（02）：67-71.

［29］梁亞瀾，聶長(zhǎng)海.覆蓋表生成的遺傳算法配置參數(shù)優(yōu)化［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2012，35（07）：1522-1538.

［30］馬永杰，云文霞.遺傳算法研究進(jìn)展［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2012，29（04）：1201-1206，1210.

［31］劉全，王曉燕，傅啟明，等.雙精英協(xié)同進(jìn)化遺傳算法［J］.軟件學(xué)報(bào)，2012，23（04）：765-775.

［32］汪際峰，沈國(guó)榮.大電網(wǎng)調(diào)度智能化的若干關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36（01）：10-16.

［33］張強(qiáng)，張伯明，李鵬.智能電網(wǎng)調(diào)度控制架構(gòu)和概念發(fā)展述評(píng)［J］.電力自動(dòng)化設(shè)備，2010，30（12）：1-6，35.

［34］莊健，楊清宇，杜海峰，等.一種高效的復(fù)雜系統(tǒng)遺傳算法［J］.軟件學(xué)報(bào)，2010，21（11）：2790-2801.

［35］杜紅衛(wèi)，何勇，張瑞鵬，等.地區(qū)電網(wǎng)調(diào)度智能輔助決策軟件設(shè)計(jì)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2010，34（02）：108-112.

［36］張智剛，夏清.智能電網(wǎng)調(diào)度發(fā)電計(jì)劃體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2009，33（20）：1-8.

［37］吳瓊，劉文穎，楊以涵.智能型電網(wǎng)調(diào)度決策支持系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2006（12）：79-83.

［38］熊志輝，李思昆，陳吉華.遺傳算法與螞蟻算法動(dòng)態(tài)融合的軟硬件劃分［J］.軟件學(xué)報(bào)，2005（04）：503-512.

［39］郭國(guó)川.統(tǒng)一調(diào)度是我國(guó)電網(wǎng)調(diào)度模式的理性選擇［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2002（04）：1-8.

［40］唐文艷，顧元憲.遺傳算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的研究進(jìn)展［J］.力學(xué)進(jìn)展，2002（01）：26-40.

周杰（1982—），男，湖南湘鄉(xiāng)人，副教授，博士，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)。

兵團(tuán)中青年科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才計(jì)劃項(xiàng)目“基于人工智能的電網(wǎng)智能調(diào)度”（編號(hào)：2018CB006）

2095－6835（2019）07－0024－02

TM732

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.07.024

〔編輯：張思楠〕