CN107730062A - 一种配电线路规划方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配电线路规划方法及装置，包括：建立目标资金模型，根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；根据目标资金模型计算初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；根据各个线路结构个体的目标资金值，计算初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，并根据初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从当前种群中选择出下一代种群，计算下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作。
Description
技术领域
本发明涉及配电线路规划技术，尤其涉及一种配电线路规划方法及装置。
背景技术
配电线路规划的核心内容是：对变电站的位置和容量、馈线的路径和数目、分段开关的位置和数目、以及网络接线方式的优化过程。具体地，在变电站容量、馈线容量、电压降落、网络结构及可靠性等约束条件下，通过减少新设备和新线路的安装费用，减少已有设备和线路的扩容费用，减少运行维护费用和提高系统可靠性来达到优化的目的。
配电线路规划是一个复杂的大规模组合优化问题，对于配电线路规划的求解策略选择而言，传统的确定性算法，如线性/非线性混合整数规划算法相对于启发式算法而言，具有更好的收敛性，但是却难以处理规划中的非线性和非凸性特征，而且不可避免地要陷入维数灾，因此只适用于小规模的配电线路规划。启发式算法由于其优秀的多点搜寻能力，能在合理的时间内完成对大规模、多目标的规划问题求解。因此，配电线路规划的研究多集中在现代启发算法，尤其是进化算法上。但是启发式算法在处理组合优化问题时对约束条件难以有效处理且容易陷入早熟，早熟是指过早的陷入局部最优群。可见，如何针对上述问题对启发式算法进行改进是研究的热点。
近年来，采用现代启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索、蚁群算法等，解决配电网络线路规划的全局寻优问题上取得了一些突出的成果。如改进遗传算法，该算法在优化模型中考虑线路投资的时间价值，并以备选网络的生成树作为初始解，避免了随机产生初始可行解时求解速度较慢的弊端，借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子，避免辐射性检查过程。再例如将负荷点作为食物，利用蚁群算法进行线路规划。此外，随着地理信息系统(GIS，Geographic Information System)的不断发展与进步，也给配电网络线路规划带来了新思路。比如基于GIS的配电网络规划算法，该算法利用GIS的空间分析能力，可以有效避开障碍物。但是，目前大多数配电线路规划采用的启发式算法很少与GIS相结合，而且容易陷入局部最优解，算法结果不够直观且易产生无效支路，在大规模的配电网络线路规划求解时，算法效率不够理想等问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的主要目的在于提供一种配电线路规划方法及装置。
本发明实施例提供的配电线路规划方法，包括：
建立目标资金模型，并根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；
根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；
根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，并根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
本发明实施例中，所述方法还包括：
根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力GIS平台中创建配电线路的相关要素信息；
所述输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体，包括：
对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；
根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
本发明实施例中，所述根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；
计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；
根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；
根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；
根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述进行线路结构个体的差分进化操作之后，所述方法还包括：
对所述线路结构个体进行结构约束校验；
当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述方法还包括：
当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；
对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，包括：
将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；
遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；
遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
本发明实施例提供的配电线路规划装置，包括：
建立单元，用于建立目标资金模型；
生成单元，用于根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；
第一计算单元，用于根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；
第二计算单元，用于根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数；
差分进化单元，用于根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
迭代单元，用于迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
输出单元，用于输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
本发明实施例中，所述装置还包括：
输入单元，用于根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力GIS平台中创建配电线路的相关要素信息；
所述输出单元，还用于对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
本发明实施例中，所述第二计算单元，还用于对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述第二计算单元，还用于根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述装置还包括：
校验单元，用于对所述线路结构个体进行结构约束校验；
所述迭代单元，还用于当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述装置还包括：
修复单元，用于当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；
所述迭代单元，还用于对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述修复单元，还用于将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
本发明实施例的技术方案中，建立目标资金模型，并根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，并根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。本发明实施例考虑资金的时间价值，按等额分付资本回收计算，以年投资及运行维护费用最小为目标建立目标资金模型，并基于该模型提出基于双层参数自适应的差分进化算法，将控制参数分为种群对应控制参数和线路结构个体对应的控制参数，利用线路结构个体对应的控制参数增强个体竞争性，加快算法收敛；利用群对应控制参数保障种群多样性，避免算法陷入局部最优。
附图说明
图1为本发明实施例的配电线路规划方法的流程示意图一；
图2为本发明实施例的配电线路规划方法的流程示意图二；
图3为本发明实施例的配电线路规划装置的结构组成示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本发明实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明实施例。
本发明实施例的技术方案，考虑资金的时间价值，按等额分付资本回收计算，以年投资及运行维护费用最小为目标建立目标资金模型，并基于该模型提出一种基于双层参数自适应的差分进化算法，将控制参数分为种群对应控制参数和线路结构个体对应的控制参数，利用线路结构个体对应的控制参数增强个体竞争性，加快算法收敛；利用群对应控制参数保障种群多样性，避免算法陷入局部最优，并借助以电力GIS平台使配电网络线路的规划过程更具有交互性、规划结果更为直观、规划方案的调整更为灵活。
图1为本发明实施例的配电线路规划方法的流程示意图一，如图1所示，所述配电线路规划方法包括以下步骤：
步骤101：建立目标资金模型，并根据配电线路的相关要素信息生成初始种群。
本发明实施例中，首先根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力地理位置系统GIS平台中创建配电线路的相关要素信息。
这里，变电站的要素信息包括：变电站的地理坐标和变电站的容量。
负荷点的要素信息包括：负荷点的地理坐标和负荷点的负荷量。
配电线路的相关要素信息，负荷点、变电站以及待选支路、已建支路的要素信息。这里，待选支路、已建支路的要素信息是指：支路的编号、支路的起点编号和终点编号。
步骤102：根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值。
具体地，将所述初始种群中的各个线路结构个体的要素信息带入至目标资金模型中，即可计算的得到各个线路结构个体的目标资金值。
步骤103：根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，并根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作。
本发明实施例中，所述根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；
计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；
根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；
根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
其中，所述根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；
根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述进行线路结构个体的差分进化操作之后，所述方法还包括：对所述线路结构个体进行结构约束校验；当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
其中，所述对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，包括：
将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；
遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；
遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
步骤104：迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作。
步骤105：输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
具体地，对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
图2为本发明实施例的配电线路规划方法的流程示意图二，如图2所示，所述配电线路规划方法包括以下步骤：
步骤201：根据变电站选址定容与未来负荷点分布预测结果，在电力GIS平台创建配电线路的相关要素信息。
这里，根据变电站选址定容与未来负荷点的分布预测的结果，在电力GIS平台上创建负荷点、变电站以及待选支路、已建支路的要素信息，并建立相应的点-点、点-线、线-面的拓扑规则。
步骤202：对创建的要素信息进行预处理。
这里，将所有节点(包括负荷点及变电站)顺序编号，所有支路(包括待选支路及已建支路)顺序编号，并记录支路起点节点和终点节点的编号；针对地理障碍生成缓冲区，进行缓冲区分析，找出不适宜架设线路的线路走廊，降低算法维数空间，减少盲目搜索。
步骤203：建立目标资金模型。
具体地，优化模型考虑资金的时间价值，按等额分付资本回收计算，以年投资及运行维护费用最小为目标，目标资金模型(也即目标函数)如式(1)所示：
式中：S1、S2、S分别为新建线路集、已建线路集和总线路集；ω是年等值回收系数，λ为维修、折旧占投资费用的百分比；li是线路i的长度，f(Di)为线径为Di的线路单位长度的造价，Xi为第i条线路的决策变量(选择该线路作为馈线支路，则Xi取1，反之取0)；g(Di)为线径为Di的线路的电阻率；Pi为线路i的通过功率，UN为额定电压；τmax年最大损耗时间，d为单位电价。
步骤204：读取要素信息，生成初始种群。
读取负荷点的位置坐标及负荷量、变电站的位置坐标以及容量、待选支路、已建支路。随机生成长度为Nline的二进制字符串，并确保字符串中的“1”的数量为Nnode(节点数量)，然后将要素信息带入公式(1)中，计算每个线路结构个体的目标资金值。
步骤205：评估种群最优状态，计算最优状态指示器的值。
具体地，评估种群最优状态采用如下方法：
1)首先对所有线路结构个体按照目标资金值进行排序(从最优到最差的顺序)，其中线路结构个体i的排位为fi；
2)计算最优线路结构个体与其他线路结构个体之间的欧氏距离，按照最近到最远的顺序进行排序，其中线路结构个体i的排位为di；
3)根据如下公式(2)、(3)、(4)、(5)计算最优状态指示器的值：
步骤206：评估搜索状态，计算当前种群的控制参数。
根据如下公式(6)评估当前搜索状态。其中，rand(0,1)表示随机生成的0～1之间的数。状态S1表示搜索处于探索状态，离最优状态较远；状态S2表示搜索处于局部寻优状态，离最有状态较近。
然后，根据如下公式(7)、(8)、(9)计算当前种群的控制参数ΔFp,ΔCRp。其中，初始Fp,CRp均为0.5。
步骤207：计算当前线路结构个体的控制参数。
根据如下公式(10)、(11)、(12)计算线路结构个体的控制参数ΔFi,ΔCRi。
步骤208：每个线路结构个体根据其控制参数执行差分进化操作。
在DE(差分进化，Differential Evolution)算法中，维数D为待选支路数量Nline，在一实施方式中，种群规模NP＝10×D，这里，10为经验参数，终止条件为迭代达到200代。
步骤209：进行结构约束校验，若线路结构个体不满足约束，则转入步骤212；若满足约束，则进入步骤210。
步骤210：进行选择操作，得到下一代种群。判断是否达到终止条件，若是，则进化终止，将最优线路结构个体作为解输出，转步骤211；若否，则继续算法，进入步骤206。
步骤211：对算法得到的最优解进行解码，根据解码得到的线路编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
步骤212：对线路结构个体进行结构修复，使其满足辐射型网络结构，修复完成，转入步骤210。
具体地，首先对不满足辐射性结构的个体进行支路数目修复，使Nbranch＝Nnode-1；接着深度遍历线路结构个体树，记录个体孤立部分，若个体存在闭环，则记录下闭环支路；遍历完成之后，随机打断闭环中的一条支路，并将个体孤立部分连接起来。
图3为本发明实施例的配电线路规划装置的结构组成示意图，如图3所示，所述装置包括：
建立单元31，用于建立目标资金模型；
生成单元32，用于根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；
第一计算单元33，用于根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；
第二计算单元34，用于根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数；
差分进化单元35，用于根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
迭代单元36，用于迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
输出单元37，用于输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
本发明实施例中，所述装置还包括：
输入单元38，用于根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力GIS平台中创建配电线路的相关要素信息；
所述输出单元37，还用于对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
本发明实施例中，所述第二计算单元34，还用于对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述第二计算单元34，还用于根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
本发明实施例中，所述装置还包括：
校验单元39，用于对所述线路结构个体进行结构约束校验；
所述迭代单元36，还用于当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述装置还包括：
修复单元310，用于当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；
所述迭代单元36，还用于对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
本发明实施例中，所述修复单元310，还用于将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
本领域技术人员应当理解，图3所示的配电线路规划装置中的各单元的实现功能可参照前述配电线路规划方法的相关描述而理解。图3所示的配电线路规划装置中的各单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和智能设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个第二处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种配电线路规划方法，其特征在于，所述方法包括：
建立目标资金模型，并根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；
根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；
根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，并根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
2.根据权利要求1所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力地理位置系统GIS平台中创建配电线路的相关要素信息；
所述输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体，包括：
对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；
根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
3.根据权利要求1所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；
计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；
根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；
根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
4.根据权利要求3所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，包括：
根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；
根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
5.根据权利要求1所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述进行线路结构个体的差分进化操作之后，所述方法还包括：
对所述线路结构个体进行结构约束校验；
当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。
6.根据权利要求5所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；
对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
7.根据权利要求6所述的配电线路规划方法，其特征在于，所述对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，包括：
将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；
遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；
遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
8.一种配电线路规划装置，其特征在于，所述装置包括：
建立单元，用于建立目标资金模型；
生成单元，用于根据配电线路的相关要素信息生成初始种群；
第一计算单元，用于根据所述目标资金模型计算所述初始种群中的各个线路结构个体的目标资金值；
第二计算单元，用于根据所述各个线路结构个体的目标资金值，计算所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数；
差分进化单元，用于根据所述初始种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
迭代单元，用于迭代进行如下操作，直至终止条件满足为止：从所述当前种群中选择出下一代种群，计算所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数，根据所述下一代种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数进行线路结构个体的差分进化操作；
输出单元，用于输出最后一次迭代得到的种群中的最优线路结构个体。
9.根据权利要求8所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述装置还包括：
输入单元，用于根据变电站的要素信息和负荷点的要素信息，在电力GIS平台中创建配电线路的相关要素信息；
所述输出单元，还用于对所述最优线路结构个体进行解码，得到的最优线路结构编号；根据所述最优线路结构编号在电力GIS平台上绘制出规划线路。
10.根据权利要求8所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述第二计算单元，还用于对所有线路结构个体按照目标资金值从最优至最差进行排序；计算最优有线路结构个体与其他有线路结构个体之间的欧氏距离，并按照欧氏距离从最近到最远进行顺序；根据各个线路结构个体的排位信息，计算种群最优状态指示器的值；根据所述种群最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
11.根据权利要求10所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述第二计算单元，还用于根据所述种群最优状态指示器的值，评估当前种群的搜索状态；其中，所述搜索状态包括探索状态和局部寻优状态；根据所述种群的搜索状态以及所述最优状态指示器的值，计算种群所对应的控制参数以及各个线路结构个体所对应的控制参数。
12.根据权利要求8所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述装置还包括：
校验单元，用于对所述线路结构个体进行结构约束校验；
所述迭代单元，还用于当所述线路结构个体满足结构约束条件时，进行迭代操作。
13.根据权利要求12所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述装置还包括：
修复单元，用于当所述线路结构个体不满足结构约束条件时，对不满足结构约束条件的线路结构个体进行结构修复，使所述线路结构个体满足辐射型网络结构；
所述迭代单元，还用于对不满足结构约束条件的线路结构个体修复完成后，进行迭代操作。
14.根据权利要求13所述的配电线路规划装置，其特征在于，所述修复单元，还用于将支路的数目修复为节点的数目减1，所述节点包括变电站、负荷点；遍历所述线路结构个体，记录线路结构个体孤立部分；若线路结构个体存在闭环，则记录下闭环支路；遍历完成后，随机打断闭环中的一条支路，并将线路结构个体中孤立部分连接起来。
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