基于蟻群算法的配電網恢復研究與應用

關鍵詞：蟻群算法；配電網恢復；機器學習；配電網

0引言

隨著社會經濟的快速發展和人們生活水平的不斷提高，電力系統的穩定運行對于保障國家經濟發展和人民生活質量變得尤為重要[1]。配電網作為電力系統的重要組成部分，其安全、穩定、高效的運行對確保電力供應的可靠性具有決定性的作用。然而，自然災害、設備故障等突發事件的發生往往會對配電網造成嚴重的破壞，導致供電中斷，從而對社會生活和經濟活動產生重大影響。因此，研究如何在突發事件發生后快速恢復配電網的供電能力，減少停電時間，提高電力系統的韌性，已成為電力系統研究領域的一個重要方向[2]。

傳統的配電網恢復方式主要依賴于預定的恢復計劃和操作人員的經驗判斷。這些方法通常包括手動切換配電網中的備用線路、局部負載轉移和使用移動電源等[3]。雖然這些方法在實踐中被證明是可行的，但它們仍然存在一些不足。首先，依賴人工操作的恢復計劃在處理復雜故障時可能不夠靈活和迅速，特別是在大規模停電情況下，人工判斷可能導致恢復過程的延遲。其次，傳統方法往往未能充分考慮配電網的動態變化，如負載波動和分布式能源資源的接入，這可能降低恢復計劃的效率和有效性。

隨著機器學習技術的發展和應用，利用機器學習算法進行配電網恢復表現出了顯著優勢。與傳統方法相比，機器學習算法可以更準確地預測配電網的狀態，實時優化恢復計劃，提高恢復的速度和效率。因此，利用機器學習算法進行配電網恢復，不僅可以克服傳統方法的不足，還可以提升電力系統的韌性和可靠性，為應對配電網復雜故障提供了一種高效、智能的解決方案。本文旨在探索蟻群算法（antcolonyoptimization，ACO）在配電網恢復問題中的應用，通過蟻群算法提高其在實際配電網中的適用性和效率。

1 相關技術

1.1 配電網介紹

配電網是電力系統不可或缺的一環，其核心職責是通過變壓器降低高壓電并且使其經過一系列配電線路及配備齊全的設施，安全且可靠地輸送至最終用電者，這些用電者包括家庭住戶、工業企業、商業機構以及農業領域用電者。根據電壓級別的不同，配電網可分為高壓、中壓及低壓配電網3個層級。其中，高壓配電網承擔著長距離電能輸送的任務；中壓配電網則在一定區域內進行電能的分配工作；低壓配電網直接連接到終端用戶，完成電力的最終輸送。在配電網的設計與運營過程中，必須綜合考慮其運行效率、系統可靠性、安全性標準以及對環境的潛在影響，確保電力系統的平衡發展與可持續性。

隨著智能電網技術的不斷發展與應用，現代配電網正在向更加自動化和智能化的方向邁進。這一轉變不僅顯著提升了電力供應的靈活性與可靠性，還有效減少了能源浪費，通過優化電網運行和管理，進一步增強了電網的經濟性和環境友好性。智能配電網技術的應用，如先進的計量基礎設施、分布式能源資源的整合，以及對電力需求的實時響應，都為配電網的高效運營提供了堅實基礎。此外，這些技術還促進了可再生能源的廣泛利用，為實現低碳經濟和可持續發展目標奠定了基礎。配電網不能僅局限于傳統的電能輸送，而是在智能化、自動化的推動下，向著更加高效、可靠、環境友好的方向發展。通過引入創新技術和管理策略，現代配電網正成為支撐可持續能源系統和響應未來能源需求變化的關鍵力量。

1.2蟻群算法介紹

蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食行為的優化算法，它由MarcoDorigo在1992年首次提出[4]。蟻群算法的靈感來源于螞蟻在尋找食物路徑時留下信息素的機制，使得其他螞蟻能夠沿著這些路徑到達食物源。通過這種方式，螞蟻能夠在多條路徑中找到最短的一條[5]。在蟻群算法中，這種機制被用來解決優化問題，特別是那些需要尋找最優路徑的問題。

蟻群算法的基本過程可以分為以下6個關鍵步驟。

步驟1：參數初始化，包括信息素濃度、螞蟻數量、信息素蒸發系數、信息素重要度、啟發式信息重要度等。

步驟2：每只螞蟻根據當前信息素濃度和啟發式信息，如路徑的可見度或逆距離，選擇下一個節點，直到構建出完整的解決方案。

步驟3：對每只螞蟻找到的解進行局部優化，該步驟可以提高算法的效率和解的質量，但并非所有蟻群算法的變體（如最大—最小蟻群算法、精英螞蟻策略、多目標蟻群算法）都包含這一步驟。

步驟4：根據螞蟻構建的解決方案，更新路徑上的信息素，包括信息素蒸發和信息素增加。

步驟5：檢查算法是否滿足終止條件，這些條件可以是達到最大迭代次數、解的質量達到預設標準或解的改善程度低于某個閾值。

步驟6：在所有迭代完成后，選擇并輸出找到的最優解。

蟻群算法通過上述流程在多次迭代中逐漸改善解決方案，最終趨向于問題的最優解或近似最優解。這個過程的核心在于信息素的動態更新機制，它能夠引導螞蟻群體智能地搜索解空間，發現并強化高質量解決方案的路徑。

2基于蟻群算法的配電網恢復

2.1基本原理

在配電網自動化系統中，蟻群算法的應用集中于對停電區域內的分段開關與聯絡開關轉換操作進行優化求解。此過程的目標是確定相應開關分合狀態變化的可能性，從而通過模擬這些開關的操作，提高系統的恢復效率和可靠性。通過精確分析各種開關狀態改變的概率，可以更有效地指導實際操作，確保電力供應的穩定性和網絡的高效運行。

在電力線路正常運行的階段，配電網自動化系統中自動化終端釋放的信息素濃度需要保持一致，以確保系統的穩定性和可預測性。當系統啟動最佳路徑搜索過程時，信息素的釋放則會根據螞蟻在搜索過程中所選擇的路徑而發生動態變化。這導致螞蟻所傾向選擇的路徑上的信息素濃度會隨著越來越多螞蟻的經過而逐漸增強，從而引導后續的螞蟻更傾向于選擇這些路徑。路徑選擇的概率計算如下：

其中，Pkij（t）為t時刻，螞蟻k從開關i轉移到開關j的概率；δij（t）為t時刻，路徑（i，j）上的信息素濃度；α為信息素重要程度的參數，控制信息素影響力的大小；ωij為路徑（i，j）的啟發式信息；β為啟發式因子的重要性參數，控制啟發式信息的影響；tabu（k）為螞蟻k的禁忌表，其記錄螞蟻已經訪問過的開關以避免重復訪問，如果路徑（i，j）不在螞蟻k的禁忌表中，則轉移概率由信息素濃度和啟發式信息共同決定，并且通過參數α和β控制。如果路徑（i，j）在禁忌表中，則轉移概率為0，意味著螞蟻不會選擇返回到它已經訪問過的節點。

2.2 配電網恢復算法步驟

首先，初始階段需要設置所有線路上的信息素濃度為零，確保開始時沒有任何路徑被優先考慮。同時，初始化信息素增量為零并設定最小成本函數，其目的是創建一個禁忌表，用于記錄螞蟻已經探索過的路徑，防止算法陷入循環。

其次，算法進入循環搜索過程階段，螞蟻通過查詢禁忌表中記錄的路徑轉換概率，決定其下一步的移動方向。這一過程不斷重復，直至每一只螞蟻都獨立形成一條從源點到各個負載點的輻射型網絡結構。

再次，完成路徑構建后，算法計算每條路徑上信息素的增量，并據此更新信息素濃度，以反映各路徑的優劣程度，引導后續螞蟻的搜索方向。

最后，算法通過增加迭代次數，并判斷是否達到預設的最大迭代次數。如果沒有達到，算法將清空禁忌表中的記錄，以便新一輪的搜索可以重新開始；否則，算法終止。通過這種方式，算法能夠在所有可能的網絡恢復方案中找到成本最低的最優解。

3實驗仿真與分析

本文以某配電網地區的線路為例，該線路中包含7個配電終端設備分段開關。如圖1所示，系統為了安全考慮，在開關4與開關5之間添加接地故障，當出現故障時會觸發保護機制，執行斷開操作以隔離故障，防止故障蔓延至整個電網。此過程被稱作跳閘。跳閘后，由于開關4與開關5是配電線路的控制節點，整條配電線路將會失去電源，從而導致所有依賴該線路供電的終端用戶全部斷電。

當蟻群算法應用于配電網故障檢測和恢復時，各配電終端裝置會實時監控配電網中各個節點的電氣參數，還會分析配電網的暫態和穩態特性。如圖2所示，在正常運行的區域，如開關1、開關2、開關3、開關6處的終端設備將會釋放表示配電網正常運行狀態的信息素。而在發生異常的節點，如開關4和開關5，終端設備則會釋放表示配電網異常運行狀態的信息素，配電主站會收集這些信息素，以指導故障判斷和供電恢復的決策過程。因此，為了隔離故障并恢復正常供電，主站控制開關1、開關2、開關3和開關6的開關閉合，而保持開關4和開關5的開關分開，從而切斷故障區段并恢復其他區域的供電。該操作確保了非故障區域的供電可以迅速恢復，而故障區段則被有效隔離，保障了整個系統的穩定性和安全性。

4結論

本文探討了蟻群算法在配電網故障恢復重構中的應用，目標是最小化負荷切除量及減少開關操作的次數。為此，構建了一個蟻群算法優化求解模型，并通過具體的案例驗證了模型的有效性。實驗結果顯示，蟻群算法在處理此類組合優化問題時，能夠以較高的準確率和更快的收斂速度尋找到全局最優解，證實了基于蟻群算法的配電網恢復方法既實用又高效。本文提出的方法不僅具有堅實的理論基礎，而且在實際應用中表現出顯著的優勢。該方法不僅能夠有效提升配電網的恢復效率，還能在確保配電網穩定性的前提下，最大限度地減少經濟損失和用戶不便。因此，蟻群算法為配電網故障恢復重構提供了一個可行且有效的新途徑。