[发明专利]一种基于蚁群算法与地理信息系统的变电站输电线路规划方法

说明书

本发明公开了一种基于蚁群算法与地理信息系统的变电站输电线路规划方法，首先采用栅格化算法对拟架设线路区域进行划分编号，根据线路规划红线区域，将GIS数据输入到模型中，经栅格化后得到栅格化线路规划原始图，而后依据蚁群智能优化模型对输电线路进行优化并赋给参数，每次的迭代过程都会产生一个最短路径L，最终得到优化结果,获得最优的输电线路规划路径。

专利领域

本发明属于电力系统领域，涉及变电站输电线路优化选择的方法研究,尤其涉及一种基于蚁群算法与地理信息系统的变电站输电线路规划方法。

背景技术

输电线路路径设计是要在送电线路起终点之间，选择一条全面符合国家各项方针政策的线路路径。在路径设计时，既要考虑电力系统本行业的运行安全可靠、经济合理、施工运行方便，又要不影响其他线路的正常工作，还应保护好沿线的自然风貌和生态环境。

传统的线路选择要求线路设计人员应综合考虑国家方针政策、地区发展规划与系统运行要求，多方案综合比较。选线工作一般按照设计阶段分为四步进行，即室内选线、收集资料、初勘与终勘选线。整个过程工序繁琐，工作量大，人员和设备投入很大。

随着计算机技术的不断进步，路径优化算法的使用为输电线路寻优提供了新的技术手段。强大的地理信息数据可以辅助完成输电线路路径选择。现阶段，基于GIS地理信息系统实现输电线路路径选择方面已有大量的研究应用，这些应用大致分为智能算法研究、基于有向图的最短路径研究以及基于GIS数据处理三个方面。

蚁群算法(AG)是利用机器蚂蚁模拟真实自然环境下蚂蚁群体行进方式等群体行为的模拟优化算法，AG由意大利学者Dorigo M等人在一九九一年第一次提出，并第一次尝试用于解决旅行商问题(TSP)。之后，又有学者系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型。蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理，根据昆虫科学家的观察，发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达，但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径，并在周围环境发生变化后，自适应地搜索新的最佳路径。

蚁群算法的基本原理:

1、蚂蚁在路径上释放信息素。

2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。

3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。

4、最优路径上的信息素浓度越来越大。

5、最终蚁群找到最优寻食路径。

将蚁群算法与GIS系统结合进行路径优化将具有广阔的应用场景。

发明目的

本发明的目的在于，将蚁群算法与地理信息系统相结合，探究变电站输电线路的优化选择路径，构建可靠的变电站输电线路选择优化系统，通过输入地理信息数据来输出最优规划路径。

发明内容

本发明公开了一种基于蚁群算法与地理信息系统的变电站输电线路优化方法，包括以下步骤：

步骤1、构建拟架设线路区域的格栅模型，包括：对变电站拟架设输电线路的区域采用栅格化算法进行划分编号，根据线路规划不可架设的红线区域，将地理信息系统GIS数据输入到模型中，经栅格化后得到栅格化线路规划原始图，其中用深底色格栅标出不可架设的红线区域；

步骤2、构建蚁群算法优化模型并赋给参数，所述参数包括初始栅格信息素浓度、起点坐标(x₀,y₀)、终点坐标(x,y)、迭代次数n、单次迭代蚁群的蚂蚁数量m、信息素增强系数α、信息素启发函数因子β、信息素挥发因子ρ和信息素常数1，所述格栅信息素浓度是单位面积内的格栅数量；