CN105552907A - 一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，包括：从完整电网模型中提取220kV双环拉手网，形成简化网架，并以220kV变电站供给负荷之和最大化为目标，构造了满足电网运行约束以及N-1静态安全约束的非线性优化模型。同时，配套采用内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法来本发明中所述的优化模型。采用两层循环优化的方法来跟踪修正优化过程中500kV变电站的电压状态，保证了在简化网架的条件下仍能快速获得准确的最优结果，从而有益于为电网规划和运行调度等工作提供科学的参考依据。

Description

一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法

技术领域

本发明涉及电网供电能力评估技术领域，特别是涉及一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法。

背景技术

随着我国大城市电网负荷的逐年增长，城市电网的规模也逐步扩大，220kV电网作为目前大城市电网的主干网架，除了承担输电功能以外，同时也在逐渐向承担配电供电功能的方向转化。对于这样既承担输电功能，也担负配电功能的电网来说，其供电能力是否充沛很大程度上决定着供电的可靠性和经济性，对地区经济社会发展有着重大的影响。因此，电网供电能力问题一向受到供电部门的关注。

在电网规划阶段，大多数城市的电网规划原则中一般都明确了电网结构的选择、变电站的规划建设规模和线路截面的选取等等，这虽然对电网的供电能力进行了一个初步的评估，但对于大城市220kV电网这种结构相对复杂，且存在大量环网、拉手网及其混合结构的网架而言，其潮流分布受网络拓扑约束、电源出力约束及变电站负荷分布的影响较大，对于其供电能力进行此般初步估计并无法满足指导电网规划的需要。由于无法准确掌握220kV电网各片区的最大供电能力，使得电网规划设计人员在对电网进行扩建或改造时难以全面考虑和兼顾可靠性和经济性两个方面；而从运行调度的角度来看，由于尚未形成有效的方法对电网的最大供电能力进行计算，目前220kV电网在安排运行方式时主要采用潮流计算的方法对备选的运行方式进行静态安全校核。这一方法虽然能够找出电网静态安全的隐患，但其工作极为复杂，提炼的结论也较为单一，准确度不高，应用范围十分有限。近年有人提出利用优化的思想和方法来计算220kV拉手网和环网的最大供电能力，但由于其在整个计算过程中将500kV主变220kV侧电压这一状态变量作为给定的已知值，导致这种方法无法反映和跟踪500kV主变220kV侧电压在优化过程中的变化，最后的优化结果在实际电网中进行校核与应用时可能出现某些设备过载的情况。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，从完整电网模型中提取220kV双环拉手网，形成简化网架，以220kV变电站供给负荷之和最大化为目标，建立了一种全面考虑电网设备负载能力、N-1静态安全、电压降落和网损等对220kV双环拉手网最大供电能力的影响，特别是220kV双环拉手网中500kV主变220kV侧电压的变化对该简化网架最大供电能力的影响的非线性优化模型，并在其中采用两层循环优化的方法来跟踪修正优化过程中500kV主变220kV侧的电压状态。采用内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法来进行内层循环的优化，保持了算法稳定性好、全局搜索能力强的特点。

本发明的目的通过如下技术方案实现：一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，包括如下步骤：

S1、提取220kV双环拉手网的网架结构，确定所述网架结构的网络节点数和支路数，并对所述网架结构的节点和支路进行编号，从完整电网中读取其结构参数及负荷信息，得到简化模型，进入外层循环，其中，220kV双环拉手网的平衡节点为所有500kV变电站主变的220kV侧节点，PQ节点为220kV双环拉手网中的负荷节点；

S2、外层循环通过与完整电网进行交互计算修正简化模型中平衡节点的电压幅值和相角，每轮修正后进入内层循环；

S3、内层循环通过内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法对给定220kV双环拉手网进行最大载荷方案的优化，满足收敛条件时返回外层循环；

S4、当满足外层循环收敛条件时，退出外层循环，输出满足所有约束条件的最大供电能力负荷方案。

所述步骤S2中的外层循环包括以下步骤：

S21、从完整电网模型中读取220kV双环拉手网的结构参数、负荷信息以及相关500kV主变220kV侧电压幅值和相角，进入内层循环；

S22、内层循环结束后，接受从内层循环中输出的负荷信息，并输入完整电网模型中进行潮流计算，得到相关500kV主变220kV侧电压幅值和相角的修正值；

S23、判断简化模型中500kV主变220kV侧电压给定值是否需要修正，设为第i次内层循环中简化模型500kV主变220kV侧电压给定值，为将第i次内层循环的结果代入完整电网模型计算所得的500kV主变220kV侧电压修正值，若该次循环中相对于的偏差小于预设收敛精度：(其中，μ为外层循环收敛精度，μ＞0)，则跳转S25，否则进行S24；

S24、外层循环中500kV主变220kV侧电压的更新策略为：修正电压后重新进入内层循环；

S25、输出从内层循环中接受的最优负荷信息，外层循环结束。

所述步骤S3中的内层循环包括以下步骤：

S31、接受从外层循环输入的500kV主变220kV侧电压幅值和相角，将其设定为该次内层循环中简化模型平衡节点电压幅值V_s和相角θ_s给定值；

S32、启动内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法，进行给定上述计算条件下的220kV双环拉手网最大供电能力；

S33、自适应差分进化算法收敛或达到退出条件时，算法结束，向外层循环输出优化后的负荷信息，内层循环结束。

所述步骤S32中的内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法包括以下步骤：

S321、根据读入的负荷信息，进行扩群操作，得到初始负荷种群X⁰

S322、判断处于当前进化代数的种群是否达到收敛算法收敛条件，收敛条件为当代种群适应度函数值f(t)与前一代种群适应度函数值f(t-1)的差距小于预设精度ε，即|f(t)-f(t-1)|＜ε(其中，ε为算法收敛精度，ε＞0)，若已达到收敛条件的要求，则退出算法，否则进行步骤S323；

S323、遍历种群X^t(t＝1,2,…)，对种群个体实施变异、交叉等繁殖行为,得到交叉种群

S324、采用内嵌的牛顿拉夫逊法对种群X^t和交叉种群进行筛选，识别并排除潮流越限、不能满足安全约束的个体；

S325、计算在可行域内的种群个体的适应度函数值，以种群个体所携带的负荷功率信息作为适应度函数，计算公式为：其中S_di表示节点i的负载功率，为功率因数；

S326、比较种群的适应度函数值，选择适应度函数值较大的种群，跳转S322。

所述步骤S324中的内嵌牛顿拉夫逊法包括以下步骤：

S3241、从内层循环中输入所有500kV主变220kV侧电压幅值V_s和相角θ_s给定值，设定相关的平衡节点；

S3242、从自适应差分进化算法中输入各个种群个体所携带的负荷信息，设定相关PQ节点；

S3243、根据读取的220kV双环拉手网架参数，形成简化模型节点导纳矩阵Y₀，并在各双回线支路发生N-1预想事故时，相应修改Y₀，得到各预想事故导纳矩阵Y₁',Y₂',…,Y_Nc'，修改规则为：设支路l发生N-1预想事故，则相应情况下的导纳矩阵为其中M_l为支路l的关联矢量，y_l为该支路单回线路的导纳值；

S3244、计算潮流偏差向量 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}P(e,f)\\ \mathrm{\Δ}Q(e,f)\\ \mathrm{\Δ}{V}^2(e,f)\end{array}\right]$ (式中ΔP、ΔQ和ΔV²分别指节点有功功率、无功功率和电压幅值平方的偏差)，判断最大潮流偏差是否满足收敛条件；如满足，则跳转步骤S3247，如不满足，则进行步骤S3245；其中，潮流偏差计算如下：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\ΔP}}_i=P_{is}-\left(e_i\underset{j\∈i}{\Σ}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)+f_i\underset{j\∈i}{\Σ}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n\\ {\mathrm{\ΔQ}}_i=Q_{is}-\left(f_i\underset{j\∈i}{\Σ}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)-e_i\underset{j\∈i}{\Σ}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n-r\\ {\mathrm{\ΔV}}_i^2={\left(V_{is}\right)}^2-(e_i^2+f_i^2),& i=n-r+1,...,n\end{array}\right.,$

其中，P_is、Q_is为节点i的注入功率；e_i＝V_icosθ_i，f_i＝V_isinθ_i，V_i、θ_i分别为节点i的电压幅值和相角；G_ij、B_ij分别为节点i和节点j之间的互电导和互电纳，在正常运行方式下为导纳矩阵Y₀第i行第j列元素的实部和虚部，在N-1预想事故方式下则为预想事故导纳矩阵Y_k'(k＝1,2,…,N_c)第i行第j列元素的实部和虚部；

S3245、生成雅克比矩阵： $J=\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right],$ 其中，H是n阶方阵，其元素为N是n阶矩阵，其元素为M是(n-r)×n阶矩阵，其元素为M_ij＝N_ij；L是(n-r)×n阶矩阵，其元素为L_ij＝-H_ij；R是r×n阶矩阵，其元素为R_ij＝0；S是r×n阶矩阵，其元素为S_ij＝0；

S3246、求解线性修正方程组 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}P\\ \mathrm{\Δ}Q\\ \mathrm{\Δ}{V}^2\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}e\\ \mathrm{\Δ}f\end{array}\right],$ 得到各节点电压实部和虚部的修正量Δe、Δf，更新节点电压，跳转至S3244；

S3247、还原节点电压矢量计算所有支路功率：其中，i为支路首节点，j为支路末节点，为节点i对地导纳的共轭值，为节点i与节点j之间互导纳的共轭值。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

本发明针对性强，应用方便，能够在保持现有方法计算规模小、收敛速度快、鲁棒性强等优点的同时，做到在对优化结果进行实际应用时不会再出现设备过载的情况，从而使得计算结果更为准确、实用，从而真正能够有益于为电网规划和运行调度等工作提供科学实用的参考依据。

附图说明

图1为本发明所述的方法在实施例中的流程示意图。

图2为一种典型的双环拉手网示意图。

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。

一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1、提取220kV双环拉手网的网架结构，确定所述网架结构的网络节点数和支路数，并对所述网架结构的节点和支路进行编号，从完整电网中读取其结构参数及负荷信息，得到简化模型，进入外层循环，其中，220kV双环拉手网的平衡节点为所有500kV变电站主变的220kV侧节点，PQ节点为220kV双环拉手网中的负荷节点；

S2、外层循环通过与完整电网进行交互计算修正简化模型中平衡节点的电压幅值和相角，每轮修正后进入内层循环；

S3、内层循环通过内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法对给定220kV双环拉手网进行最大载荷方案的优化，满足收敛条件时返回外层循环；

S4、当满足外层循环收敛条件时，退出外层循环，输出满足所有约束条件的最大供电能力负荷方案。

220kV双环拉手网最大供电能力，是指电压等级为220kV、具有双环结构、并且两个环网又形成拉手结构的网架在满足设备不过载和N-1安全准则的前提下，总体最大的负荷供应能力。本实施例的评估220kV双环拉手网最大供电能力方法，还考虑了220kV双环拉手网中500kV主变220kV侧电压的变化对该简化网架最大供电能力的影响，并在其中采用两层循环优化的方法来跟踪修正优化过程中500kV主变220kV侧的电压状态。采用内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法来进行内层循环的优化，保持了算法稳定性好、全局搜索能力强的特点。

具体的：

S1、提炼220kV双环拉手网结构。所述220kV双环拉手网，由2个500kV变电站与6～8个220kV变电站组成，其中每个500kV变电站均各自与3～4个220kV变电站构成环网结构，且一个环网中的某个220kV变电站与另一环网中的某个220kV变电站又通过220kV输电线路构成拉手结构。图2即示出了一种典型的双环拉手网。220kV双环拉手网中，其上级电网供电点为500kV变电站主变的220kV侧节点，有2个，在220kV双环拉手网中均将其视为平衡节点，负荷节点均视为PQ节点。确定网架中网络节点数为8、支路数为9，并且依次从左到右、从500kV变电站开始，按逆时针方向对节点进行编号，如图2所示。对编号后的220kV双环拉手网架，从完整电网中读取其结构参数、负荷信息。其中，读取的220kV双环拉手网架结构参数包括各支路的线路型号、线路长度l以及最大载流量I_lmax；读取的负荷信息包括各负荷节点的主变容量、当前负载率、最大负载率以及最小负载率以下进入外层循环。

S21、从完整电网模型的BPA潮流仿真结果中读取与220kV双环拉手网相关的500kV变电站主变的220kV侧电压幅值和相角。

S31、在220kV双环拉手网简化模型中设置相应的平衡节点，其电压幅值分别为V_s1、V_s2，电压相角分别为θ_s1、θ_s2。

S321、根据读入的负荷信息，初始化自适应差分进化算法，对原始个体进行扩群操作，得到初始负荷种群其中p为扩群系数。每个个体元素的具体生成方法为：其中a为服从[0,1]区间内的均匀分布的参变量，即a～U[0,1]，和分别为第j个负荷站点的负荷下限值和上限值。

S322、判断内层循环是否达到收敛条件，即|f(t)-f(t-1)|＜ε(其中，ε为算法收敛精度，ε＞0)，若已达到收敛条件的要求，则退出进化算法，提取最优种群个体中所含的负荷信息，返回外层循环；否则继续内层循环。

S323、通过所述自适应差分进化算法对所述的负荷种群进行变异、交叉等繁殖行为，得到变异种群X_muta和交叉种群X_cros，具体方法如下：

S3231、变异

随机选择一个个体向量，并让其吸收其他任意两个个体向量的差异成分，由此产生变异向量：式中表示父代种群中3个不同的个体。

其中，变异行为的变异因子F采用自适应策略，即F_u、F_l分别为F的上、下限值，分别为的适应度；

S3232、交叉繁衍

将变异向量与目标向量交叉，产生交叉向量即 $x_{cros,i}^{t+1}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_{muta,i}^{t+1},& rand\left(j\right)\≤C_p\\ x_i^t,& otherwise\end{array}\right.,$ 式中，rand(j)是区间(0,1)内的随机数，C_p为交叉因子，采用自适应策略实现优化过程中的动态更新：式中C_pmin、C_pmax分别为交叉因子的下限、上限值，t为当前进化代数，T为进化代数的上限值；

S324、通过所述的内嵌牛顿拉夫逊法求解220kV双环拉手网正常运行方式及所有“N-1”预想事故运行方式下的潮流，具体如下：

S3241、从内层循环中输入所有500kV主变220kV侧电压幅值V_s和相角θ_s给定值，并给相关的平衡节点幅值；

S3242、从自适应差分进化算法中输入种群X^t以及中个体所携带的负荷信息，设定相关PQ节点；

S3243、根据读取的220kV双环拉手网架参数，形成简化模型节点导纳矩阵Y₀，并在各双回线支路发生N-1预想事故时，相应修改Y₀，得到各预想事故导纳矩阵Y₁',Y₂',…,Y_Nc'，修改规则为：设支路l发生N-1预想事故，则相应情况下的导纳矩阵为其中M_l为支路l的关联矢量，y_l为该支路单回线路的导纳值。

S3244、计算潮流偏差向量 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}P(e,f)\\ \mathrm{\&Delta;}Q(e,f)\\ \mathrm{\&Delta;}{V}^2(e,f)\end{array}\right]$ (式中ΔP、ΔQ和ΔV²分别指节点有功功率、无功功率和电压幅值平方的偏差)，判断最大潮流偏差是否满足收敛条件，即 $\left|\right|\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}P(e,f)\\ \mathrm{\&Delta;}Q(e,f)\\ {\mathrm{\&Delta;V}}^2(e,f)\end{array}|{|}_{\mathrm{\&infin;}}<\mathrm{\&xi;}$ (其中ξ一般取10^-3数量级的正实数即可)；如满足，则跳转至步骤S3247，如不满足，则进行步骤S3245；其中，潮流偏差按下式计算：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\&Delta;P}}_i=P_{is}-\left(e_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)+f_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n\\ {\mathrm{\&Delta;Q}}_i=Q_{is}-\left(f_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)-e_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n-r\\ {\mathrm{\&Delta;V}}_i^2={\left(V_{is}\right)}^2-(e_i^2+f_i^2),& i=n-r+1,...,n\end{array}\right.$

其中，P_is、Q_is为节点i的注入功率；e_i＝V_icosθ_i，f_i＝V_isinθ_i，V_i、θ_i分别为节点i的电压幅值和相角；G_ij、B_ij分别为节点i和节点j之间的互电导和互电纳，在正常运行方式下为导纳矩阵Y₀第i行第j列元素的实部和虚部，在“N-1”预想事故方式下则为预想事故导纳矩阵Y_k'(k＝1,2,…,N_c)第i行第j列元素的实部和虚部；

S3245、生成雅克比矩阵J：

$J=\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right];$

其中，H是n阶方阵，其元素为N是n阶矩阵，其元素为M是(n-r)×n阶矩阵，其元素为M_ij＝N_ij；L是(n-r)×n阶矩阵，其元素为L_ij＝-H_ij；R是r×n阶矩阵，其元素为R_ij＝0；S是r×n阶矩阵，其元素为S_ij＝0；

S3246、求解线性修正方程组 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}P\\ \mathrm{\&Delta;}Q\\ \mathrm{\&Delta;}{V}^2\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}e\\ \mathrm{\&Delta;}f\end{array}\right],$ 得到各节点电压实部和虚部的修正量Δe、Δf，更新节点电压，跳转至步骤S3244；

S3247、还原节点电压矢量：并按下式计算所有支路功率：

$S_{ij}=V_i^2{\tilde{y}}_{i0}+{\stackrel{\&CenterDot;}{V}}_i({\tilde{V}}_i-{\tilde{V}}_j){\tilde{y}}_{ij}$

其中，i为支路首节点，j为支路末节点，为节点i对地导纳的共轭值，为节点i与节点j之间互导纳的共轭值。

S325、计算种群适应度将种群X^t的个体适应度与种群的进行比较，选择适应度大的优胜种群进入下一代目的进化，淘汰劣势种群，提高种群的整体优势，具体选择方法为： $X^{t+1}=\left\{\begin{array}{cc}{X}_{cros}^{t+1},& f_X<f_{X_{cros}}\\ X^t,& f_{X_{cros}}<f_X\end{array}\right..$

S22、将提取的最优负荷信息输入完整电网模型中进行BPA潮流仿真，得到与220kV双环拉手网相关的500kV变电站主变的220kV侧电压幅值和相角的仿真修正值。

S23、判断外层循环的收敛条件是否已满足，即该次循环中相对于的偏差小于预设收敛精度：(其中，为第i次内层循环中简化模型500kV主变220kV侧电压给定值，为将第i次内层循环的结果代入完整电网模型计算所得的500kV主变220kV侧电压修正值，μ为外层循环收敛精度，μ＞0)，若已满足上述条件，则跳转S25，否则进行S24。

S24、利用更新策略修正500kV主变220kV侧的电压，跳转S31；

S25、输出从内层循环中接受的最优负荷信息，外层循环结束。

S4、输出满足所有约束条件的最大供电能力负荷方案T＝[T₂,T₃,T₄,T₆,T₇,T₈]。

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 (5)

1.一种评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、提取220kV双环拉手网的网架结构，确定所述网架结构的网络节点数和支路数，并对所述网架结构的节点和支路进行编号，从完整电网中读取其结构参数及负荷信息，得到简化模型，进入外层循环，其中，220kV双环拉手网的平衡节点为所有500kV变电站主变的220kV侧节点，PQ节点为220kV双环拉手网中的负荷节点；

S2、外层循环通过与完整电网进行交互计算修正简化模型中平衡节点的电压幅值和相角，每轮修正后进入内层循环；

S3、内层循环通过内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法对给定220kV双环拉手网进行最大载荷方案的优化，满足收敛条件时返回外层循环；

S4、当满足外层循环收敛条件时，退出外层循环，输出满足所有约束条件的最大供电能力负荷方案。

2.根据权利要求1所述评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，其特征在于，所述步骤S2中的外层循环包括以下步骤：

S21、从完整电网模型中读取220kV双环拉手网的结构参数、负荷信息以及相关500kV主变220kV侧电压幅值和相角，进入内层循环；

S22、内层循环结束后，接受从内层循环中输出的负荷信息，并输入完整电网模型中进行潮流计算，得到相关500kV主变220kV侧电压幅值和相角的修正值；

S23、判断简化模型中500kV主变220kV侧电压给定值是否需要修正，设为第i次内层循环中简化模型500kV主变220kV侧电压给定值，为将第i次内层循环的结果代入完整电网模型计算所得的500kV主变220kV侧电压修正值，若该次循环中相对于的偏差小于预设收敛精度：(其中，μ为外层循环收敛精度，μ＞0)，则跳转S25，否则进行S24；

S24、外层循环中500kV主变220kV侧电压的更新策略为：修正电压后重新进入内层循环；

S25、输出从内层循环中接受的最优负荷信息，外层循环结束。

3.根据权利要求1所述评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，其特征在于，所述步骤S3中的内层循环包括以下步骤：

S31、接受从外层循环输入的500kV主变220kV侧电压幅值和相角，将其设定为该次内层循环中简化模型平衡节点电压幅值V_s和相角θ_s给定值；

S32、启动内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法，进行给定上述计算条件下的220kV双环拉手网最大供电能力；

S33、自适应差分进化算法收敛或达到退出条件时，算法结束，向外层循环输出优化后的负荷信息，内层循环结束。

4.根据权利要求1所述评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，其特征在于，所述步骤S32中的内嵌牛顿拉夫逊法的自适应差分进化算法包括以下步骤：

S321、根据读入的负荷信息，进行扩群操作，得到初始负荷种群X⁰；

S322、判断处于当前进化代数的种群是否达到收敛算法收敛条件，收敛条件为当代种群适应度函数值f(t)与前一代种群适应度函数值f(t-1)的差距小于预设精度ε，即|f(t)-f(t-1)|＜ε(其中，ε为算法收敛精度，ε＞0)，若已达到收敛条件的要求，则退出算法，否则进行步骤S323；

S323、遍历种群X^t(t＝1,2,…)，对种群个体实施变异、交叉等繁殖行为,得到交叉种群

S324、采用内嵌的牛顿拉夫逊法对种群X^t和交叉种群进行筛选，识别并排除潮流越限、不能满足安全约束的个体；

S325、计算在可行域内的种群个体的适应度函数值，以种群个体所携带的负荷功率信息作为适应度函数，计算公式为：其中S_di表示节点i的负载功率，为功率因数；

S326、比较种群的适应度函数值，选择适应度函数值较大的种群，跳转S322。

5.根据权利要求1所述评估220kV双环拉手网最大供电能力的方法，其特征在于，所述步骤S324中的内嵌牛顿拉夫逊法包括以下步骤：

S3241、从内层循环中输入所有500kV主变220kV侧电压幅值V_s和相角θ_s给定值，设定相关的平衡节点；

S3242、从自适应差分进化算法中输入各个种群个体所携带的负荷信息，设定相关PQ节点；

S3243、根据读取的220kV双环拉手网架参数，形成简化模型节点导纳矩阵Y₀，并在各双回线支路发生N-1预想事故时，相应修改Y₀，得到各预想事故导纳矩阵Y₁',Y₂',…,Y_Nc'，修改规则为：设支路l发生N-1预想事故，则相应情况下的导纳矩阵为其中M_l为支路l的关联矢量，y_l为该支路单回线路的导纳值；

S3244、计算潮流偏差向量 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}P(e,f)\\ \mathrm{\&Delta;}Q(e,f)\\ \mathrm{\&Delta;}{V}^2(e,f)\end{array}\right]$ (式中ΔP、ΔQ和ΔV²分别指节点有功功率、无功功率和电压幅值平方的偏差)，判断最大潮流偏差是否满足收敛条件；如满足，则跳转步骤S3247，如不满足，则进行步骤S3245；其中，潮流偏差计算如下：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\&Delta;P}}_i=P_{is}-\left(e_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)+f_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n\\ {\mathrm{\&Delta;Q}}_i=Q_{is}-\left(f_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}\right(G_{ij}{e}_j-B_{ij}{f}_j)-e_i\underset{j\&Element;i}{\&Sigma;}(G_{ij}{f}_j+B_{ij}{e}_j\left)\right),& i=1,2,...,n-r,\\ {\mathrm{\&Delta;V}}_i^2={\left(V_{is}\right)}^2-(e_i^2+f_i^2),& i=n-r+1,...,n\end{array}\right.$

其中，P_is、Q_is为节点i的注入功率；e_i＝V_icosθ_i，f_i＝V_isinθ_i，V_i、θ_i分别为节点i的电压幅值和相角；G_ij、B_ij分别为节点i和节点j之间的互电导和互电纳，在正常运行方式下为导纳矩阵Y₀第i行第j列元素的实部和虚部，在N-1预想事故方式下则为预想事故导纳矩阵Y_k'(k＝1,2,…,N_c)第i行第j列元素的实部和虚部；

S3245、生成雅克比矩阵： $J=\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right],$ 其中，H是n阶方阵，其元素为N是n阶矩阵，其元素为M是(n-r)×n阶矩阵，其元素为M_ij＝N_ij；L是(n-r)×n阶矩阵，其元素为L_ij＝-H_ij；R是r×n阶矩阵，其元素为R_ij＝0；S是r×n阶矩阵，其元素为S_ij＝0；

S3246、求解线性修正方程组 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}P\\ \mathrm{\&Delta;}Q\\ \mathrm{\&Delta;}{V}^2\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{cc}H& N\\ M& L\\ R& S\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\&Delta;}e\\ \mathrm{\&Delta;}f\end{array}\right],$ 得到各节点电压实部和虚部的修正量Δe、Δf，更新节点电压，跳转至S3244；

S3247、还原节点电压矢量计算所有支路功率：其中，i为支路首节点，j为支路末节点，为节点i对地导纳的共轭值，为节点i与节点j之间互导纳的共轭值。