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摘 要：随着我国电网规模的不断扩大和电网自动化程度的不断提高，传统的规划工具和方法已经不适应当前电网的发展要求。结合GIS的电网规划可以充分利用电设备的地理属性，辅助规划人员选择变电站站址和架空线走廊，并且可以把需要规划的电网直观地显示出来。这种便捷性和可视性使其快速发展，并成为电网规划发展的主流方向。本文在总结基于GIS电网规划的特点和功能的基础上，对比分析了几种基于GIS的常用规划方法，总结了不同方法的优缺点，并对不同方法的规划效果进行了全面分析。
关键词：电网规划；地理信息系统（GIS）；遗传算法；现代启发式方法
0 引言
电网规划是电力系统规划的重要环节[1]，电网规划方案的优劣直接影响到电网的建设费用以及运行费用。传统的规划很难对地理实体进行数据采集，规划模型往往也忽略地表因素（障碍物等）的影响，所以精度较低，规划结果往往不具备实用性和可操作性，此外传统的规划很难实现可视化，缺乏直观性。结合GIS 平台，对电网规划问题进行优化，既可以方便的把地貌因素运用到电网规划中，又使规划结果直观可视，从而大大提高了结果的科学性和实用性。
1 基于GIS平台电网规划的特点
在电网规划中引入GIS系统有如下特点：
（1）电网规划要求大量详细的地理信息，如变电站位置、变压器位置等。借用GIS平台可以使规划区域的整个电网直观地显示在屏幕上，规划人員能够方便地确定待选变电站和待选线路路径。
（2）把GIS引入电网规划中，用户可以考虑许多实际的约束条件，如地理位置、街道等的互连关系、街区布局等等，而且由于空间数据模型的引入，这些约束条件对用户是透明的，可以直接从地图上获得，建模工作将得到简化。
（3）结合GIS的电网提供了从文-图和从图-文的双向查询，不但能通过系统开发的查询工具对任意点取图上目标进行所见即所得的查询，而且可以对电网图层空间的每一层设置其显示范围、是否可视等属性[2]～[4]。
2、基于GIS平台的电网规划方法
电网规划分为经典方法和现代启发式方法，传统的经典方法能够得到解析解，在理论上能使得规划结果相对最优，但对问题的规模、约束条件的数量、问题的组合度比较敏感，容易陷入“维数灾”而难以在合理时间内求得结果。近几年出现的基于生物学、人工智能的现代启发式算法具有直观、灵活、计算速度快、不受限于问题规模等特点，不仅遵循配网规划常用规则，而且便于规划人员应用过去的经验，在配网规划中能很快得到近似最优解。由于现代启发式方法优势明显，所以传统的经典方法已经很少使用。
2.1 Tabu 搜索算法
Tabu 搜索方法是一种亚启发式随机搜索算法，它从一个初始可行解X0（为n维向量）出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，从当前解的邻域N（X）中随机产生一系列试验解X1，X2，… XK选择其中最好的解X*作为当前解，即令Xcurrent=X*，重复迭代，直到满足一定的终止准则。
文献[5]运用Tabu 搜索算法，在GIS平台上对网架模型进行优化。目标函数是年费用最小，年费用为线路的新建投资年费用、维护年费用和运行、折旧年费用，约束条件包含配网辐射限制、负荷需求限制和线路潮流限制三个方面。该文以备选网络的生成树作为Tabu搜索的初始解，使得辐射性的约束自然满足，Tabu 搜索算法中采用“交换移动”进一步判断辐射性，Tabu表是先进先出的管理模式。Tabu 搜索结果可以在GIS界面中形象的观察到。
2.2 遗传算法（GA）
遗传算法是目前比较成熟的一种启发式算法，遗传算法类似于自然进化，通过作用与染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题[6]。
文献[7]结合GA 和GIS 提出了一种新的电网规划模型，该模型目标函数中包含线路各种设备投资、维护、运行费用和用户停电损失费用。约束条件为输送功率、电流允许范围、最小电压降以及网络的辐射性。通过根节点融合法来保证网络的辐射性，并考虑到了中间节点和分支点，形成真正可行的网络接线方案，从而使该方法可以考虑各种复杂的网络结构，更适用于电网GIS规划。GA 算子过程采用Elitism 算法：每次构造子代种群时，都从父代种群中选择一定的最优个体直接作为子代个体，在随机选择时，适应度高的以一定比例选中，经试验证明变异率为0.02时遗传算法的性能较好。该文最后对一个算例进行投资总额分析，分析表明考虑可靠性价值可以节省资本，减少配网的投资金额。但该文仅解决了单条馈线优化规划，没有考虑线路之间的接线模式的影响。
2.3电源追踪算法
所谓电源追踪就是在选中杆塔或者杆塔上设备时， 搜索给该设备供电的变电站。
文献[8]将网络拓扑技术与电网GIS的开发相结合， 为电力企业的设备管理及辅助决策提供了图形化的管理工具， 提高了电力企业的工作效率。它提出电源追踪算法，该算法即使在网络拓扑关联属性字段的数据不全时， 也能快速、准确的定位电源点， 提高了电网电源追踪模块的实用性， 更好地满足了实际工程的应用需要。具体算法原理和过程如下：当拓扑信息数据不全时， 算法转为执行基于启发式搜索的拓扑分析追踪。它不需要借助拓扑关联属性字段的值， 而是通过地理信息系统软件提供的拓扑分析函数就可建立起整个电网络， 并通过这个网络进行搜索， 从而选择出设备到其供电电源的最优路径。
3 结论
1、每种算法都有自己的优点，但任何一种算法都有自己的不足。各种算法虽然在理论上能较好的满足规划要求，但还很难便捷的应用到实际中。
2、尽管基于GIS的电网规划方法的研究已取得很多成果，但至今还没有比较完善的电网规划软件能够方便地应用到实际规划工作中。因此，研究开发相对完善实用的电网规划软件和基于GIS的电网规划软件将是电网规划研究工作者们今后工作中的首要任务。
参考文献
[1]赵帅虎，吴健，陈丁剑.基于GIS 配电网自动化分布式协同建模技术的研究[J]. 微型电脑应用.Vol.27，No.1，2011.1：6
[2]王金凤.基于GIS的配电网优化规划研究.硕士学位论文[D].郑州大学，2002.4
[3] 张志波.基于GIS技术的县级配电网架优化规划软件[D].硕士学位论文.河北农业大学，2008.6
[4]张林峰.基于地理信息系统的智能城市电网规划.硕士学位论文[D].华北电力大学，2006.12
[5]杨丽徙，王金凤，陈根永.基于GIS 和Tabu 搜索的配电网优化规划[J].郑州大学学报（公学版）.VOL 23，No.3，2002.9：75-77
[6]刘娜.基于遗传算法的农村配电网检修计划方法的研究[D].沈阳农业大学，2005.10
[7]王春生，赵凯，彭建春.基于地理信息系统和遗传算法的配电网优化规划[J].电力系统自动化.2000.7.48-51
[7]赵强，杨柳.基于启发式搜索的配电网GIS拓扑分析[J]. 计算机应用与软件.Vol.25，No.9，2008.9：181-183
[8]陈珊. WebGIS中最短路径算法及其应用的研究[D]. 上海： 华东师范大学， 2005.
作者简介：
代磊 连云港人 1988- 工程师 主要从事220kV及以上继电保护工作
关键词：电网规划；地理信息系统（GIS）；遗传算法；现代启发式方法
0 引言
电网规划是电力系统规划的重要环节[1]，电网规划方案的优劣直接影响到电网的建设费用以及运行费用。传统的规划很难对地理实体进行数据采集，规划模型往往也忽略地表因素（障碍物等）的影响，所以精度较低，规划结果往往不具备实用性和可操作性，此外传统的规划很难实现可视化，缺乏直观性。结合GIS 平台，对电网规划问题进行优化，既可以方便的把地貌因素运用到电网规划中，又使规划结果直观可视，从而大大提高了结果的科学性和实用性。
1 基于GIS平台电网规划的特点
在电网规划中引入GIS系统有如下特点：
（1）电网规划要求大量详细的地理信息，如变电站位置、变压器位置等。借用GIS平台可以使规划区域的整个电网直观地显示在屏幕上，规划人員能够方便地确定待选变电站和待选线路路径。
（2）把GIS引入电网规划中，用户可以考虑许多实际的约束条件，如地理位置、街道等的互连关系、街区布局等等，而且由于空间数据模型的引入，这些约束条件对用户是透明的，可以直接从地图上获得，建模工作将得到简化。
（3）结合GIS的电网提供了从文-图和从图-文的双向查询，不但能通过系统开发的查询工具对任意点取图上目标进行所见即所得的查询，而且可以对电网图层空间的每一层设置其显示范围、是否可视等属性[2]～[4]。
2、基于GIS平台的电网规划方法
电网规划分为经典方法和现代启发式方法，传统的经典方法能够得到解析解，在理论上能使得规划结果相对最优，但对问题的规模、约束条件的数量、问题的组合度比较敏感，容易陷入“维数灾”而难以在合理时间内求得结果。近几年出现的基于生物学、人工智能的现代启发式算法具有直观、灵活、计算速度快、不受限于问题规模等特点，不仅遵循配网规划常用规则，而且便于规划人员应用过去的经验，在配网规划中能很快得到近似最优解。由于现代启发式方法优势明显，所以传统的经典方法已经很少使用。
2.1 Tabu 搜索算法
Tabu 搜索方法是一种亚启发式随机搜索算法，它从一个初始可行解X0（为n维向量）出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，从当前解的邻域N（X）中随机产生一系列试验解X1，X2，… XK选择其中最好的解X*作为当前解，即令Xcurrent=X*，重复迭代，直到满足一定的终止准则。
文献[5]运用Tabu 搜索算法，在GIS平台上对网架模型进行优化。目标函数是年费用最小，年费用为线路的新建投资年费用、维护年费用和运行、折旧年费用，约束条件包含配网辐射限制、负荷需求限制和线路潮流限制三个方面。该文以备选网络的生成树作为Tabu搜索的初始解，使得辐射性的约束自然满足，Tabu 搜索算法中采用“交换移动”进一步判断辐射性，Tabu表是先进先出的管理模式。Tabu 搜索结果可以在GIS界面中形象的观察到。
2.2 遗传算法（GA）
遗传算法是目前比较成熟的一种启发式算法，遗传算法类似于自然进化，通过作用与染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题[6]。
文献[7]结合GA 和GIS 提出了一种新的电网规划模型，该模型目标函数中包含线路各种设备投资、维护、运行费用和用户停电损失费用。约束条件为输送功率、电流允许范围、最小电压降以及网络的辐射性。通过根节点融合法来保证网络的辐射性，并考虑到了中间节点和分支点，形成真正可行的网络接线方案，从而使该方法可以考虑各种复杂的网络结构，更适用于电网GIS规划。GA 算子过程采用Elitism 算法：每次构造子代种群时，都从父代种群中选择一定的最优个体直接作为子代个体，在随机选择时，适应度高的以一定比例选中，经试验证明变异率为0.02时遗传算法的性能较好。该文最后对一个算例进行投资总额分析，分析表明考虑可靠性价值可以节省资本，减少配网的投资金额。但该文仅解决了单条馈线优化规划，没有考虑线路之间的接线模式的影响。
2.3电源追踪算法
所谓电源追踪就是在选中杆塔或者杆塔上设备时， 搜索给该设备供电的变电站。
文献[8]将网络拓扑技术与电网GIS的开发相结合， 为电力企业的设备管理及辅助决策提供了图形化的管理工具， 提高了电力企业的工作效率。它提出电源追踪算法，该算法即使在网络拓扑关联属性字段的数据不全时， 也能快速、准确的定位电源点， 提高了电网电源追踪模块的实用性， 更好地满足了实际工程的应用需要。具体算法原理和过程如下：当拓扑信息数据不全时， 算法转为执行基于启发式搜索的拓扑分析追踪。它不需要借助拓扑关联属性字段的值， 而是通过地理信息系统软件提供的拓扑分析函数就可建立起整个电网络， 并通过这个网络进行搜索， 从而选择出设备到其供电电源的最优路径。
3 结论
1、每种算法都有自己的优点，但任何一种算法都有自己的不足。各种算法虽然在理论上能较好的满足规划要求，但还很难便捷的应用到实际中。
2、尽管基于GIS的电网规划方法的研究已取得很多成果，但至今还没有比较完善的电网规划软件能够方便地应用到实际规划工作中。因此，研究开发相对完善实用的电网规划软件和基于GIS的电网规划软件将是电网规划研究工作者们今后工作中的首要任务。
参考文献
[1]赵帅虎，吴健，陈丁剑.基于GIS 配电网自动化分布式协同建模技术的研究[J]. 微型电脑应用.Vol.27，No.1，2011.1：6
[2]王金凤.基于GIS的配电网优化规划研究.硕士学位论文[D].郑州大学，2002.4
[3] 张志波.基于GIS技术的县级配电网架优化规划软件[D].硕士学位论文.河北农业大学，2008.6
[4]张林峰.基于地理信息系统的智能城市电网规划.硕士学位论文[D].华北电力大学，2006.12
[5]杨丽徙，王金凤，陈根永.基于GIS 和Tabu 搜索的配电网优化规划[J].郑州大学学报（公学版）.VOL 23，No.3，2002.9：75-77
[6]刘娜.基于遗传算法的农村配电网检修计划方法的研究[D].沈阳农业大学，2005.10
[7]王春生，赵凯，彭建春.基于地理信息系统和遗传算法的配电网优化规划[J].电力系统自动化.2000.7.48-51
[7]赵强，杨柳.基于启发式搜索的配电网GIS拓扑分析[J]. 计算机应用与软件.Vol.25，No.9，2008.9：181-183
[8]陈珊. WebGIS中最短路径算法及其应用的研究[D]. 上海： 华东师范大学， 2005.
作者简介：
代磊 连云港人 1988- 工程师 主要从事220kV及以上继电保护工作