CN110503340A - 一种融冰线路排序的蚁群算法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电气工程技术领域，公开了一种融冰线路排序的蚁群算法及系统，以充分考虑供电地区用电负荷和线路可替代性两方面因素，实施高效、准确的融冰线路排序；本发明的方法包括收集待分析区域的线路影响数据，并对线路影响数据进行预处理，得到二维数据组库；选取二维数据组库中的待融冰线路的二维数据组，将待融冰线路的二维数据组输入蚁群算法进行计算，得到转移概率，将各转移概率按从大至小的概率进行排序；根据排序后的转移概率确定待融冰线路的融冰顺序，其中，将较大转移概率对应的待融冰线路排在靠前位置。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种融冰线路排序的蚁群算法及系统。
背景技术
在当前全球气候变化的大背景下，冬季电网发生线路覆冰的情况越来越普遍。如果不对覆冰线路及时进行融冰处理，放任覆冰增长，极有可能造成覆冰跳闸、断线、倒塔等安全事故，造成电网设备损坏，影响经济社会的正常运行。当某一地区发生大范围电网覆冰时，往往会有多条线路需要在某个时间段内集中进行融冰，如何将待融冰线路进行优化排序一直是电力调度部门需要谨慎思考研判的难题。一方面，不同线路的供电区域的用电负荷存在差异，如果单纯依靠线路电压等级或覆冰厚度判别融冰顺序，可能会忽视电力用户的需求；另一方面，各个地区的供电线路通常不止一条，备用线路对区域供电的支撑作用也在很大程度上改变了线路融冰决策。根据人工经验建立的线路融冰排序难以较好的把握电力“供”“求”两个方面的需求，且耗时较长，容易错过融冰最佳时机。
因此，如何充分考虑供电地区用电负荷和线路可替代性两方面因素，实施高效、准确的融冰线路排序成为一个急需解决的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种融冰线路排序的蚁群算法及系统，以充分考虑供电地区用电负荷和线路可替代性两方面因素，实施高效、准确的融冰线路排序。
为实现上述目的，本发明提供了一种融冰线路排序的蚁群算法，包括以下步骤：
收集待分析区域的线路影响数，并对所述线路影响数据进行预处理，得到二维数据组库；
选取所述二维数据组库中的待融冰线路的二维数据组，将所述待融冰线路的二维数据组输入蚁群算法进行计算，得到转移概率，将各转移概率按从大至小的概率进行排序；
根据排序后的转移概率确定待融冰线路的融冰顺序，其中，将较大转移概率对应的待融冰线路排在靠前位置。
优选地，所述线路影响数据包括待分析区域的各市冬季平均每日的用电负荷、每个市的各县区冬季平均每日的用电负荷、以及所述待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数。
优选地，所述预处理具体包括以下步骤：
将所述各市冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；
将所述各市各县区冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；
将所述待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数按照行政级别进行划分。
优选地，所述蚁群算法的计算公式包括：
式中，p为转移概率，α为信息素的相对重要程度，β为启发式因子的相对重要程度，τi,j为启发式因子，Jk(i)为搜索子k下一步可选择的节点，t为计算时刻，s为搜索子k在i节点上下一步所有可选节点的遍历函数，ηi,j为启发函数，表示搜索子从节点i到节点j的期望值，τi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发式因子，ηi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发函数；
ηi,j的计算公式为：
τi,j的计算公式为：
τi,j(t+n)＝(1-ρ)·τi,j(t)+Δτi,j； (3)
式中，ρ为实验确定的常数，其中，
τi,j(0)＝C； (4)
式中，C为实验确定的常数，
式中，m为搜索子的总数；
式中，Q为实验确定的常数，di,j为节点i和j的距离；
其中，di,j的计算公式为：
式中，M为可替代指数，P为用电负荷。
作为一个总的技术构思，本发明还提供一种用于融冰线路排序的系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供一种融冰线路排序的蚁群算法及系统，通过蚁群算法充分发掘和考虑供电地区用电负荷和线路可替代性两方面因素，可以实施高效、准确的融冰线路排序，从而提升决策效率，服务电网安全。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的融冰线路排序的蚁群算法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1
如图1所示，本实施提供一种融冰线路排序的蚁群算法，包括以下步骤：
收集待分析区域的线路影响数据，并对线路影响数据进行预处理，得到二维数据组库；
选取二维数据组库中的待融冰线路的二维数据组，将待融冰线路的二维数据组输入蚁群算法进行计算，得到转移概率，将各转移概率按从大至小的概率进行排序；
根据排序后的转移概率确定待融冰线路的融冰顺序，其中，将较大转移概率对应的待融冰线路排在靠前位置。
上述的融冰线路排序的蚁群算法，通过蚁群算法充分发掘和考虑供电地区用电负荷和线路可替代性两方面因素，可以实施高效、准确的融冰线路排序，从而提升决策效率，服务电网安全。
本实施例中，线路影响数据包括待分析区域的各市冬季平均每日的用电负荷、每个市的各县区冬季平均每日的用电负荷、以及待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数。
需要说明的是，在划分可替代指数时，只能将同一级区域下的某市或某县供电重要性数据与其供电线路可替代指数搭配组合。上述的得到二维数据组库中的每个数据包括两个维度，为供电重要性和供电线路可替代指数。数据结构为(P1，M1)或(ap1，am1)。
作为本实施例优选的实施方式，预处理具体包括以下步骤：
将各市冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；
将各市各县区冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；例如，一级区划为A市全市用电负荷、B市全市用电负荷、以此类推，二级区划为A市所属a1县全县用电负荷、A市所属a2县全县用电负荷、以此类推。
将待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数按照行政级别进行划分。例如，即一级区划A市线路覆冰程度未达到融冰标准的220kV及以上电压等级供电线路数量、B市线路覆冰程度未达到融冰标准的220kV及以上电压等级供电线路数量、以此类推；二级区划为a1县线路覆冰程度未达到融冰标准的110kV及以上电压等级供电线路数量、a2县线路覆冰程度未达到融冰标准的110kV及以上电压等级供电线路数量、以此类推。
经过上述预处理，得到如下表1所示的数据。
表1预处理结果数据表
作为本实施例优选的实施方式，蚁群算法的计算公式包括：
式中，p为转移概率，α为信息素的相对重要程度，β为启发式因子的相对重要程度，τi,j为启发式因子，Jk(i)为搜索子k下一步可选择的节点，t为计算时刻，s为搜索子k在i节点上下一步所有可选节点的遍历函数，ηi,j为启发函数，表示搜索子从节点i到节点j的期望值，τi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发式因子，ηi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发函数；
ηi,j的计算公式为：
τi,j的计算公式为：
τi,j(t+n)＝(1-ρ)·τi,j(t)+Δτi,j； (3)
式中，ρ为实验确定的常数，其中，
τi,j(0)＝C； (4)
式中，C为实验确定的常数，
式中，m为搜索子的总数；
式中，Q为实验确定的常数，di,j为节点i和j的距离；
其中，di,j的计算公式为：
式中，M为可替代指数，P为用电负荷。
具体地，收集南方某省各市州的冬季平均每日的用电负荷和220kV供电线路数量。并对收集的数据进行预处理，得到如下表2所示。
表2南方某省各市州待融冰数据情况
根据上述表2建立数据结构为(P1，M1)，将上述表2中的数据都输入蚁群算法，得到最低影响指数为100.3091。则该省各市州按照最低影响指数计划融冰排序方案为：8(HH市)→12(YZ市)→6(CD市)→9(XT市)→3(CZ市)→13(ZZ市)→14(ZJ市)→5(YU市)→4(HY市)→1(CS市)→10(LD市)→7(YI市)→2(SY市)→11(XX市)。
因此，对于该省而言，要保证线路覆冰对电网总体影响最小，需要按照最低影响指数融冰排序方案，依次对上述地市供电线路进行融冰作业。
实施例2
与上述方法实施例相对应地，本实施例提供一种用于融冰线路排序的系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种融冰线路排序的蚁群算法，其特征在于，包括以下步骤：
收集待分析区域的线路影响数据，并对所述线路影响数据进行预处理，得到二维数据组库；
选取所述二维数据组库中的待融冰线路的二维数据组，将所述待融冰线路的二维数据组输入蚁群算法进行计算，得到转移概率，将各转移概率按从大至小的概率进行排序；
根据排序后的转移概率确定待融冰线路的融冰顺序，其中，将较大转移概率对应的待融冰线路排在靠前位置。
2.根据权利要求1所述的融冰线路排序的蚁群算法，其特征在于，所述线路影响数据包括待分析区域的各市冬季平均每日的用电负荷、每个市的各县区冬季平均每日的用电负荷、以及所述待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数。
3.根据权利要求2所述的融冰线路排序的蚁群算法，其特征在于，所述预处理具体包括以下步骤：
将所述各市冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；
将所述各市各县区冬季平均每日的用电负荷按照供电重要性进行排序；
将所述待分析区域中各级行政区域不同电压等级供电线路可替代指数按照行政级别进行划分。
4.根据权利要求1所述的融冰线路排序的蚁群算法，其特征在于，所述蚁群算法的计算公式包括：
式中，p为转移概率，α为信息素的相对重要程度，β为启发式因子的相对重要程度，τi,j为启发式因子，Jk(i)为搜索子k下一步可选择的节点，t为计算时刻，s为搜索子k在i节点上下一步所有可选节点的遍历函数，ηi,j为启发函数，表示搜索子从节点i到节点j的期望值，τi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发式因子，ηi,s为i节点与下一步任意可选节点s的启发函数；
ηi,j的计算公式为：
τi,j的计算公式为：
τi,j(t+n)＝(1-ρ)·τi,j(t)+Δτi,j；(3)
式中，ρ为实验确定的常数，其中，
τi,j(0)＝C；(4)
式中，C为实验确定的常数，
式中，m为搜索子的总数；
式中，Q为实验确定的常数，di,j为节点i和j的距离；
其中，di,j的计算公式为：
式中，M为可替代指数，P为用电负荷。
5.一种用于融冰线路排序的系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-4任一所述的方法的步骤。
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