探究智能電網發展下多目標輸電網規劃設計思路

劉焱

摘 要：隨著智能電網的不斷發展，我們開始不斷研究多目標的輸電網規劃。而進行規劃時所設計的方案一定要保證其可靠性、靈活性、適應性、經濟性、抗毀性。要想保證方案的可靠性就要依靠需求計算缺損的電量；要想保證方案的靈活性就要依靠網絡的輸電能力；要想保證方案的適應性就要依靠系統的擴展能力；要想保證方案的經濟性就要依靠發展電網所投的資金；要想保證方案的抗毀性就要依靠電網線路介數因子的最低值。為了能夠制定出符合的方案，我們建立一個新的多目標輸電網規劃模型，這個模型是在一個余弦排序的理論基礎上建立而成。為了得到一個最優的綜合方案本文還會做出一個對比，并且指導多目標輸電網能夠更好的進行規劃。

關鍵詞：智能電網 多目標輸電網 規劃 余弦排序

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）08（a）-0120-02

1 對余弦排序理論進行分析

為了能夠在檢索信息這一個領域有一個很好的發展，Salton等人提出了一個新的模型，即向量空間模型。這個模型主要的作用就是查詢文檔與信息所具有的相似程度，而檢查的辦法就是查出人們所搜索的文檔向量與人們所查詢的信息向量之間的夾角，然后用此夾角的余弦值作為相似程度的定量。為了能夠更好的規劃電網，我們可以將這個余弦排序理論加以改造以后用于我們的電力系統中。

2 輸電網規劃方法研究現狀

由于電網規劃是一項比較復雜，約束比較多的項目，因此在其優化問題上有很大的難度。然而隨著社會的發展，計算機網絡、運籌學以及系統工程等領域也在快速的發展，從而為解決這些輸電網規劃上的難題帶來很大的便宜條件，為了能夠更好的對輸電網規劃進行研究本文將其分成了三個階段。

2.1 啟發式方法階段

在這個階段內我們所采取的手段為依靠直觀的數據來進行分析，最常見的方法就是根據某些特定的原則對電路系統中可行性路線的靈敏度參數進行迭代，一直到最后的結果滿足我們所需的要求。

在這個階段中，為了能夠控制電力系統的運行我們常常采用靈敏分析法，這種方法主要是對一些控制變量與運行指標進行分析以此來確定此變量能夠對系統造成的影響，從而找到解決的辦法使系統運行的更加順利。在這個靈敏度分析法的基礎上，人們逐漸研究出了一些新的辦法，比如說：逐步推倒法以及逐步擴展法。逐步推倒法主要是構建一個虛擬的網絡，在構建的時候我們可以依據水平年的原始數據來進行，構建好之后我們可以發現此網絡雖然在連通上效率比較高，但是它不經濟。在我們構建好網路之后還需要進行一下潮流分析，這樣我們就可以將一些用處不大的路線去除出去，使我們的網絡只剩下一些效率比較高的路線。

2.2 數學優化方法階段

顧名思義，數學優化方法就是在進行輸電網規劃的時候將其中的一些約束條件等轉化成運籌學范圍的數學模型，然后運用數學方法進行計算以及求解，最終得出一個最優秀的方法。到現在為止我們所了解的數學規則法包括：整數規則方法、線性規劃方法、混合整數規劃方法、非線性規劃方法、動態規劃方法、分支定界方法、模糊規劃方法。

2.3 智能優化方法階段

如果我們采用傳統的數學規劃方法，那么我們所能解決的僅僅是一些小型的輸電網規劃問題，如果碰到一些比較復雜的、節點比較多的輸電網規劃，我們就會無所適從。然而近幾年來人工智能手段發展越來越迅速，我們對于輸電網的規劃也隨之發展起來，一些國內外的優秀學者們發現了一些新的方法：將規劃人員的經驗與專家的知識結合到一起然后推理出的專家系統，在進行優化求解的時候才用模糊數學的規則，模擬生物界自然生活法則的遺傳進化算法，通過模擬螞蟻找尋食物的時候選擇最優路徑所研究的蟻群算法，通過觀察自然界植物生長所研究的模擬植物生長算法等。

遺傳算法是我們根據自然界的法則所制定的一套模擬算法，我們都知道自然界的生存法則就是“物競天擇，適者生存”，在進行遺傳算法的時候我們所采用的技術是計算機編碼，我們可以利用它將一些優化的問題進行編碼，一般情況下我們會將其編碼為染色體，我們所選擇的號碼為0和1，然后我們針對其進行一些自然遺傳學上的操作，直至到出現最優的染色體，其所代表的實際問題就是我們所求的最優解。這種方式所求的內容大都為不連續的或者非線性的，而且在尋找最優解的時候我們都是在可行域內進行，因此不會出現局部最優解的問題。在我們第一次將遺傳算法應用于輸電網的規劃上時發現其不僅具有很好的可行性，最后所得的結果也非常好。我們在進行輸電網規劃的時候采用遺傳算法可以看到它將實際問題中的一些比較復雜的變量全部轉化成了非常簡單的0-1變量，這樣一來我們在求解的時候就不需要考慮可導、線性、連續等問題，在規劃方案的時候就會非常簡單明了。

3 算例分析

我們在對算例進行分析的時候所采取的辦法為對比法，本文主要是將多目標模糊評價方法與層次分析法進行對比，從而得到一個綜合性質的滿意度與綜合權重。為了方便兩者的比較，我們可以列一個表1，在表1中我們將各個方案的加權余弦和值分別填入其中。從所得的數據中我們可以了解到在使用層次分析法來進行評價的時候沒有辦法很好的建立數學模型，從而沒有辦法進行數學優化法，如果進行比較的元素比較單一的話可以采用，一旦進行比較的元素多于某一個值那么進行比較的時候就不容易達成一致。我們采用模糊評價法的時候會發現這種評價方法在很大程度上比較依賴人的主觀性。因此我們可以在對綜合權重進行評價的時候加入一些熵理論，這樣一來我們在進行評價的時候可以大大避免人為的偏好，對于各個目標的問題都可以進行有效的解決，從而使得最后的結果可以很好的滿足人們的要求。

4 結語

如果想要在智能電網條件下來進行輸電網的規劃我們可以建立一個多目標輸電網規劃的數學模型，模型建立好之后我們就可以利用遺傳算法來進行求解，最后通過算例分析對其進行分析以及對比，得出最適合的方案。

參考文獻

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