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摘要：智能电网是未来电网的发展趋势，但目前我国对于智能电网还没有一个统一的技术标准，均处于探索阶段。智能电网中最核心的功能就是“自愈功能”，如何能“自愈”的经济，本文通过讲述基于遗传基因算法技术，对未来智能配电网自愈功能的实现提供了一种可探讨的方法。
关键词：配电网、自愈、遗传基因算法
一、 引言
配电网事故、检修负荷转移最优路径的研究是一大规模、多目标、非线性、混合整数型和组合优化问题，国内外尚处于初步阶段。负荷转移的主要目标是在不产生系统安全越限的条件下，尽可能多地和快速地将失电区负荷转移到其他馈线上，以恢复对失电负荷的供电。配电网事故、检修负荷转移路径进行选择的目的不仅是尽可能多地转移被检修影响到的负荷，还应考虑负荷转移后电网运行的经济性和可靠性，因而是一个多目标多约束的组合优化问题。负荷转移则是在某条线路故障或者需要检修的情况下，断开故障或者需要检修的那条支路上的分段开关，从而使停电区域的负荷通过馈线上的联络开关转移出去。
根据负荷转移实际工作中倒负荷计划制定的原则和需要考虑的因素，建立了以尽量减少售电损失、开关操作次数和附加网损为目标，综合考虑潮流、电压以及网络拓扑约束的配电网负荷转移路径优化模型。采用遗传算法对负荷转移路径进行优化，充分考虑了各种约束条件，寻求一套负荷转移路径优化方案。得到以停电负荷、开关操作费用及网损最小的目标函数值，在此基础上修改目标函数， 作为遗传算法最终适应度函数，执行选择、交叉、变异操作，最终得到售电损失、开关操作费用及网损最小的负荷转移方案。
二、模型建立
2.1配电网事故、检修负荷转移路径目标函数
（4）操作注意事项
分段开关与联络开关的配合必须满足网络辐射状约束，当两分区恢复时，负荷开关必须在两个联络开关路径中，在计算个体的适应值之前，先判断各个转移区的联络开关状态，若某个转移区的联络开关均为0，则对该转移区联络开关集进行变异操作，然后计算个体的适应值，可显著加快收敛速度。群体规模也是影响算法性能的一个重要因素。从理论上讲，大的群规模可以使个体能尽量覆盖整个解空间，有利于最优解的获得。但群规模越大，每代计算时间越长，使算法变慢。为了使群体中的个体有好的多样性，又不过多的增加计算负担，可以在算法开始使用大的群规模，这样个体可以获得更多解空间的信息，然后再还原到正常群体模，这种做法也能明显地改善算法的收敛性。本文前10代群体规模采200个个体，以后减少为100个个体，交叉率为0.8，变异率为0.01，连续5代最大适应值之差小于0.001时，算法结束。
（5）停机条件
遗传算法的终止条件有以下几种情况：
（1）如果问题的最优解是可以识别的，则找到了最优解后可以停机。
（2）可以预先规定遗传迭代的次数，当进化代数达到了预先规定的次数时停机。
（3）当最优解的目标函数值已知时，可以采取控制偏差的方法实现停机，即首先设定一个偏差值，一般取足够小的正数。若进化过程中的目标函数值与已知目标函数值的差值小于或等于设定偏差值时，则认为算法满足终止条件，可以停机。
（4）若最优解的目标函数值不知道时，同样也可以设定一个偏差值，只不过终止条件为连续若干代群体中最优解的目标函数值变化不大时，即相邻若干代中目标函数的差值小于或等于设定偏差值时，算法可以停机。
三、算例分析
从算例计算结果可以看出：
（1）当L1和L2不同时故障或者进行检修时
L1造成的待转移负荷节点为22—24，需要转移的的负荷为1.02MW。联络开关S1的备用容量能够承担所需要转移的负荷，故闭合联络开关S1。
L2造成的待转移负荷节点为11—17，需要转移的负荷为0.51MW。联络开关S5的备用容量足以承担待转移的负荷，故闭合联络开关S5。
（2）当L1和L2同时故障或者检修时
当L1和L2同时进行时，由于路径0-1-18-19的备用容量不足以同时转移两个区域的负荷，此时应闭合S1和S2联络线上的两个联络开关共同对检修1造成的停电区域进行转移。为了保持整个配电网的辐射状，故需断开分段开关24，以避免环网的形成。
事故或检修L2则需闭合联络开关S5，从而对事故或者检修L2造成的停电区域进行检修。
（3）当L1和L2同时故障或者检修时，由于受到配电线路容量的限制，所采用的转移路径所产生的成本要高于L1和L2不同时进行的成本。
四、结束语
目前国内对智能电网还没有统一的技术标准，大家都处于其摸索阶段。本文所讲述的遗传基因算法对未来智能配电网实现其“自愈”的经济性提供了一种可参照的技术方法，但限于条件，本文没有对其两种技术方案进行系统模拟仿真。本文所提出的观念目的在于给大家一种思考的视角，如用于工程实践则还有许多需要改进和完善的地方。
作者简介：
廖 威（1983- ），男，工程师，云南电网玉溪供电局电力调度控制中心，电力调度专业管理。E-mail：[email protected] 联系电话：0877-2980713、13708692289
关键词：配电网、自愈、遗传基因算法
一、 引言
配电网事故、检修负荷转移最优路径的研究是一大规模、多目标、非线性、混合整数型和组合优化问题，国内外尚处于初步阶段。负荷转移的主要目标是在不产生系统安全越限的条件下，尽可能多地和快速地将失电区负荷转移到其他馈线上，以恢复对失电负荷的供电。配电网事故、检修负荷转移路径进行选择的目的不仅是尽可能多地转移被检修影响到的负荷，还应考虑负荷转移后电网运行的经济性和可靠性，因而是一个多目标多约束的组合优化问题。负荷转移则是在某条线路故障或者需要检修的情况下，断开故障或者需要检修的那条支路上的分段开关，从而使停电区域的负荷通过馈线上的联络开关转移出去。
根据负荷转移实际工作中倒负荷计划制定的原则和需要考虑的因素，建立了以尽量减少售电损失、开关操作次数和附加网损为目标，综合考虑潮流、电压以及网络拓扑约束的配电网负荷转移路径优化模型。采用遗传算法对负荷转移路径进行优化，充分考虑了各种约束条件，寻求一套负荷转移路径优化方案。得到以停电负荷、开关操作费用及网损最小的目标函数值，在此基础上修改目标函数， 作为遗传算法最终适应度函数，执行选择、交叉、变异操作，最终得到售电损失、开关操作费用及网损最小的负荷转移方案。
二、模型建立
2.1配电网事故、检修负荷转移路径目标函数
（4）操作注意事项
分段开关与联络开关的配合必须满足网络辐射状约束，当两分区恢复时，负荷开关必须在两个联络开关路径中，在计算个体的适应值之前，先判断各个转移区的联络开关状态，若某个转移区的联络开关均为0，则对该转移区联络开关集进行变异操作，然后计算个体的适应值，可显著加快收敛速度。群体规模也是影响算法性能的一个重要因素。从理论上讲，大的群规模可以使个体能尽量覆盖整个解空间，有利于最优解的获得。但群规模越大，每代计算时间越长，使算法变慢。为了使群体中的个体有好的多样性，又不过多的增加计算负担，可以在算法开始使用大的群规模，这样个体可以获得更多解空间的信息，然后再还原到正常群体模，这种做法也能明显地改善算法的收敛性。本文前10代群体规模采200个个体，以后减少为100个个体，交叉率为0.8，变异率为0.01，连续5代最大适应值之差小于0.001时，算法结束。
（5）停机条件
遗传算法的终止条件有以下几种情况：
（1）如果问题的最优解是可以识别的，则找到了最优解后可以停机。
（2）可以预先规定遗传迭代的次数，当进化代数达到了预先规定的次数时停机。
（3）当最优解的目标函数值已知时，可以采取控制偏差的方法实现停机，即首先设定一个偏差值，一般取足够小的正数。若进化过程中的目标函数值与已知目标函数值的差值小于或等于设定偏差值时，则认为算法满足终止条件，可以停机。
（4）若最优解的目标函数值不知道时，同样也可以设定一个偏差值，只不过终止条件为连续若干代群体中最优解的目标函数值变化不大时，即相邻若干代中目标函数的差值小于或等于设定偏差值时，算法可以停机。
三、算例分析
从算例计算结果可以看出：
（1）当L1和L2不同时故障或者进行检修时
L1造成的待转移负荷节点为22—24，需要转移的的负荷为1.02MW。联络开关S1的备用容量能够承担所需要转移的负荷，故闭合联络开关S1。
L2造成的待转移负荷节点为11—17，需要转移的负荷为0.51MW。联络开关S5的备用容量足以承担待转移的负荷，故闭合联络开关S5。
（2）当L1和L2同时故障或者检修时
当L1和L2同时进行时，由于路径0-1-18-19的备用容量不足以同时转移两个区域的负荷，此时应闭合S1和S2联络线上的两个联络开关共同对检修1造成的停电区域进行转移。为了保持整个配电网的辐射状，故需断开分段开关24，以避免环网的形成。
事故或检修L2则需闭合联络开关S5，从而对事故或者检修L2造成的停电区域进行检修。
（3）当L1和L2同时故障或者检修时，由于受到配电线路容量的限制，所采用的转移路径所产生的成本要高于L1和L2不同时进行的成本。
四、结束语
目前国内对智能电网还没有统一的技术标准，大家都处于其摸索阶段。本文所讲述的遗传基因算法对未来智能配电网实现其“自愈”的经济性提供了一种可参照的技术方法，但限于条件，本文没有对其两种技术方案进行系统模拟仿真。本文所提出的观念目的在于给大家一种思考的视角，如用于工程实践则还有许多需要改进和完善的地方。
作者简介：
廖 威（1983- ），男，工程师，云南电网玉溪供电局电力调度控制中心，电力调度专业管理。E-mail：[email protected] 联系电话：0877-2980713、13708692289