CN103824122A - 基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法 - Google Patents

基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法 Download PDF

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Abstract

一种基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,该方法是基于实际复杂的电力系统输变电工程立项决策时的指标模型,将问题分为立项和决策两个阶段,并将安全性I类的各个指标作为下层多目标模型的目标函数,将安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性等指标作为上层多目标模型的目标函数,在满足下层多目标模型的条件下,进行上层多目标模型的优化,上下层多目标模型相互迭代,求取输变电工程建设最优方案,从而能很好地处理其安全性I类指标多且需要优先满足的问题,有效地求解该问题。

Description

基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法
技术领域
本发明涉及的是一种基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,属于电力系统规划技术领域。
背景技术
随着我国经济的高速发展和电力系统的不断扩大,人们对供电的安全性、可靠性、质量等方面的要求也日益增长,势必需要大量的输变电工程投入到电网建设中。为应对电网建设需求,每年都会有大量的输变电工程上报。在这些工程中,有一部分是电网建设需要的,他们能解决电网的某个缺陷,但另外有一部分也是没有必要的,或者上报的方案并不是最优的,需要替换为更好的实施方案。如何在大量的工程中选择需要的,并且以一种最好的方案进行实施,对于电网建设决策者而言,至关重要。
输变电工程立项决策方法的基本任务是对上报申请的待选项目,根据对电网的全面评价确定其是否有必要立项,如果立项,则合理地决策用哪一种方案进行针对性地改造和建设,从而使规划方案能满足电网安全可靠运行要求,适应电力发展要求,同时使能源资源得到合理的优化配置。
输变电工程立项决策问题是一个非线性、多阶段、多目标的复杂优化问题。目前,对于输变电工程立项决策问题往往建立成一个多目标模型,由于全面的输变电工程立项决策模型的目标函数太多,并且部分目标函数需要优先满足,导致普通的多目标优化算法很难求解这样一个问题。而当前大部分文献通过简化数学模型并采用多目标优化算法进行求解,但这势必导致最后的评价结果不够全面,从而影响实际工程的实施。因此,急需一种高效求解的多目标优化算法求解全面的输变电工程立项决策模型,从而为工程实际提供更加全面的参考结果。
发明内容
本发明的目的是为了在输变电工程立项决策方法中考虑实际复杂的电力系统输变电工程立项决策时的指标模型,提高结果的可靠性,为此,本发明提供了一种基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法。
本发明所述的基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,该方法基于实际复杂的电力系统输变电工程立项决策时的指标模型,将问题分为立项和决策两个阶段,并将安全性I类的各个指标作为下层多目标模型的目标函数,将安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性等指标作为上层多目标模型的目标函数,通过上下层多目标模型相互迭代,从而能很好地处理其安全性I类指标多且需要优先满足的问题,有效地求解该问题。
本发明所述的基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,该方法包括如下步骤:
(1)读入系统初始数据,对整个电力系统进行潮流计算,判断是否满足安全性I类指标要求,若满足,则无需立项,输出结果,反之,则进入决策阶段;
(2)读入建设方案初始数据,初始化建设方案集,进入下层多目标模型;
(3)在下层多目标模型中计算每种建设方案对应的各个目标适应值,并与安全极限进行比较,将满足要求的建设方案放入安全方案集,反之,则放入不安全方案集;
(4)在初次迭代中,用评价方法评价安全方案的安全裕度,将满足安全裕度要求的建设方案提交到上层多目标模型;在后续的迭代中,若更新的方案均满足要求,则直接提交上层多目标模型;若更新的方案不满足要求,则不进行更新;
(5)进入上层多目标模型,对下层多目标模型优化提交的安全方案,计算其它方面的评价指标;
(6)判断是否满足结束准则,若达到最大允许迭代次数或最优解对应的目标函数值在给定的迭代步数内改变量小于给定值时,停止优化并输出结果,形成Pareto最优解,转到步骤(10);否则转到步骤(7);
(7)根据Pareto支配概念,比较各个建设方案之间的优劣,构造非支配解集;通过比较非支配解集和优化方案集中解的Pareto支配关系,更新优化方案集;若优化方案集中方案的数量还未达到上限,则转到步骤(8);反之,则对优化方案集进行缩减;
(8)更新建设方案,构造新方案;
(9)判断新方案是否在安全方案集中,若其在,则保留在上层多目标模型中,转到步骤(8)等待下一次的更新;反之,判断新方案是否在不安全方案集中,若其在,则转到步骤(8)再次更新方案的速度和位置;若新方案既不在安全方案集中,也不在不安全方案集中,则转到步骤(3)新方案进入下层多目标模型,校验新方案的安全性I类指标;
(10)根据评价方法对Pareto最优解进行评价,确定最终的评价结果。
本发明所述步骤(1)中,安全性I类指标包括电网供电能力、电网安全校核和电网供电质量三个方面的指标,作为立项阶段的评判指标和决策阶段的优先满足指标。
所述步骤2中,下层多目标模型为以安全性I类中各个指标为目标函数的多目标优化模型。
所述步骤4中,上层多目标模型为以安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性这些可量化与不可量化指标为目标函数的多目标优化模型;其中安全性II类指标包含安全风险指标,经济性指标包含建设投入、运维投入、经济效益和社会效益四个方面的指标,环境友好性指标包含土地利用率和景观协调度两个方面的指标,适应性指标包含供电充裕性和建设难度两个方面的指标,协调性指标包含上下级电网协调性和设备协调因子两个方面的指标。
所述步骤3、4和9中,设置了安全方案集和不安全方案集,以及上下层多目标模型之间的迭代策略,下层多目标模型将满足安全性I类指标的方案提交于上层多目标模型,而上层多目标模型将安全性不确定的新方案返回至下层多目标模型进行检验,相互迭代,提高求解的效率。
本发明是将多目标优化问题分为双层多目标模型,其中下层多目标模型为需要优先满足的安全性I类指标,而上层多目标模型包含剩余的评价指标,有利于在满足安全性I类指标的情况下去寻求方案其他指标的最优性,能适用于包含复杂指标的输变电工程立项决策模型。
本发明的有益效果是:本发明采用了两阶段双层多目标优化方法,将考虑实际复杂评价指标的输变电工程立项决策问题转化为两阶段多目标优化问题,同时根据目标函数中安全性I类指标需要优先满足的特点,用双层多目标优化方法将目标函数分成两层多目标模型,并通过上下层多目标模型的相互迭代有效地求解该问题,为其在实际电力系统中的应用打下坚实基础。与现有的输变电工程立项决策方法相比,本发明提出的方法主要有以下改进:
1、该方法能适用于实际中包含大量可量化与不可量化的复杂高维指标的输变电工程立项决策问题。
2、双层多目标优化算法将部分需要优先满足的目标函数单独划分成一层多目标模型,使问题能够有效地求解。
附图说明
图1是基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法的流程示意图。
图2是上下层多目标模型迭代策略图。
图3是实例电网拓扑图。
图4是实际复杂的输变电工程立项决策评价指标模型。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明做详细的介绍:图1、2所示,本发明所述的基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,它包括如下步骤:
(1)读入系统初始数据,对整个电力系统进行潮流计算,判断是否满足安全性I类指标要求,若满足,则无需立项,输出结果,反之,则进入决策阶段;
(2)读入建设方案初始数据,初始化建设方案集,进入下层多目标模型;
(3)在下层多目标模型中计算每种建设方案对应的各个目标适应值,并与安全极限进行比较,将满足要求的建设方案放入安全方案集,反之,则放入不安全方案集;
(4)在初次迭代中,用评价方法评价安全方案的安全裕度,将满足安全裕度要求的建设方案提交到上层多目标模型;在后续的迭代中,若更新的方案均满足要求,则直接提交上层多目标模型;若更新的方案不满足要求,则不进行更新;
(5)进入上层多目标模型,对下层多目标模型优化提交的安全方案,计算其它方面的评价指标;
(6)判断是否满足结束准则,若达到最大允许迭代次数或最优解对应的目标函数值在给定的迭代步数内改变量小于给定值时,停止优化并输出结果,形成Pareto最优解,转到步骤(10);否则转到步骤(7);
(7)根据Pareto支配概念,比较各个建设方案之间的优劣,构造非支配解集;通过比较非支配解集和优化方案集中解的Pareto支配关系,更新优化方案集;若优化方案集中方案的数量还未达到上限,则转到步骤(8);反之,则对优化方案集进行缩减;
(8)更新建设方案,构造新方案;
(9)判断新方案是否在安全方案集中,若其在,则保留在上层多目标模型中,转到步骤(8)等待下一次的更新;反之,判断新方案是否在不安全方案集中,若其在,则转到步骤(8)再次更新方案的速度和位置;若新方案既不在安全方案集中,也不在不安全方案集中,则转到步骤(3)新方案进入下层多目标模型,校验新方案的安全性I类指标;
(10)根据评价方法对Pareto最优解进行评价,确定最终的评价结果。
本发明所述步骤(1)中,安全性I类指标包括电网供电能力、电网安全校核和电网供电质量三个方面的指标,作为立项阶段的评判指标和决策阶段的优先满足指标。
所述步骤2中,下层多目标模型为以安全性I类中各个指标为目标函数的多目标优化模型。
所述步骤4中,上层多目标模型为以安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性这些可量化与不可量化指标为目标函数的多目标优化模型;其中安全性II类指标包含安全风险指标,经济性指标包含建设投入、运维投入、经济效益和社会效益四个方面的指标,环境友好性指标包含土地利用率和景观协调度两个方面的指标,适应性指标包含供电充裕性和建设难度两个方面的指标,协调性指标包含上下级电网协调性和设备协调因子两个方面的指标。
所述步骤3、4和9中,设置了安全方案集和不安全方案集,以及上下层多目标模型之间的迭代策略,下层多目标模型将满足安全性I类指标的方案提交于上层多目标模型,而上层多目标模型将安全性不确定的新方案返回至下层多目标模型进行检验,相互迭代,提高求解的效率。
本发明是将多目标优化问题分为双层多目标模型,其中下层多目标模型为需要优先满足的安全性I类指标,而上层多目标模型包含剩余的评价指标,有利于在满足安全性I类指标的情况下去寻求方案其他指标的最优性,能适用于包含复杂指标的输变电工程立项决策模型。
实施例:
以某供区电网为例进行仿真计算验证本发明方法的有效性。该原系统包含20个节点,3台发电机(长方形表示)。其中字母A~F表示500kV电压等级的节点,数字1~15表示220kV电压等级的节点。该供区原先有一个500kV变电站(节点A),三台1000MVA的主变,容载比低,且当失去一台主变时,会导致失去一部分负荷,供电能力不足,需要提高变电容量。鉴于此,该项目考虑选择扩建A变电站(附带新建节点B220kV开关站)或者新建B变电站,两者新增变电容量均为2000MVA,且附带新建节点B至节点4~8的220kV线路,其余可选新建线路信息见表1。原始拓扑结构见图3。
表1可选新建线路信息
Figure BDA0000456671350000051
根据实际输变电工程立项决策评价指标体系,这里的模型考虑三级指标,其中包括安全性I类、安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性六个大类指标,细分到三级指标共29个,具体见图4。因此目标函数就要考虑这29个指标,其中安全性I类作为优先要满足的指标,包括9个。即上层多目标模型包含9个目标函数,下层多目标模型包含20个目标函数。具体模型可以表示为:
min y = F ( x ) = ( f 1 ( x ) , f 2 ( x ) , · · · · · · , f 29 ( x ) ) T s . t . g ( x ) ≤ 0 h ( x ) = 0
其中x=(x1,……,xn)为决策变量,表示可选线路编码,n为决策变量的数量,F(x)=(f1(x),f2(x),……,f29(x))为29维的目标矢量,表示各个指标对应的目标函数。g(x)为安全性I类指标的不等式约束,h(x)为潮流等式约束。
在立项阶段,目前该供区需500千伏变电站网供负荷约为2400MW,经计算,该供区500kV变电站容载比为1.23,根据电力规划导则,500kV变电站容载比需在1.5~1.9之间,所以该供区变电容量不足,不满足安全性I类的指标,即需要立项。为了提高供电可靠性,必需提高变电容量。
在决策阶段,以第一次迭代来说明本发明方法的流程,特别是上下层多目标模型的协调迭代过程。首先随机选取初始方案(见表2),数字1表示新建,数字2表示扩建。其余表示所在线路新建的回路数。然后进入下层多目标模型,经过潮流计算,将不满足安全性I类指标的方案放入不安全方案集(见表3),将满足安全性I类指标的方案放入安全方案集(见表4)。用评价方法对安全方案集中的建设方案进行比选,并选出安全裕度较高的4个方案,提交至上层多目标模型。
在上层多目标模型中,通过对方案的安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性计算比较,均放入优化方案集,并对各个方案进行更新,得到新方案(见表5)。新方案既没有在安全方案集中,也没有在不安全方案集中,需要再次到下层多目标模型中校验安全性。
在下层多目标模型中,新方案均满足安全性I类指标,将其加入到安全方案集,并提交上层多目标模型。通过对方案的安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性计算比较,均放入精英集。此时优化方案数量超过其上限(4个),进行缩减,得到表6。
按上述的过程不断迭代,不断地更新方案,直到得到最优解,然后通过评价方法得到建设方案的最终评价结果(表7);结果显示,方案3为最优方案。从评价结果看新建B变电站的方案更优,且安全裕度也更高。
以上结果显示本发明方法将需要优先满足的安全性I类指标单独划分成一层多目标模型,有利于问题的有效求解,并适用于包含大量复杂高维指标的输变电工程立项决策问题。
表2初始方案
表3不安全方案集
Figure BDA0000456671350000072
表4安全方案集
Figure BDA0000456671350000073
表5新方案集
Figure BDA0000456671350000074
注:方案中上标括号里的数字代表迭代次数
表6更新后的优化方案集
Figure BDA0000456671350000075
表7最终的方案
Figure BDA0000456671350000076

Claims (6)

1.一种基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)读入系统初始数据,对整个电力系统进行潮流计算,判断是否满足安全性I类指标要求,若满足,则无需立项,输出结果,反之,则进入决策阶段;
(2)读入建设方案初始数据,初始化建设方案集,进入下层多目标模型;
(3)在下层多目标模型中计算每种建设方案对应的各个目标适应值,并与安全极限进行比较,将满足要求的建设方案放入安全方案集,反之,则放入不安全方案集;
(4)在初次迭代中,用评价方法评价安全方案的安全裕度,将满足安全裕度要求的建设方案提交到上层多目标模型;在后续的迭代中,若更新的方案均满足要求,则直接提交上层多目标模型;若更新的方案不满足要求,则不进行更新;
(5)进入上层多目标模型,对下层多目标模型优化提交的安全方案,计算其它方面的评价指标;
(6)判断是否满足结束准则,若达到最大允许迭代次数或最优解对应的目标函数值在给定的迭代步数内改变量小于给定值时,停止优化并输出结果,形成Pareto最优解,转到步骤(10);否则转到步骤(7);
(7)根据Pareto支配概念,比较各个建设方案之间的优劣,构造非支配解集;通过比较非支配解集和优化方案集中解的Pareto支配关系,更新优化方案集;若优化方案集中方案的数量还未达到上限,则转到步骤(8);反之,则对优化方案集进行缩减;
(8)更新建设方案,构造新方案;
(9)判断新方案是否在安全方案集中,若其在,则保留在上层多目标模型中,转到步骤(8)等待下一次的更新;反之,判断新方案是否在不安全方案集中,若其在,则转到步骤(8)再次更新方案的速度和位置;若新方案既不在安全方案集中,也不在不安全方案集中,则转到步骤(3)新方案进入下层多目标模型,校验新方案的安全性I类指标;
(10)根据评价方法对Pareto最优解进行评价,确定最终的评价结果。
2.根据权利要求1所述基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于所述步骤(1)中,安全性I类指标包括电网供电能力、电网安全校核和电网供电质量三个方面的指标,作为立项阶段的评判指标和决策阶段的优先满足指标。
3.根据权利要求1所述基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于所述步骤2中,下层多目标模型为以安全性I类中各个指标为目标函数的多目标优化模型。
4.根据权利要求1所述基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于所述步骤4中,上层多目标模型为以安全性II类、经济性、环境友好性、适应性和协调性这些可量化与不可量化指标为目标函数的多目标优化模型;其中安全性II类指标包含安全风险指标,经济性指标包含建设投入、运维投入、经济效益和社会效益四个方面的指标,环境友好性指标包含土地利用率和景观协调度两个方面的指标,适应性指标包含供电充裕性和建设难度两个方面的指标,协调性指标包含上下级电网协调性和设备协调因子两个方面的指标。
5.根据权利要求1所述基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于所述步骤3、4和9中,设置了安全方案集和不安全方案集,以及上下层多目标模型之间的迭代策略,下层多目标模型将满足安全性I类指标的方案提交于上层多目标模型,而上层多目标模型将安全性不确定的新方案返回至下层多目标模型进行检验,相互迭代,提高求解的效率。
6.根据权利要求1所述基于两阶段双层多目标优化的输变电工程立项决策方法,其特征在于将多目标优化问题分为双层多目标模型,其中下层多目标模型为需要优先满足的安全性I类指标,而上层多目标模型包含剩余的评价指标,有利于在满足安全性I类指标的情况下去寻求方案其他指标的最优性,能适用于包含复杂指标的输变电工程立项决策模型。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105305419A (zh) * 2015-10-12 2016-02-03 山东大学 一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法
CN109543281A (zh) * 2018-11-19 2019-03-29 四川大学 煤炭资源开采权分配二层决策优化方法
CN109711728A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 陕西师范大学 基于电力不确定性和低碳诉求的双层多目标电力调度方法
CN116342197A (zh) * 2023-01-05 2023-06-27 上海朗晖慧科技术有限公司 一种结合地理位置信息的实时价格方案生成方法
CN116523481A (zh) * 2023-05-09 2023-08-01 山东理工大学 上层零售商定价与下层微网独立决策的双层协同优化方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101105820A (zh) * 2007-08-23 2008-01-16 上海交通大学 电网规划计算机辅助决策支持系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101105820A (zh) * 2007-08-23 2008-01-16 上海交通大学 电网规划计算机辅助决策支持系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
屈刚 等: ""考虑联络线传输功率的双层分区多目标输电网规划"", 《中国电机工程学报》 *
曹一家 等: ""考虑大停电风险的输电网扩展规划模型和算法"", 《中国电机工程学报》 *
李相勇 等: ""双层规划问题的粒子群算法研究"", 《管理科学学报》 *
程浩忠 等: ""多目标电网规划的分层最优化方法"", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105305419A (zh) * 2015-10-12 2016-02-03 山东大学 一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法
CN109543281A (zh) * 2018-11-19 2019-03-29 四川大学 煤炭资源开采权分配二层决策优化方法
CN109711728A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 陕西师范大学 基于电力不确定性和低碳诉求的双层多目标电力调度方法
CN109711728B (zh) * 2018-12-27 2023-04-18 陕西师范大学 基于电力不确定性和低碳诉求的双层多目标电力调度方法
CN116342197A (zh) * 2023-01-05 2023-06-27 上海朗晖慧科技术有限公司 一种结合地理位置信息的实时价格方案生成方法
CN116342197B (zh) * 2023-01-05 2023-11-14 上海朗晖慧科技术有限公司 一种结合地理位置信息的实时价格方案生成方法
CN116523481A (zh) * 2023-05-09 2023-08-01 山东理工大学 上层零售商定价与下层微网独立决策的双层协同优化方法

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