CN103632207B - 一种电源电网综合优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种电源电网综合优化方法，其包括以下步骤：建立一电源电网综合优化系统，数据收集模块收集规划区的原始数据并对其电压等级做出初步优化；优化方案生成模块根据初步优化结果和原始数据，利用遗传算法生成M个电源电网综合优化方案；目标函数建立模块根据优化方案建立目标函数并给出相应约束条件；目标函数计算模块根据约束条件对M个优化方案均进行判断，得到满足约束条件的优化方案，并计算其目标函数；停电损失计算模块对满足约束条件的方案计算停电损失成本；根据接收到的目标函数计算结果和停电损失成本，优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的优化方案进行优化处理，生成成本最小的电源电网综合优化方案并输出。

Description

一种电源电网综合优化方法

技术领域

本发明涉及一种优化方法，特别是关于一种电源电网综合优化方法。

背景技术

在现实世界中存在一些规模小、相对独立的电网，例如：海上油田群电网等孤岛电网。以典型的海上油田群电网为例，它通常是由几个平台电站通过远距离海缆联网形成的。与内陆电网不同，海上油田群电网节点数较少，电源和电网统一运营，由于供电用户的特殊性，需要特别考虑海上油田群电网的可靠性因素。而目前对海上油田群电网在建设时期的优化并不系统，没有考虑各平台电站之间的输电联系，从而导致发电设备利用率不高，供电可靠性低。

要解决电源电网优化这一离散性高，非线性，高维数的优化问题，可以像传统大电网优化一样先进行电源优化，确定电源建设方案以后再进行电网优化，以满足输电要求。而对于电压等级较低，输电容量较少，规模较小，机组数量较少的孤立电网，电源和电网综合优化成为了可能。

目前，很多电网优化方法仍是按照满足一定运行要求下成本最小的原则，可靠性分析只是应用于对已有电网优化方法的校验。传统的电网优化方法对于可靠性要求高的电网不适用，也很难灵活的综合评价优化方案的经济性和可靠性，以海上油田群电网优化为例，电网的可靠性对钻油平台的正常运行有着至关重要的影响，在对海上油田群电网进行优化时，应当综合考虑其经济性和可靠性，这样才能达到安全、稳定、经济运行的目标。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种可靠性高、成本低的电源电网综合优化方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种电源电网综合优化方法，其包括以下步骤：1）建立一包括数据收集模块、优化方案生成模块、目标函数建立模块、目标函数计算模块、停电损失计算模块和优化方案生成模块的电源电网综合优化系统；2）在数据收集模块中，收集并分析规划区的人口数量、经济水平、地理环境、资源状况、电力负荷特性和负荷密度数据，并根据收集的数据对规划区的电力负荷进行预测，根据电力负荷预测结果，对规划区的电压等级做出初步优化并将优化结果传输至优化方案生成模块；收集规划区的已有电源及电网运行的历史数据、可建电源点、可建线路的输电走廊数、可建线路条数、可建电厂的位置数以及可建机组台数作为电源电网综合优化原始数据传输至优化方案生成模块；3）优化方案生成模块根据规划区的电压等级初步优化结果和电源电网综合优化原始数据，利用遗传算法中生成初始种群的函数生成M个电源电网综合优化方案并传输至目标函数建立模块；4）目标函数建立模块根据生成的M个电源电网综合优化方案建立电源电网综合优化的目标函数并对目标函数给出约束条件，建立的目标函数和约束条件传输至目标函数计算模块；5）目标函数计算模块根据约束条件对M个电源电网综合优化方案均进行判断，并将满足约束条件的电源电网综合优化方案传输至停电损失计算模块；对满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数进行计算，并将计算结果传输至优化方案生成模块；6）停电损失计算模块对满足约束条件的电源电网综合优化方案计算停电损失成本，并将计算结果传输至优化方案生成模块；7）根据接收到的满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数和停电损失成本，优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，生成成本最小的电源电网综合优化方案并输出。

所述步骤4）中，以发电机组和输电线路为优化变量，采用直流潮流方程模拟电力网络，以新建电厂、已建电厂、新建线路、已建线路的固定投资、运行费用之和最小为目标函数主体，建立的电源电网综合优化的目标函数为：

C=B+F，

式中，C为电源与电网运行的总成本；B为电源优化成本；F为电网优化成本；

$B=K\×\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(I_t+C_t+P_t),$

$F=K\×\underset{(i,j)\∈N_{\mathrm{AL}}}{\mathrm{\Σ}}{c}_{\mathrm{ij}}\×n_{\mathrm{ij}}+\underset{(i,j)\∈N_L}{\mathrm{\Σ}}{S}_{\mathrm{ij}}\×8760\×f,$

T为优化总年数；t表示第几年；K为现值与等年值的转换系数；I_t为第t年新建电厂或机组的固定投资费用；C_t为第t年投产的所有电厂和机组的运行费用；P_t为第t年建设方案的罚函数；c_ij是线路i-j的建设费用，n_ij是线路i-j的新建条数，N_AL是待选线路集合，N_L是所规划区域的电力系统中所有线路集合，S_ij是线路i-j的线路损失，K为现值与等年值的转换系数，f是电价系数。

所述步骤4）中，对目标函数给出的约束条件为：新建机组数的整数性约束、总装机机组数的整数性约束、电厂投产机组数的整数性约束、电力平衡约束、电量平衡约束、N安全运行条件和N-1安全运行条件下的电力网络潮流约束、N安全运行条件和N-1安全运行条件下的线路潮流限制以及N安全运行条件和N-1安全运行条件下的待建线路走廊架线数目约束。

所述步骤6）中，停电损失成本为：

$\mathrm{TS}=I_{\mathrm{IEAR}}\×E_{\mathrm{EENS}}=I_{\mathrm{IEAR}}\×\underset{q\∈S_F}{\mathrm{\Σ}}{L}_{q,r}\underset{j\∈S_h}{\mathrm{\Π}}{P}_{\mathrm{qj}}\underset{k\∈S_H}{\mathrm{\Π}}(1-P_{\mathrm{qk}}),$

式中，I_IEAR为缺电损失评价率，E_EENS为电量不足期望值；S_F为电力系统故障状态集合；S_h和S_H分别为发生故障状态q时的故障设备集合和正常设备集合；P_qj和P_qk分别为故障状态q下设备j和k的故障停运概率；L_q,r为第r种负荷水平下发生故障状态q时节点的切负荷量。

所述步骤7）中，优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，其包括以下步骤：①对新建机组数量和新建线路数量进行实数编码；②将满足约束条件的电源电网综合优化方案作为初始种群，并计算其适应度，具体为：满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数加上其停电损失成本，对目标函数与其停电损失成本之和取倒数，得到满足约束条件的电源电网综合优化方案的适应度；③利用轮盘赌和精英保留结合的方式选择适应度高的电源电网综合优化方案，并将其作为父代个体；采用单点交叉和单点变异的方式产生新的电源电网综合优化方案并将其作为新的个体；④重复步骤②和步骤③的操作，计算新生成电源电网综合优化方案的适应度，并再次生成新的电源电网综合优化方案，继续迭代；⑤循环至预设代数时结束循环，生成并输出成本最小的电源电网综合优化方案。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明由于利用遗传算法中生成初始种群的函数生成M个电源电网综合优化方案，并建立电源电网综合优化的目标函数且对目标函数给出约束条件，利用约束条件对M个电源电网综合优化方案均进行判断，对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，生成并输出成本最小的电源电网综合优化方案，因此本发明能够避免电源和电网单独优化时不确定因素多、优化全局性差的问题，进而实现电源电网综合优化，减少成本，提高电网的可靠性。2、本发明由于将N-1安全运行条件下的电力网络潮流约束、线路潮流限制和待建线路走廊架线数目约束引入电源电网综合优化中，因此本发明能够避免由于电网在建设初期结构不完整，难以生成满足传统的N-1校验方案的弊端，从而解决由于线路造价较高所导致的满足校验方案的成本都不可接受的问题。3、本发明由于采用停电损失计算模块对满足约束条件的电源电网综合优化方案停电损失成本进行计算，并将相应的停电损失成本传输至优化方案生成模块，由优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，因此采用本发明对电源电网进行综合优化时优化更为全面、准确。基于以上优点，本发明可以广泛应用于电力系统优化领域。

附图说明

图1是本发明的电源电网综合优化方法的流程图

图2是本发明采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理的流程图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明的电源电网综合优化方法，包括以下步骤：

1）建立一包括数据收集模块1、优化方案生成模块2、目标函数建立模块3、目标函数计算模块4、停电损失计算模块5和优化方案生成模块6的电源电网综合优化系统。

2）在数据收集模块1中，收集并分析规划区的人口数量、经济水平、地理环境、资源状况、电力负荷特性和负荷密度等方面的数据，并根据收集的数据对规划区的电力负荷进行预测，根据电力负荷预测结果，对规划区的电压等级做出初步优化并将优化结果传输至优化方案生成模块2；收集规划区的现有电源及电网运行的历史数据、可建电源点、可建线路的输电走廊数、可建线路条数、可建电厂的位置数以及可建机组台数等数据，并将收集数据作为电源电网综合优化原始数据传输至优化方案生成模块2。

3）优化方案生成模块2根据规划区的电压等级初步优化结果和电源电网综合优化原始数据，利用遗传算法中生成初始种群的函数生成M个电源电网综合优化方案并传输至目标函数建立模块3。

4）目标函数建立模块3根据生成的M个电源电网综合优化方案建立电源电网综合优化的目标函数，并对目标函数给出约束条件，建立的目标函数和约束条件传输至目标函数计算模块4。

（1）以发电机组和输电线路为优化变量，采用直流潮流方程模拟电力网络，以新建电厂、已建电厂、新建线路、已建线路的固定投资、运行费用之和最小为目标函数主体，建立电源电网综合优化的目标函数：

C=B+F （1）

式（1）中，C为电源与电网运行的总成本，B为电源优化成本，F为电网优化成本。电源优化成本B和电网优化成本F求解方法为：

①电源优化成本B表示新建电厂和已建电厂的固定投资、运行费用之和，可以表示为：

$B=K\×\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(I_t+C_t+P_t)---\left(2\right)$

式（2）中，T为优化总年数；t表示第几年；K为现值与等年值的转换系数；I_t为第t年新建电厂或机组的固定投资费用；C_t为第t年投产的所有电厂和机组的运行费用；P_t为第t年建设方案的罚函数。

式（2）中，由于线路投资费用在工程项目的前期支付，考虑到资金的时间价值，设定线路投资资金的等年值，线路投资资金的现值与等年值的转换系数K可以表示为：

$K=\frac{r{(1+r)}^n}{{(1+r)}^n-1}---\left(3\right)$

式（7）中，r为资金贴现率，n为分摊年限。

式（2）中，第t年新建电厂或机组的固定投资费用I_t可以表示为；

$I_t=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{KZ}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{ti}}\×X_{\mathrm{ti}}---\left(4\right)$

式（4）中，KZ为可建电厂总数；a_ti为第t年第i个电厂的建设费用，X_ti为第t年第i个电厂的新建机组数。

投产机组包括新建机组和已有机组，其中，已有机组中不包括因寿命等问题退出运行的机组；运行费用包括可变运行费用和固定运行费用，其中，可变运行费用包括投产机组的燃料费用，固定运行费用包括对投产机组进行维护、修理所需的费用。式（2）中，第t年投产的所有电厂和机组的运行费用C_t可以表示为：

$C_t=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{KZ}}{\mathrm{\Σ}}}(b_{\mathrm{ti}}\×X_{\mathrm{ti}})+\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ti}}\×(N_{\mathrm{oi}}-\underset{j=1}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_{\mathrm{ij}})---\left(5\right)$

式（5）中，KZ为可建电厂总数，b_ti为第t年第i个电厂的运行费用，X_ti为第t年第i个电厂的新建机组数；L为已建电厂总数，N_oi为第i个电厂已建机组数，Z_ij为第i个电厂到第j年退役的机组数。

式（2）中，第t年电源电网综合优化方案的罚函数P_t可以表示为：

P_t＝F_w×P_w （6）

式（6）中：F_w是罚系数，取10¹⁵；P_w是电源电网综合优化方案w违反约束条件的次数；罚函数P_t是约束条件和目标函数之间的纽带，对于不满足约束条件的电源电网综合优化方案，其罚函数P_t极大，从而使违反约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数极大。

②电网优化成本F是建设成本和运行成本之和，可以表示为：

$F=K\×\underset{(i,j)\∈N_{\mathrm{AL}}}{\mathrm{\Σ}}{c}_{\mathrm{ij}}\×n_{\mathrm{ij}}+\underset{(i,j)\∈N_L}{\mathrm{\Σ}}{S}_{\mathrm{ij}}\×8760\×f---\left(7\right)$

式（7）中，c_ij是线路i-j的建设费用，n_ij是线路i-j的新建条数，N_AL是待选线路集合，N_L是所规划区域的电力系统中所有线路集合，S_ij是线路i-j的线路损失，K为现值与等年值的转换系数，f是电价系数。

（2）对电源电网综合优化的目标函数给出约束条件：

电源与电网综合优化的目标函数的约束条件包括：电厂或机组的整数型约束，电力平衡约束、电量平衡约束等，具体包括：

①新建机组数的整数性约束

电厂中的机组投建是一个整数优化的问题，所以第t年第i个电厂的新建机组数X_ti和第i个电厂到第j年退役的机组数Z_ij必须是整数，且不小于零，即

X_ti≥0,Z_ij≥0 （8）

②总装机机组数的整数性约束

第i个电厂的总装机台数不能超过预定的总装机台数：

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{it}}\≤N_{\mathrm{if}}---\left(9\right)$

式（9）中，X_it为第i个电厂从第1年到第t年的总装机台数；N_if为海上油田平台预定的总装机台数。

③电厂投产机组数的整数性约束

电厂每年投产机组的台数要受到施工和制造能力所允许投产台数的限制，即

X_it≤M_it （10）

式（10）中，X_it为第i个电厂从第1年到第t年的总装机台数，M_it为施工和制造能力所允许投产台数。

④电力平衡约束可以表示为：

$\underset{j=1}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{ji}}\×W_i)\≥{\mathrm{CL}}_t---\left(11\right)$

式（11）中，W_i是第i个电厂的机组容量，X_ji是第j年第i个电厂的新建机组数量；CL_t是需要新建容量，可以表示为：

${\mathrm{CL}}_t=D_{\mathrm{mt}}\×(1+R)-\underset{i=1}{\overset{N_o}{\mathrm{\Σ}}}((N_{\mathrm{oi}}-\underset{j=1}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_{\mathrm{ij}})\×W_{\mathrm{ti}})---\left(12\right)$

式（12）中，D_mt是第t年的负荷预测值；R是备用容量比率。

⑤电量平衡约束可以表示为：

$\underset{j=1}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{ji}}\×W_i\×T_i)\≥E_t---\left(13\right)$

式（13）中，W_i是第i个电厂的机组容量；X_ji是第j年第i个电厂的新建机组数量；T_i是第i个电厂的年利用小时数；E_t是需要新增电量，可以表示为：

$E_t=E_{\mathrm{mt}}\×(1+E)-\underset{i=1}{\overset{N_o}{\mathrm{\Σ}}}((N_{\mathrm{oi}}-\underset{j=1}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_{\mathrm{ij}})\×W_{\mathrm{ti}}\×T_i)$

其中，E_mt是第t年的负荷预测值，E是备用电量比率。

⑥N安全运行条件和N-1安全运行条件下的电力网络潮流约束分别为：

P_gi-P_di-P_i＝0 （14）

P_gi-P_di-P_i'＝0 （15）

式（14）和式（15）中，P_gi和P_di分别表示第i个电厂的发电机出力负荷；式（14）中，P_i是第i个电厂在电力网络中的注入功率，即：

$P_i=\underset{j\∈i}{\mathrm{\Σ}}{b}_{\mathrm{ij}}(n_{\mathrm{ij}}^0+n_{\mathrm{ij}}){\mathrm{\θ}}_j---\left(16\right)$

式（16）中，b_ij是线路i-j的电纳，θ_j是节点j的相对相角，是线路i-j的已建条数，n_ij是线路i-j的新建条数。

式（15）中，P_i'是第i个电厂在N-1安全运行条件下的电力网络中的注入功率，即：

${P_i}^{\′}=\underset{j\∈i}{\mathrm{\Σ}}{b}_{\mathrm{ij}}(n_{\mathrm{ij}}^0+n_{\mathrm{ij}}-1){\mathrm{\θ}}_j---\left(17\right)$

⑦N安全运行条件和N-1安全运行条件下的线路潮流限制分别为：

$\left|P_{\mathrm{mn}}\right|\≤P_{\mathrm{mn}}^{\max }(m,n)\∈N_L---\left(18\right)$

${|P}_{\mathrm{mn}}^{\′}|\≤P_{\mathrm{mn}}^{\max }(m,n)\∈N_L---\left(19\right)$

式（18）和（19）中，P_mn和P'_mn分别是N安全运行条件下和N-1安全运行条件下任意线路m-n的有功潮流；是线路m-n的最大有功潮流。

⑧N安全运行条件和N-1安全运行条件下的待建线路走廊架线数目约束分别为：

$0\≤n_{\mathrm{ij}}\≤n_{\mathrm{ij}}^{\max }(i,j)\∈N_{\mathrm{AL}}---\left(20\right)$

$n_{\mathrm{ij}}^0+n_{\mathrm{ij}}-1\≥0---\left(21\right)$

5）目标函数计算模块4根据约束条件对M个电源电网综合优化方案均进行判断，舍弃不满足约束条件的电源电网综合优化方案并将满足约束条件的电源电网综合优化方案传输至停电损失计算模块5；对满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数进行计算，并将计算结果传输至优化方案生成模块6。

6）停电损失计算模块5对满足步骤4）给出的约束条件的电源电网综合优化方案计算停电损失成本，停电损失成本TS为：

$\mathrm{TS}=I_{\mathrm{IEAR}}\×E_{\mathrm{EENS}}=I_{\mathrm{IEAR}}\×\underset{q\∈S_F}{\mathrm{\Σ}}{L}_{q,r}\underset{j\∈S_h}{\mathrm{\Π}}{P}_{\mathrm{qj}}\underset{k\∈S_H}{\mathrm{\Π}}(1-P_{\mathrm{qk}})---\left(22\right)$

式（22）中，I_IEAR为缺电损失评价率，E_EENS为电量不足期望值；S_F为电力系统故障状态集合；S_h和S_H分别为发生故障状态q时的故障设备集合和正常设备集合；P_qj和P_qk分别为故障状态q下设备j和k的故障停运概率；L_q,r为第r种负荷水平下发生故障状态q时节点的切负荷量。

式（22）中，缺电损失评价率I_IEAR通过以下步骤获得：

①从断电时间内产品产量减少的损失，即减产损失；正在生产过程中产品的损坏，也就是废品(次品)损失；因断电引起的原料在存储过程中材料的损失；供电恢复后，随后生产线(设备)重置调整期间减少的生产价值，即重新启动期间的损失，其中重新启动是指供电恢复以后直到全部生产完全得到恢复为止的阶段；断电造成的设备损坏的损失；生产线重启额外费用的损失；断电造成的劳务损失七个方面收集规划区海上油田群电网因停电事故的经济损失。

②将七个方面的经济损失相加后除以对应的停电量即得到规划区海上油田群电网的缺电损失评价率I_IEAR。

式（22）中，电量不足期望值E_EENS通过以下步骤获得：

①根据海缆故障情况，采用节点标记算法NMA(Node Marking Algorithm)求解电网结构。

②根据步骤①得到的电网结构，利用每个子网的发电量减去用电量得到电量不足期望值E_EENS。

7）根据接收到的满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数和停电损失成本，优化方案生成模块6采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，生成成本最小的电源电网综合优化方案并输出。

如图2所示，优化方案生成模块6采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理的步骤具体包括：

①对新建机组数量和新建线路数量进行实数编码。

②将满足约束条件的电源电网综合优化方案作为初始种群，并计算其适应度，具体为：满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数加上其停电损失成本，对目标函数与其停电损失成本之和取倒数，得到满足约束条件的电源电网综合优化方案的适应度。电源与电网运行的总成本C越小，电源电网综合优化方案的适应度越大。

③利用轮盘赌和精英保留结合的方式选择适应度高的电源电网综合优化方案，并将其作为父代个体。采用单点交叉和单点变异的方式产生新的电源电网综合优化方案并将其作为新的个体。

④重复步骤②和步骤③的操作，计算新生成电源电网综合优化方案的适应度，并再次生成新的电源电网综合优化方案，继续迭代。

⑤循环至预设代数时结束循环，生成并输出成本最小的电源电网综合优化方案。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和方法步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (1)

1.一种电源电网综合优化方法，其包括以下步骤：

1)建立一包括数据收集模块、优化方案生成模块、目标函数建立模块、目标函数计算模块、停电损失计算模块和优化方案生成模块的电源电网综合优化系统；

2)在数据收集模块中，收集并分析规划区的人口数量、经济水平、地理环境、资源状况、电力负荷特性和负荷密度数据，并根据收集的数据对规划区的电力负荷进行预测，根据电力负荷预测结果，对规划区的电压等级做出初步优化并将优化结果传输至优化方案生成模块；收集规划区的已有电源及电网运行的历史数据、可建电源点、可建线路的输电走廊数、可建线路条数、可建电厂的位置数以及可建机组台数作为电源电网综合优化原始数据传输至优化方案生成模块；

3)优化方案生成模块根据规划区的电压等级初步优化结果和电源电网综合优化原始数据，利用遗传算法中生成初始种群的函数生成M个电源电网综合优化方案并传输至目标函数建立模块；

4)目标函数建立模块根据生成的M个电源电网综合优化方案建立电源电网综合优化的目标函数并对目标函数给出约束条件，建立的目标函数和约束条件传输至目标函数计算模块；以发电机组和输电线路为优化变量，采用直流潮流方程模拟电力网络，以新建电厂、已建电厂、新建线路、已建线路的固定投资、运行费用之和最小为目标函数主体，建立的电源电网综合优化的目标函数为：

C＝B+F，

式中，C为电源与电网运行的总成本；B为电源优化成本；F为电网优化成本；

$B=K\×\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(I_t+C_t+P_t),$

$F=K\×\underset{(i,j)\∈N_{AL}}{\Σ}{c}_{ij}\×n_{ij}+\underset{(i,j)\∈N_L}{\Σ}{S}_{ij}\×8760\×f,$

T为优化总年数；t表示第几年；K为现值与等年值的转换系数；I_t为第t年新建电厂或机组的固定投资费用；C_t为第t年投产的所有电厂和机组的运行费用；P_t为第t年建设方案的罚函数；c_ij是线路i-j的建设费用，n_ij是线路i-j的新建条数，N_AL是待选线路集合，N_L是所规划区域的电力系统中所有线路集合，S_ij是线路i-j的线路损失，K为现值与等年值的转换系数，f是电价系数；

对目标函数给出的约束条件为：新建机组数的整数性约束、总装机机组数的整数性约束、电厂投产机组数的整数性约束、电力平衡约束、电量平衡约束、N安全运行条件和N-1安全运行条件下的电力网络潮流约束、N安全运行条件和N-1安全运行条件下的线路潮流限制以及N安全运行条件和N-1安全运行条件下的待建线路走廊架线数目约束；

5)目标函数计算模块根据约束条件对M个电源电网综合优化方案均进行判断，并将满足约束条件的电源电网综合优化方案传输至停电损失计算模块；对满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数进行计算，并将计算结果传输至优化方案生成模块；

6)停电损失计算模块对满足约束条件的电源电网综合优化方案计算停电损失成本，并将计算结果传输至优化方案生成模块；停电损失成本为：

$TS=I_{IEAR}\×E_{EENS}=I_{IEAR}\×\underset{q\∈S_F}{\Σ}{L}_{q,r}\underset{j\∈S_h}{\Π}{P}_{qj}\underset{k\∈S_H}{\Π}(1-P_{qk}),$

式中，I_IEAR为缺电损失评价率，E_EENS为电量不足期望值；S_F为电力系统故障状态集合；S_h和S_H分别为发生故障状态q时的故障设备集合和正常设备集合；P_qj和P_qk分别为故障状态q下设备j和k的故障停运概率；L_q,r为第r种负荷水平下发生故障状态q时节点的切负荷量；

7)根据接收到的满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数和停电损失成本，优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，生成成本最小的电源电网综合优化方案并输出；

优化方案生成模块采用遗传算法对满足约束条件的电源电网综合优化方案进行优化处理，其包括以下步骤：

①对新建机组数量和新建线路数量进行实数编码；

②将满足约束条件的电源电网综合优化方案作为初始种群，并计算其适应度，具体为：满足约束条件的电源电网综合优化方案的目标函数加上其停电损失成本，对目标函数与其停电损失成本之和取倒数，得到满足约束条件的电源电网综合优化方案的适应度；

③利用轮盘赌和精英保留结合的方式选择适应度高的电源电网综合优化方案，并将其作为父代个体；采用单点交叉和单点变异的方式产生新的电源电网综合优化方案并将其作为新的个体；

④重复步骤②和步骤③的操作，计算新生成电源电网综合优化方案的适应度，并再次生成新的电源电网综合优化方案，继续迭代；

⑤循环至预设代数时结束循环，生成并输出成本最小的电源电网综合优化方案。