CN107681666A - 一种农网配电台低电压综合治理方法及装置 - Google Patents
一种农网配电台低电压综合治理方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种农网配电台低电压综合治理方法及装置，该方法包括：获取配置参数，并生成对应的初始种群；对初始种群中的每个粒子进行潮流计算；评估初始种群中的每个粒子的适应值，获取初始种群的个体极值和全局极值；更新初始种群中的每个粒子的速度和位置；利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则输出全部当前解中的最优解；本发明将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，对农网配电台区低电压进行综合控制，避免单一化的控制带来的补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区的缺陷，可以智能化且高效及时的治理农网配电台区低电压问题。
Description
技术领域
本发明涉及电网配电台区电压监测与治理领域，特别涉及一种农网配电台低电压综合治理方法及装置。
背景技术
农村电网是电力系统到农村用电用户的最后一环，与用户的联系最为紧密，对用户的供电可靠性和供电质量的影响也最直接。电网的安全、可靠、经济运行不仅关系到电力企业的经济效益，而且对提高用户的满意度和树立良好的企业形象有着重要意义。因此，如何保证农村电网既有充足的接受电力的能力，又能为地区经济社会发展和人民生活水平提供优质的电力供应，是农村电网规划的主要任务。
现有技术中，农网配电台区低电压治理方式往往是通过单一化的控制，使得补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区。因此，如何提供一种农网配电台区低电压综合治理的方法，克服单一化的控制带来的补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区的缺陷，是现今急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种农网配电台低电压综合治理方法及装置，以将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，高效及时的治理农网配电台区低电压问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种农网配电台低电压综合治理方法，包括：
获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，所述配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；
利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算；
利用预设多目标优化函数，评估所述初始种群中的每个粒子的适应值，获取所述初始种群的个体极值和全局极值；
更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；
若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；
若否，则执行所述利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算的步骤。
可选的，所述根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌中的禁忌对象和所述禁忌对象对应的最优解，包括：
将所述个体极值作为所述当前迭代次数对应的当前解放入所述禁忌表；
利用所述全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从所述邻域解中选取候选解；
依次判断每个所述候选解是否满足特赦准则；
若存在满足特赦准则的所述候选解，则利用满足特赦准则的所述候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解；
若不存在满足特赦准则的所述候选解，则选择所述候选解中的不在所述禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解。
可选的，所述预设约束条件，包括：
Timin≤Ti≤Timax；
QCimin≤QCi≤QCimax；
QGimin≤QGi≤QGimax；
Uimin≤Ui≤Uimax；
UGimin≤UGi≤UGimax；
其中，PGi和QGi分别为发电机的有功出力和无功出力，PLi和QLi分别为负荷节点有功功率和无功功率，QCi为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率，GiGi和BiGi为节点间的电导和电纳，n为配台个数，Ti为第i节点分接头档位，Timax和Timin分别为第i节点分接头档位上限和下限，QCimax和QCimin分别为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率上限和下限，QGimax和QGimax分别为发电机提供无功功率上限和下限，UGi为发电机机端电压，UGimax和UGimin分别为发电机机端电压上限和下限，Uimax和Uimin分别为节点电压上限和下限，Ui为第i节点的电压。
可选的，所述预设多目标优化函数，包括：
其中，UiN为DAVC下制定的计划电压幅值；θiGi为电压相角差。
可选的，所述更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置，包括：
利用和更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
其中，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的速度，w为惯性权值，c1和c2均为预设的加速系数，为粒子i在第k次迭代中第d维的速度，为第一预设参数，为第二预设参数，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的位置，为粒子i在第k次迭代中第d维的位置，r1和r2均为0至1之间的随机数。
可选的，所述利用和更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置，还包括：
利用w＝(wmax-wmin)(kmax-k)/kmax+wmin，更新所述惯性权值；
其中，wmax和wmin为所述惯性权值的上限和下限，kmax为所述预设迭代次数。
可选的，所述根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解之前，还包括：
判断所述初始种群中的每个粒子是否改变；
若是，则执行根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解的步骤；
若否，则执行所述利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算的步骤。
此外，本发明还提供了一种农网配电台低电压综合治理装置，包括：
生成模块，用于获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，所述配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；
约束模块，用于利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算；
评估模块，用于利用预设多目标优化函数，评估所述初始种群中的每个粒子的适应值，获取所述初始种群的个体极值和全局极值；
更新模块，用于更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
获取模块，用于根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
第一判断模块，用于判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；若否，则向所述约束模块发送第一启动信号。
可选的，所述评估模块，包括：
存储子模块，用于将所述个体极值作为所述当前迭代次数对应的当前解放入所述禁忌表；
选取子模块，用于利用所述全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从所述邻域解中选取候选解；
判断子模块，用于依次判断每个所述候选解是否满足特赦准则；
第一更新子模块，用于若存在满足特赦准则的所述候选解，则利用满足特赦准则的所述候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解；
第二更新子模块，用于若不存在满足特赦准则的所述候选解，则选择所述候选解中的不在所述禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解。
可选的，该装置还包括：
第二判断模块，用于判断所述初始种群中的每个粒子是否改变；若否，则向所述约束模块发送所述第一启动信号；若是，则向所述获取模块发送第二启动信号。
本发明所提供的一种农网配电台低电压综合治理方法，包括：获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；利用预设约束条件，对初始种群中的每个粒子进行潮流计算；利用预设多目标优化函数，评估初始种群中的每个粒子的适应值，获取初始种群的个体极值和全局极值；更新初始种群中的每个粒子的速度和位置；根据个体极值和全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；若否，则执行利用预设约束条件，对初始种群中的每个粒子进行潮流计算的步骤；
可见，本发明通过利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解，将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，对农网配电台区低电压进行综合控制，避免单一化的控制带来的补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区的缺陷，可以智能化且高效及时的治理农网配电台区低电压问题。此外，本发明还提供了一种农网配电台低电压综合治理装置，同样具有上述有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种农网配电台低电压综合治理方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供的一种农网配电台低电压综合治理装置的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明实施例所提供的一种农网配电台低电压综合治理方法的流程图。该方法可以包括：
步骤101：获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数。
可以理解的是，本步骤中的农网配电网结构参数可以为农村电网的配电网的实际结构参数，可以包括10kV输电线参数、配台配电变压器参数、各节点0.4kV母线侧无功补偿装置参数、发电机参数等；本步骤中的系统参数可以为本实施所提供的农网配电台低电压综合治理方法对应的装置运行所需的运行参数，可以包括粒子群规模M；维数d；加速系数c1和c2；惯性权重w的上限wmax和下限wmin；最大迭代次数；禁忌长度等。
需要说明的是，对于配置参数中的农网配电网结构参数和系统参数的具体内容，可以由设计人员根据实用场景和用户需求自行设置，如可以将系统参数中的粒子群规模M设为50；加速系数c1和c2均设为2；惯性权重w的上限wmax和下限wmin分别设为0.9和0.4；最大迭代次数设为100；禁忌长度设为0.6倍候选解，只要可以保证农网配电台低电压综合治理方法对应的装置正常运行，并输入对应的最优解，本实施例对此不做任何限制。
具体的，本步骤中生成对应的初始种群的具体方式，可以由设计人员自行设置，如可以根据配置参数中系统参数中的粒子群规模M的设置，初始化生成该粒子群规模M的一群随机粒子，初始种群中的每个粒子即为解空间的一个解。本实施例对此不做任何限制。
步骤102：利用预设约束条件，对初始种群中的每个粒子进行潮流计算。
其中，本步骤的目的可以为利用预设约束条件，在对初始种群中的每个粒子进行潮流计算时约束各个粒子。本步骤还可以包括对初始种群中的每个粒子进行网损计算，对于具体的潮流计算和网损计算的方式，可以由设计人员自行设置，本实施例对此不做任何限制。
可以理解的是，由于本实施例所提供的方法可以进行迭代计算，本步骤可以为利用预设约束条件，对当前迭代次数对应的初始种群中的每个粒子进行潮流计算。
需要说明的是，预设约束条件可以由设计人员根据实用场景和用户需求自行设置，如可以包括潮流方程约束条件：
以及不等式约束条件：
Timin≤Ti≤Timax
QCimin≤QCi≤QCimax
QGimin≤QGi≤QGimax
Uimin≤Ui≤Uimax
UGimin≤UGi≤UGimax
其中，PGi和QGi分别为发电机的有功出力和无功出力，PLi和QLi分别为负荷节点有功功率和无功功率，QCi为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率，Gij和Bij为节点间的电导和电纳，n为配台个数，Ti为第i节点分接头档位，Timax和Timin分别为第i节点分接头档位上限和下限，QCimax和QCimin分别为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率上限和下限，QGimax和QGimax分别为发电机提供无功功率上限和下限，UGi为发电机机端电压，UGimax和UGimin分别为发电机机端电压上限和下限，Uimax和Uimin分别为节点电压上限和下限，Ui为第i节点的电压。
步骤103：利用预设多目标优化函数，评估初始种群中的每个粒子的适应值，获取初始种群的个体极值和全局极值。
其中，预设多目标优化函数可以由设计人员自行设置，如以配台二次侧电压值偏差目标值最小最优以及网损最小为目标，通过控制发电机机端电压、0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率、有载调压配变的分接头档位实现目标函数达到最优时，多目标优化函数可以为：
其中，UiN为DAVC下制定的计划电压幅值；θiGi为电压相角差。
步骤104：更新初始种群中的每个粒子的速度和位置。
其中，本步骤的目的可以为利用预设的更新公式，对初始种群中的每个粒子的速度和位置进行更新，以方便下次迭代时可以使用更新好的初始种群。
可以理解的是，本步骤可以为利用和更新当前迭代次数对应的初始种群中的每个粒子的速度和位置。也就是，利用上述两个更新公式将当前迭代次数对应的初始种群，更新为下一迭代次数对应的初始种群。
其中，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的速度，w为惯性权值，c1和c2均为预设的加速系数，为粒子i在第k次迭代中第d维的速度，为第一预设参数，为第二预设参数，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的位置，为粒子i在第k次迭代中第d维的位置，r1和r2均为0至1之间的随机数。
具体的，惯性权值w可以随着迭代的进行而变化，也就是说，本步骤还可以包括利用如w＝(wmax-wmin)(kmax-k)/kmax+wmin的惯性权值更新公式，更新惯性权值的步骤。其中，wmax和wmin为惯性权值的上限和下限，kmax为预设迭代次数，kmax也可以为另外设置的最大迭代次数，本实施例对此不做任何限制。
需要说明的是，为了避免重复计算，本步骤之后还可以包括判断更新后的初始种群中的每个粒子是否改变，若是，则进入步骤105；若否，则进入步骤102。
具体的，本步骤可以如本实施例所示，在步骤103和步骤105之间进行；也可以在步骤106中进行，如未达到预设迭代次数且不满足预设收敛条件，可以进行本步骤对将当前迭代次数对应的初始种群更新为下一迭代次数对应的初始种群，只要可以在下一迭代次数进行步骤102之前，利用本步骤对初始种群进行更新，本实施例对于本步骤的具体执行顺序不做任何限制。
步骤105：根据个体极值和全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的禁忌对象和禁忌对象对应的当前解。
其中，本步骤的目的可以为把禁忌搜索算法的“禁忌”与“特赦”思想引入到粒子群算法的搜索更新中来。粒子群算法先进行前期搜索，得出较好的初始值，同时建立禁忌表，将个体极值作为当前解放入到禁忌表中，禁忌表中的禁忌对象遵循“溢出”规则，如果当前解持续几次没有更新，则利用全局极值的邻域函数产生一定数目的候选解，进行禁忌搜索，判断特赦准则，更新禁忌表中的当前解。只要可以根据个体极值和全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的禁忌对象和禁忌对象对应的当前解，对于具体的获取方式，可以由设计人员自行设置，本实施例对此不做任何限制。。
可以理解的是，本步骤中的禁忌表中可以保存每次迭代对应的当前解，然后在当前迭代此时达到预设迭代次数后，输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解。具体的，本步骤中的禁忌表中还可以将保存的全部迭代次数对应的当前解中的最优解作为历史最优解保存，方便步骤107的最优解输出。
具体的，本步骤可以包括：
将个体极值作为当前迭代次数对应的当前解放入禁忌表；
利用全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从邻域解中选取候选解；
依次判断每个候选解是否满足特赦准则；
若存在满足特赦准则的候选解，则利用满足特赦准则的候选解更新禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
若不存在满足特赦准则的候选解，则选择候选解中的不在禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解。
步骤106：判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则进入步骤107；若否，则进入步骤102。
其中，预设收敛条件可以为预设的负荷端电压精度。如本步骤可以为判断当前迭代次数是否达到预设迭代次数或当前解是否达到预设的负荷端电压精度；若当前迭代次数达到预设迭代次数，则通过步骤107输出禁忌表中全部迭代次数对应的当前解中的最优解；若当前解达到预设的负荷端电压精度，则输出当前解。
步骤107：输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解。
可以理解的是，本步骤中的全部迭代次数对应的当前解中的最优解，可以为当前迭代次数达到预设迭代次数时，禁忌表中全部迭代次数对应的当前解中的最优解，如禁忌表中存储的历史最优解；也可以为当前解达到预设的负荷端电压精度时，禁忌表中当前迭代次数对应的当前解。
本实施例中，本发明实施例通过利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解，将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，对农网配电台区低电压进行综合控制，避免单一化的控制带来的补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区的缺陷，可以智能化且高效及时的治理农网配电台区低电压问题。
请参考图2，图2为本发明实施例所提供的一种农网配电台低电压综合治理装置的结构图。该装置可以包括：
生成模块100，用于获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；
约束模块200，用于利用预设约束条件，对初始种群中的每个粒子进行潮流计算；
评估模块300，用于利用预设多目标优化函数，评估初始种群中的每个粒子的适应值，获取初始种群的个体极值和全局极值；
更新模块400，用于更新初始种群中的每个粒子的速度和位置；
获取模块500，用于根据个体极值和全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
第一判断模块600，用于判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；若否，则向约束模块200发送第一启动信号。
可选的，评估模块300，可以包括：
存储子模块，用于将个体极值作为当前迭代次数对应的当前解放入禁忌表；
选取子模块，用于利用全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从邻域解中选取候选解；
判断子模块，用于依次判断每个候选解是否满足特赦准则；
第一更新子模块，用于若存在满足特赦准则的候选解，则利用满足特赦准则的候选解更新禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
第二更新子模块，用于若不存在满足特赦准则的候选解，则选择候选解中的不在禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解。
可选的，该装置还可以包括：
第二判断模块，用于判断初始种群中的每个粒子是否改变；若否，则向约束模块发送第一启动信号；若是，则向获取模块发送第二启动信号。
本实施例中，本发明实施例通过获取模块500利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解，将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，对农网配电台区低电压进行综合控制，避免单一化的控制带来的补偿不及时、不能全局调控以及不能实时动态治理低压台区的缺陷，可以智能化且高效及时的治理农网配电台区低电压问题。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上对本发明所提供的农网配电台低电压综合治理方法及装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，包括：
获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，所述配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；
利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算；
利用预设多目标优化函数，评估所述初始种群中的每个粒子的适应值，获取所述初始种群的个体极值和全局极值；
更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；
若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；
若否，则执行所述利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算的步骤。
2.根据权利要求1所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌中的禁忌对象和所述禁忌对象对应的最优解，包括：
将所述个体极值作为所述当前迭代次数对应的当前解放入所述禁忌表；
利用所述全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从所述邻域解中选取候选解；
依次判断每个所述候选解是否满足特赦准则；
若存在满足特赦准则的所述候选解，则利用满足特赦准则的所述候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解；
若不存在满足特赦准则的所述候选解，则选择所述候选解中的不在所述禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解。
3.根据权利要求1所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述预设约束条件，包括：
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Timin≤Ti≤Timax；
QCimin≤QCi≤QCimax；
QGimin≤QGi≤QGimax；
Uimin≤Ui≤Uimax；
UGimin≤UGi≤UGimax；
其中，PGi和QGi分别为发电机的有功出力和无功出力，PLi和QLi分别为负荷节点有功功率和无功功率，QCi为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率，GiGi和BiGi为节点间的电导和电纳，n为配台个数，Ti为第i节点分接头档位，Timax和Timin分别为第i节点分接头档位上限和下限，QCimax和QCimin分别为0.4kV母线无功补偿装置提供的无功功率上限和下限，QGimax和QGimax分别为发电机提供无功功率上限和下限，UGi为发电机机端电压，UGimax和UGimin分别为发电机机端电压上限和下限，Uimax和Uimin分别为节点电压上限和下限，Ui为第i节点的电压。
4.根据权利要求3所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述预设多目标优化函数，包括：
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
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</mrow>
其中，UiN为DAVC下制定的计划电压幅值；θiGi为电压相角差。
5.根据权利要求4所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置，包括：
利用和更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
其中，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的速度，w为惯性权值，c1和c2均为预设的加速系数，为粒子i在第k次迭代中第d维的速度，为第一预设参数，为第二预设参数，为粒子i在第k+1次迭代中第d维的位置，为粒子i在第k次迭代中第d维的位置，r1和r2均为0至1之间的随机数。
6.根据权利要求5所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述利用和更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置，还包括：
利用w＝(wmax-wmin)(kmax-k)/kmax+wmin，更新所述惯性权值；
其中，wmax和wmin为所述惯性权值的上限和下限，kmax为所述预设迭代次数。
7.根据权利要求1至6任一项所述的农网配电台低电压综合治理方法，其特征在于，所述根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解之前，还包括：
判断所述初始种群中的每个粒子是否改变；
若是，则执行根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解的步骤；
若否，则执行所述利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算的步骤。
8.一种农网配电台低电压综合治理装置，其特征在于，包括：
生成模块，用于获取配置参数，并生成对应的初始种群；其中，所述配置参数包括农网配电网结构参数和系统参数；
约束模块，用于利用预设约束条件，对所述初始种群中的每个粒子进行潮流计算；
评估模块，用于利用预设多目标优化函数，评估所述初始种群中的每个粒子的适应值，获取所述初始种群的个体极值和全局极值；
更新模块，用于更新所述初始种群中的每个粒子的速度和位置；
获取模块，用于根据所述个体极值和所述全局极值，利用粒子群—禁忌搜索算法获取禁忌表中的当前迭代次数对应的当前解；
第一判断模块，用于判断是否达到预设迭代次数或满足预设收敛条件；若是，则输出全部迭代次数对应的当前解中的最优解；若否，则向所述约束模块发送第一启动信号。
9.根据权利要求8所述的农网配电台低电压综合治理装置，其特征在于，所述评估模块，包括：
存储子模块，用于将所述个体极值作为所述当前迭代次数对应的当前解放入所述禁忌表；
选取子模块，用于利用所述全局极值的邻域函数生成预设数量的邻域解，并根据预设选取条件从所述邻域解中选取候选解；
判断子模块，用于依次判断每个所述候选解是否满足特赦准则；
第一更新子模块，用于若存在满足特赦准则的所述候选解，则利用满足特赦准则的所述候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解；
第二更新子模块，用于若不存在满足特赦准则的所述候选解，则选择所述候选解中的不在所述禁忌表中的候选解中的最佳候选解更新所述禁忌表中的所述当前迭代次数对应的当前解。
10.根据权利要求8或9所述的农网配电台低电压综合治理装置，其特征在于，还包括：
第二判断模块，用于判断所述初始种群中的每个粒子是否改变；若否，则向所述约束模块发送所述第一启动信号；若是，则向所述获取模块发送第二启动信号。
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