[发明专利]一种基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法

权利要求书

1.一种基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一、根据已有电力系统框架，获取已有电力系统框架中待恢复电力区域节点之间相连情况，待恢复电力区域节点之间相连情况包括相连接的电力线路的长度、节点的类型、节点的负荷、发电厂发电量和发电厂用电量；

根据相连接的电力线路的长度、节点的类型、节点的负荷、发电厂发电量和发电厂用电量建立电力系统节点和线的模型；

所述待恢复电力区域节点为待恢复电力区域变电站或发电厂；

节点的类型为变电站或发电厂；

步骤二、采用Dijlstra算法得到步骤一建立的节点和线的模型中任意两节点之间最短路径，任意两节点间最短路径所经过的节点集合为R_ij，R_ij表示节点i、j之间最短路径所经过的节点集合；

设节点和线的模型中有n个节点，任意两节点的距离矩阵为L；

最短路径对应的距离为节点和线的模型中任意两节点之间最短距离，用最短距离矩阵LL表示，最短距离矩阵LL是一个n×n矩阵；

若两节点直接相连，则距离矩阵L中节点i与节点j的距离L_ij和最短距离矩阵LL中节点i与节点j的距离LL_ij相等；

若两节点不直接相连，则距离矩阵L中节点i与节点j的距离L_ij和最短距离矩阵LL中节点i与节点j的距离LL_ij不相等；

步骤三、设节点和线的模型的n个节点中，黑启动电源所在节点为p，找到n个节点中的m个节点与节点p相连的最短路径以及该最短路径对应的最短距离；

m个节点为第一批供电节点；

节点p不在m个节点中；具体过程为：

步骤三一、遗传算法以第一批供电节点的连接顺序作为种群，进行交叉变异计算，通过遗传算法生成第一批供电节点的连接序列，序列为{a,b,……,m}；

步骤三二、按照第一批供电节点的连接序列，从第一批供电节点的第一个节点开始，通过矩阵LL，结合Dijlstra算法，找到节点p到序列中第一个节点a的最短路径LL_ap；

第一批供电节点的连接序列中第一个节点a与节点p相连路径经过的节点集合A₁满足A₁＝R_ap；第一个节点a与节点p间的最短路径长度l₁＝LL_ap；

R_ap为节点a到节点p的最短路径所经过的节点集合；

步骤三三、通过矩阵LL，结合Dijlstra算法，找到第一批供电节点的第二个节点b与集合A₁中各节点相连的距离中最短路径所对应的节点q′，q′属于集合A₁，将最短路径经过的节点集合与节点集合A₁合并，得到前两个节点与节点p的最短路径长度l₂以及最短路径所经过节点集合A₂；

步骤三四、直至得到第一批供电节点的m个节点与节点p的最短路径长度l_m以及最短路径所经过节点集合A_m；

即步骤三一中通过遗传算法生成第一批供电节点的连接序列所对应的第一批供电节点的最优化路径；

步骤三五、设遗传算法种群有60个，子代最多迭代500代，每次迭代重复步骤三一至三四，得出最短路径及最短路径长度。

2.根据权利要求1所述一种基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法，其特征在于：所述步骤二中设节点和线的模型中有n个节点，任意两节点的距离矩阵L为：

其中，L_ij是一个n×n矩阵，L_ij为节点i与节点j的距离；n为节点总数，取值为正整数；i、j为大于0小于等于n的整数。

3.根据权利要求2所述一种基于Dijlstra算法和遗传算法的供电路径优化方法，其特征在于：所述步骤三三中A₂＝A₁∪R_bq′，l₂＝LL_ap+LL_bq′；

R_bq′为第二个节点b到节点q′的最短路径所经过的节点集合；

LL_bq′为第二个节点b到节点q′间的最短路径长度。