基于貪心粒子群算法的10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度方法

【關(guān)鍵詞】貪心粒子群算法；10kV 配電網(wǎng)；負荷；自適應(yīng)；調(diào)度

引言

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)的運行和管理面臨著越來越復(fù)雜的問題。其中，10kV配電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，其負荷調(diào)度問題直接關(guān)系到電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性[1]。傳統(tǒng)的配電網(wǎng)負荷調(diào)度方法往往基于李津等人提出的調(diào)度策略，缺乏對實時負荷變化的適應(yīng)性，在電力需求波動較大的情況下，其調(diào)度效果會大打折扣，難以滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)的需求。因此，研究一種自適應(yīng)的負荷調(diào)度方法具有重要意義。

貪心粒子群算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，它結(jié)合了貪心算法和粒子群算法的優(yōu)點，既能夠保證搜索的快速性，又能夠提高搜索的精度[2]。該算法在解決10kV配電網(wǎng)復(fù)雜調(diào)度問題中，具有巨大的潛力。

基于此，本研究將貪心粒子群算法應(yīng)用于10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度中，旨在提高電力系統(tǒng)的響應(yīng)速度和適應(yīng)性。

一、10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度方法設(shè)計

（一）配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用SCADA軟件，采集10kV配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)，包括歷史負荷數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)。由于負荷數(shù)據(jù)采集過程中存在一定的誤操作與通信故障，可能會造成異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)[3]。為了后續(xù)更好地對配電網(wǎng)負荷進行自適應(yīng)調(diào)度，首先，需要對配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

利用三指數(shù)平滑處理方法，對配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進行修正處理。修正處理公式如下所示：

"表1 負荷數(shù)據(jù)分布說

表1 負荷數(shù)據(jù)分布說

如表1所示，偏度系數(shù)可以很好地描述負荷數(shù)據(jù)分布偏斜方向。

其次，計算負荷變異系數(shù)，公式如下所示：

根據(jù)計算結(jié)果，衡量配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)的相對波動性。越大，表示配電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)的波動性越大，反之同理[5]。

通過上述流程，得出配電網(wǎng)負荷分布特征與波動特征。

（三）基于貪心粒子群算法的負荷自適應(yīng)調(diào)度

10kV配電網(wǎng)負荷特征提取完畢后，接下來，利用貪心粒子群算法，自適應(yīng)調(diào)度負荷。負荷自適應(yīng)調(diào)度是一個復(fù)雜的問題，涉及多個因素和約束[6]。使用貪心粒子群算法可以提供一種有效的方法來解決這個問題。以下是本文提出的基于貪心粒子群算法自適應(yīng)調(diào)度10kV配電網(wǎng)負荷的詳細流程。

設(shè)定粒子群規(guī)模N，每個粒子代表一個可能的負荷配置。隨機初始化粒子的位置和速度，其中，位置表示當前配電網(wǎng)負荷的配置，速度表示粒子移動的方向和距離。隨后設(shè)定10kV配電網(wǎng)負荷的上下限，即負荷自適應(yīng)調(diào)度過程中負荷的可接受范圍。其次，對于每個粒子，根據(jù)其位置計算相應(yīng)的負荷，并評估該負荷的適應(yīng)度，用于評估每個負荷配置的優(yōu)劣[7]。對于每個粒子，比較其適應(yīng)度與個體最優(yōu)位置的適應(yīng)度。若當前適應(yīng)度更好，則更新個體最優(yōu)位置。在所有粒子的個體最優(yōu)位置中，找出適應(yīng)度最優(yōu)的位置，即全局最優(yōu)位置，更新全局最優(yōu)位置。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)以下公式更新粒子的速度和位置：

其中，V_ij表示粒子i的位置的速度； w表示慣性權(quán)重；c₁、c₂均表示貪心粒子群算法的學(xué)習(xí)因子；rand（ ）表示隨機數(shù)函數(shù)；p_ij表示粒子i的個體最優(yōu)位置j的位置；xij表示粒子i的位置j的位置；G_ij表示全局最優(yōu)位置。這個公式基于粒子自身的速度、個體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置，以更新粒子的速度和位置，使其向更好的解移動。根據(jù)當前粒子的位置（即負荷配置）和全局最優(yōu)位置，自適應(yīng)調(diào)整實際設(shè)備的負荷。這可能包括根據(jù)設(shè)備的狀態(tài)、資源的可用性以及其他約束條件來調(diào)整負荷。重復(fù)上述步驟，直至滿足10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度終止條件。在每次迭代中，粒子的位置和速度都會被更新，并且適應(yīng)度也會被重新評估。通過不斷迭代，粒子的位置逐漸向更好的解靠近，最終找到全局最優(yōu)的負荷配置。

輸出全局最優(yōu)位置對應(yīng)的負荷配置作為調(diào)度結(jié)果。這一結(jié)果是根據(jù)貪心粒子群算法迭代優(yōu)化得到的最佳解。在實際應(yīng)用中，這個結(jié)果還可以用于指導(dǎo)設(shè)備的調(diào)度和任務(wù)分配，以達到更好的性能和效率，進一步提高調(diào)度效果。

二、實驗分析

為了驗證基于貪心粒子群算法的10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度方法在實際應(yīng)用中的效果，并比較其與文獻[1]、文獻[3]提出的常規(guī)調(diào)度方法的優(yōu)劣，進行了如下文所示的仿真實驗。本次實驗旨在模擬真實配電網(wǎng)的運行情況，評估所提方法在處理實際問題時的性能表現(xiàn)。

（一）實驗準備

此次實驗的研究對象為S區(qū)域的10kV配電網(wǎng)，該區(qū)域具有中等規(guī)模的負荷和多種類型的負荷節(jié)點。為了確保實驗的代表性，深入分析了實際電網(wǎng)的運行數(shù)據(jù)和特性，并從其中選取了具有不同特性的典型負荷節(jié)點。這些節(jié)點代表了居民用電、商業(yè)用電和工業(yè)用電等多個領(lǐng)域。通過選取這些具有代表性的節(jié)點，能夠更準確地模擬實際電網(wǎng)的運行狀態(tài)。

首先，收集了實驗區(qū)域內(nèi)10kV配電網(wǎng)的歷史負荷數(shù)據(jù)，時間跨度為一年，如下表2所示。

表2 S區(qū)域10kV配電網(wǎng)歷史負荷數(shù)據(jù)

對表2中的數(shù)據(jù)進行歸一化預(yù)處理，以確保歷史負荷樣本數(shù)據(jù)的準確性與完整性。其次，對傳統(tǒng)方法和貪心粒子群算法進行初始化設(shè)置。在此基礎(chǔ)上，分別應(yīng)用傳統(tǒng)方法和貪心粒子群算法進行10kV配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度，實時記錄實驗相關(guān)數(shù)據(jù)。

（二）調(diào)度結(jié)果分析

使用MATLAB軟件進行仿真實驗，將所設(shè)計的貪心粒子群算法應(yīng)用于10kV配電網(wǎng)的負荷自適應(yīng)調(diào)度中。通過實驗，對比了文獻[1]、文獻[3]提出的調(diào)度方法和基于貪心粒子群算法的負荷自適應(yīng)調(diào)度方法在處理不同負荷變化情況下的性能表現(xiàn)。在此次實驗中，選擇將10kV配電網(wǎng)負荷的適應(yīng)度值作為評價指標，其計算公式如下所示：

其中，W表示調(diào)度期間的總負荷需求；W_S表示調(diào)度過程中產(chǎn)生的電力損失。適應(yīng)度值越接近于1，則說明負荷自適應(yīng)調(diào)度方法效果越好，能夠滿足負荷的自適應(yīng)調(diào)度需求和優(yōu)化目標，反之，同理。適應(yīng)度值對比結(jié)果如下圖1所示。

通過圖1的實驗對比結(jié)果可以看出，三種配電網(wǎng)負荷自適應(yīng)調(diào)度方法應(yīng)用后，表現(xiàn)出了不同的性能結(jié)果?；谪澬牧Ｗ尤核惴ǖ呢摵勺赃m應(yīng)調(diào)度方法在適應(yīng)度值上明顯優(yōu)于另外兩種常規(guī)方法，能夠更好地滿足負荷需求和優(yōu)化目標，具有更高的運行效率和更快的收斂速度，更好地應(yīng)對不同負荷變化情況，負荷自適應(yīng)調(diào)度效果優(yōu)勢顯著。

結(jié)束語

綜上所述，本研究針對10kV配電網(wǎng)負荷調(diào)度問題，提出了一種基于貪心粒子群算法的自適應(yīng)調(diào)度方法。該方法能夠根據(jù)實時負荷變化動態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，提高電力系統(tǒng)運行的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，具有重要研究意義。隨著能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和可再生能源的快速發(fā)展，未來的電力系統(tǒng)將面臨更多的不確定性和復(fù)雜性。因此，未來進一步的研究工作將致力于改進和優(yōu)化基于貪心粒子群算法的負荷自適應(yīng)調(diào)度方法，以更好地應(yīng)對未來電力系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。