CN104751239A - 基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法 - Google Patents

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马义松
武志刚
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Abstract

本发明公开了基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，包含以下顺序的步骤：基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，利用遍历算法将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图；采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态；通过随机优化得到在给定投资约束条件下最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型。本发明所述的方法，在给定投资约束条件下选择最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型，使得指定馈线集合内整体上的可靠性提升幅度最高，算法理论严谨，具备较高的实用性。

Description

基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法
技术领域
本发明涉及配电网自动化建设领域，特别涉及基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法。
背景技术
随着智能电网理念的不断深入，配网自动化在智能配电网故障定位及隔离、配电网自愈、配电网潮流动态优化、提高配电网资产利用率等方面将发挥越来越重要的核心作用。
配网自动化以一次网架和设备为基础，综合多种通信方式，实现对配电网的监测与控制，并通过与相关应用系统的信息集成，实现配电网的科学管理。配网自动化可以快速检测并隔离故障，实现负荷转供，从而最大程度地减少因故障导致的用户停电次数和时间，对提高配电网可靠具有重要作用。
配网自动化建设涉及大量的资金投入，优化计算的结果显然非常重要。
因此，有必要提供一种新的设备优化配置方法来满足人们的需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，该方法在给定投资约束条件下，为配电自动化建设提供最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型。
本发明的目的通过以下的技术方案实现：
基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，包含以下顺序的步骤：
S1.基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，利用其遍历算法将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图；
S2.采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态：0表示负荷节点间无连接关系，1表示负荷节点通过非自动化设备连接，2表示负荷节点通过半自动化设备连接，3表示负荷节点通过全自动化设备连接；通过随机优化得到在给定投资约束条件下最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型。
步骤S1中，所述的基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，具体为：根据电网的拓扑结构特征建立设备映射表，将区域负荷抽象为节点，开关设备抽象为边，整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据。
步骤S1中，所述的遍历算法的遍历过程为：利用Neo4j自身集成的遍历算法得到开关设备，进行负荷节点收缩合并，将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
(1)本发明将以配电网架的典型形式为研究对象，研究在配电线路上开展配网自动化建设对提升供电可靠性的效果，同时提出评估配网自动化建设成本的精确方法，将可靠性和经济性结合起来提出配网自动化建设智能决策技术支持的综合评判优化模型，研究优化问题的求解算法。
(2)本发明算法将采用较成熟的遗传算法来对优化模型进行求解。基于配电网拓扑结构分析、配电网潮流计算和配电网可靠性指标计算，研究如何在给定配网自动化建设总造价约束的前提下，通过对配网自动化装置的安装位置和自动化水平的选择进行优化，使配网自动化建设对配电网整体可靠性的提升幅度最大。
(3)本发明采用Neo4j图数据库进行数据整合，如图2所示。有效解决了目前电网中不同业务数据分散的问题，图数据库具备较为完善的高性能的网络拓扑算法和高效的检索性能，能够根据电网的拓扑特性高效存储并处理动态变化且内在数据关系复杂电力数据。
(4)利用Neo4j自身集成的遍历算法得到开关设备，进行负荷节点收缩合并，将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图。
(5)本发明采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态，通过随机优化得到在给定投资约束条件下最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型。
附图说明
图1为本发明所述的基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法的流程图；
图2为图1所述方法的基于Neo4j图数据库数据整合示意图；
图3为39节点配电网算例图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1，基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，包含以下顺序的步骤：
S1.基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，利用其遍历算法将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图；
所述的基于Neo4j图数据库进行数据整合具体通过以下步骤实现：根据电网的拓扑结构特征建立设备映射表，将区域负荷抽象为节点，开关设备抽象为边，整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据；
所述的遍历算法的遍历过程为：利用Neo4j自身集成的遍历算法,通过指定具体的查询属性，遍历得出相关开关设备对象和区域负荷节点，将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图；
S2.采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态，通过随机优化得到在给定投资约束条件下最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型；具体为：采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态，0表示负荷节点间无连接关系，1表示负荷节点通过非自动化设备连接，2表示负荷节点通过半自动化设备连接，3表示负荷节点通过全自动化设备连接，通过随机优化计算，得到在给定投资约束条件下的最优解，从而得到相应的配网自动化安装位置和最优的设备类型。
下面以39节点配电网为例，如图3所示。介绍本发明中提到的基于遗传算法的配电自动化优化配置方法的研究过程。
(1)算例简介
39节点配电网系统基准电压为12.66kV，包含39个节点，38条支路，将要安装的带故障指示灯功能的开关设备2个，带遥控功能的开关设备3个。如图2所示为该主网的不同类型数据基于Neo4j数据库进行整合的效果，根据电网的拓扑结构特征建立设备映射表，将区域负荷抽象为节点，开关设备抽象为边,整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据。
(2)配电自动化设备配置优化
本发明基于39节点配电网系统数据，通过遗传算法进行随机优化，算法种群数量为200，进化代数为100，初始交叉率Pc为0.5，初始变异率Pm为0.2。
根据配电网拓扑结构和待安装的开关设备及类型，本发明可以动态搜索给出在给定投资约束条件下选择最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型(如表1所示)，使得指定馈线集合内整体上的可靠性提升幅度最高，该方法可对可靠性提升程度进行定量分析，与以往单纯地依靠运行人员的经验相比，在实际电网的运行调度和规划设计中更加具备工程实用性。
表1
安装位置 安装类型
1-2 带遥控功能的开关设备
2-3 带遥控功能的开关设备
3-28 带故障指示灯功能的开关设备
4-5 带故障指示灯功能的开关设备
28-29 带遥控功能的开关设备
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：
S1.基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，利用其遍历算法将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图；
S2.采用遗传算法的整数编码，用0、1、2和3表示开关设备自动化状态：0表示负荷节点间无连接关系，1表示负荷节点通过非自动化设备连接，2表示负荷节点通过半自动化设备连接，3表示负荷节点通过全自动化设备连接；通过随机优化得到在给定投资约束条件下最优的配网自动化安装位置和最优的设备类型。
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，其特征在于，步骤S1中，所述的基于Neo4j图数据库整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据，具体为：根据电网的拓扑结构特征建立设备映射表，将区域负荷抽象为节点，开关设备抽象为边，整合配电网络拓扑数据、馈线运行数据以及馈线基础数据。
3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的配电自动化设备的优化配置方法，其特征在于，步骤S1中，所述的遍历算法的遍历过程为：利用Neo4j自身集成的遍历算法得到开关设备，进行负荷节点收缩合并，将配电网简化等效为区域负荷节点和开关设备的拓扑结构图。
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