[发明专利]一种用于求解电力系统最优潮流的交替搜索方法

说明书

本发明公开一种用于求解电力系统最优潮流的交替搜索方法，获取控制变量种类以及其上下限值，并获取相关状态变量的约束要求；设置交替搜索方法所用的算法参数，根据需要优化的电力系统性能指标以及对控制变量的相关约束设定算法的适应度函数；根据种群中特定个体到当前最优个体的距离为该个体分配一个概率；判断寻优种群当前的迭代次数是处于奇数周期还是偶数周期；根据各个体所处周期及为其分配的概率的大小，按照相关公式更新其位置及适应度值，然后更新全局最优个体，分配新的概率，并重复直到迭代次数达到预先设定的最大迭代次数。本方法对于实际电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要的参考价值。

技术领域

本发明涉及最优潮流计算领域，涉及一种用于求解电力系统最优潮流的交替搜索方法，特别涉及一种根据种群所处周期和个体概率大小决定个体更新方式的最优潮流求解方法。

背景技术

最优潮流的主要目的是通过调节发电机输出功率、机端电压、变压器分接头等可利用的控制变量来寻找能满足所有运行约束条件的，使系统的某一性能指标(如发电成本或网损)达到最优值时的潮流分布。

牛顿法、梯度法等经典数学方法要求目标函数可导，限制了其在含离散变量的最优潮流问题中的应用。智能算法一般无需求导，且具有隐并行性，较经典数学方法有一定的优势。但传统智能算法常常难以有效调节算法搜索和利用的程度，例如遗传算法以交叉变异作为种群的更新方式，侧重于搜索；粒子群算法则每次迭代均通过向个体最优和全局最优解学习来更新个体，侧重于利用。

最优潮流与电力系统的安全经济运行密切相关。如何更好的调节算法搜索和利用的程度，使得最优潮流的求解过程可以收敛至一个更优的解，对于电力系统优化运行具有非常的重要的意义。

发明内容

为解决现有技术中调节算法搜索和利用的程度低的问题，本发明的目的在于提出一种用于求解电力系统最优潮流的交替搜索方法。本方法的提出，可以使电力系统最优潮流问题收敛至一个更好的解，对于实际电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要的参考价值。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种用于求解电力系统最优潮流的交替搜索方法，包括以下步骤：

步骤1：获取某电力系统能够调节的控制变量种类以及控制变量的上下限值，并获取该电力系统对于状态变量的约束要求；

步骤2：设置交替搜索方法所用的算法参数，对于该电力系统可调节的控制变量在其规定限值内进行随机初始化的操作以产生初始个体/初始解，根据需要优化的电力系统性能指标以及对控制变量的相关约束设定算法的适应度函数；

步骤3：计算随机初始化后各个个体的适应度值大小，根据种群中特定个体到当前最优个体的距离为该个体分配一个概率，距离当前最优个体越近则该个体的概率值越小；

步骤4：判断寻优种群当前的迭代次数是处于奇数周期还是偶数周期：

如处于奇数周期，则使距当前最优个体较近的个体以大概率向最优个体收敛，使距当前最优个体较远的个体以大概率围绕最优个体做大范围的搜索；

如处于偶数周期，则安排距当前最优个体较近的个体以大概率围绕最优个体做大范围的搜索，安排距当前最优个体较远的个体以大概率向最优个体收敛；

步骤5：在所有个体均根据步骤4得到新的位置后，判断其适应度值是否优于前代：

若是，则更新个体适应度值和个体位置；

若否，则个体适应度值和位置维持不变；

然后更新全局最优个体，根据每个个体到全局最优个体的距离为其分配新的概率，并重复步骤4直到迭代次数达到预先设定的最大迭代次数。

优选地，步骤2中，设置交替搜索方法所用的适应度函数f为：