CN111342469A - 一种多电压等级网络架构优化方法 - Google Patents

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CN111342469A CN202010417573.XA CN202010417573A CN111342469A CN 111342469 A CN111342469 A CN 111342469A CN 202010417573 A CN202010417573 A CN 202010417573A CN 111342469 A CN111342469 A CN 111342469A
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陈超雄
邓建峰
谭志保
钟永
刘玲
范伟成
陈文娟
麦富满
邓胜初
王志洋
何日
曾浩桂
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Abstract

本发明提出一种多电压等级网络架构优化方法，包括：S1.采集待优化的不同电压等级配电网络的拓扑结构信息；S2.建立以最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度为目标函数，以潮流功率平衡、节点电压、节点容量、配电网络可靠性及相邻电压等级网络线路负载率为约束条件的多电压等级网络架构优化模型；S3.利用随机权重分配法将目标函数中三个目标进行归一化处理；S4.利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型，得到配电网络的有功网损、电压偏差及负荷均衡度。本发明提出的方法增强了各电压等级间的协调性，提高了模型的求解速度及电力系统整体资源的优化配置效率。

Description

一种多电压等级网络架构优化方法
技术领域
本发明涉及网络架构优化的技术领域，更具体地，涉及一种多电压等级网络架构优化方法。
背景技术
近年来，随着售电增幅趋缓、输配电价改革及成本的刚性增长，电网公司的运营压力逐渐增大，因此，对负荷转供和配电网重构等网络架构优化提出了越来越高的要求。网络架构优化是指以最小网损和最小电压偏差等经济性和可靠性指标为目标函数，在满足配电网运行结构要求的同时，以电压、电流、容量上下限和潮流方程等为约束条件，利用算法寻求最佳优化方案以实现降低电网运行成本，提高供电质量及可靠性的目的。
目前，网络架构优化的研究大多针对城市单一电压等级配电网，在已有线路基础上，通过传统人工智能算法对负荷供电线路、风电、光伏等分布式电源及无功补偿装置的出力进行优化求解实现的，但单电压等级网络架构优化的方法难以解决各电压层级间协调性不够高、线路负载率不平衡以及电网整体利用率不高的问题，且传统人工智能算法的优化求解速度慢，效率低。
综上所述，提出一种用于多电压等级网络架构优化的方法十分有必要。
发明内容
现有网络架构优化的方法大多针对城市单一电压等级配电网，难以解决各电压层级间协调性不高、线路负载率不平衡以及电网整体利用率不高等问题，且具有求解速度慢的缺陷，为克服以上弊端，本发明提出了一种多电压等级网络架构优化方法，增强各电压等级间的协调性，提高电力系统整体资源的优化配置效率。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种多电压等级网络架构优化方法，至少包括：
S1.采集待优化的不同电压等级配电网络的拓扑结构信息；
S2.结合拓扑结构信息，建立以最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度为目标函数，以潮流功率平衡、节点电压、节点容量、配电网络可靠性及相邻电压等级网络线路负载率为约束条件的多电压等级网络架构优化模型；
S3.利用随机权重分配法将目标函数中的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标进行归一化处理；
S4.利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型，得到优化后的网络架构、配电网络的有功网损、电压偏差及负荷均衡度。
优选地，步骤S1所述的拓扑结构信息包括：支路总数目、支路电阻、支路电导及支路电纳。
优选地，步骤S2所述的目标函数包括：
a.最小有功网损，表达式为：
Figure 80736DEST_PATH_IMAGE001
其中，f 1表示有功网损函数；n表示支路总数目；i为支路编号；P i 表示第i条支路末端的有功功率值；Q i 表示第i条支路末端的无功功率值；k i 表示第i条支路上的开关状态，k i =0表示开关断开，k i =1表示开关闭合；R i 表示第i条支路的支路电阻值；U i 表示第i条支路的支路电压值；
b.最小电压偏差，表达式为：
Figure 204550DEST_PATH_IMAGE002
其中，f 2表示表示电压偏差函数，j表示节点编号，z表示配电网络节点总数目；U js 表示第j个节点处的实际电压；U jN 表示第j个节点处的额定电压；
c.最优负荷均衡度，表达式为:
Figure 285638DEST_PATH_IMAGE003
其中，f 3表示负荷均衡度函数，m表示配电网络中闭合支路总数，S i 表示第i条支路注入的复功率值；S imax表示第i条支路允许注入的最大复功率值。以上建立的目标函数中综合了考虑电网运营的经济效益、可靠性指标及各电压等级的协调性。
优选地，步骤S2所述的约束条件包括：
潮流功率平衡约束，表达式为：
Figure 698165DEST_PATH_IMAGE004
Figure 555525DEST_PATH_IMAGE005
其中，x、y均表示配电网络的节点；△P表示节点x注入的有功功率变化量；△Q表示节点x注入的无功功率变化量；P x 为节点x注入的有功功率值；Q x 表示节点x注入的无功功率值；V x 表示节点x的电压幅值；V y 表示节点y的电压幅值；G xy 表示节点x与节点y之间的电导；B xy 表示节点x与节点y之间的电纳；θ xy表示节点x电压与节点y电压的相角差；
节点电压约束，表达式为：
Figure 737108DEST_PATH_IMAGE006
其中，V jmin表示节点j的电压幅值允许最小值；V j 表示节点j的电压幅值；V jmax表示节点j的电压幅值允许最大值；
节点容量约束，表达式为：
Figure 989097DEST_PATH_IMAGE007
其中，S j 表示节点j的实际容量；S jmax表示节点j允许容量的最大值；
配电网络可靠性约束，表达式为：
Figure 888920DEST_PATH_IMAGE008
其中，W表示配电网络可靠性指标；W min表示配电网络可靠性指标的最低允许值；W的表达式为：
Figure 455031DEST_PATH_IMAGE009
其中，P max表示配电网络所供的最大负荷；F表示配电网络故障合集；P h 表示配电网络处于h故障状态的切负荷量；Pr state , h 表示配电网络处于h故障状态的概率；
相邻电压等级网络线路负载率约束，表达式为：
Figure 553437DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 914011DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 301130DEST_PATH_IMAGE012
，α G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网线路的平均负载率；α d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网线路的平均负载率；t G表示相邻电压等级电网中的高电压等级电网线路的总数，i G表示相邻电压等级电网中高电压等级电网的第i G条线路；I G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i条线路的实际电流；I max,iG表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i G条线路的最大允许电流；t d 表示相邻电压等级电网中的低电压等级电网线路的总数，i d表示相邻电压等级电网中低电压等级电网的第i d条线路；I d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的实际电流；I max,id表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的最大允许电流。
优选地，步骤S3所述随机权重分配法的公式为：
Figure 998828DEST_PATH_IMAGE013
其中，rand l 表示目标函数中最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l对应的（0,1）之间的随机数，φ l 表示目标函数的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l的随机权重；
归一化处理的公式为：
Figure 889423DEST_PATH_IMAGE014
其中，f表示归一化处理后的目标函数；φ 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1的随机权重值，φ 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的随机权重值，φ 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的随机权重值；D 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1每次迭代计算后的最小值；D 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的每次迭代计算后的最小值；D 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的每次迭代计算后的最小值。采用随机权重分配法进行多目标权重的确定，避免了人为确定权重带来的较强主观性。
优选地，步骤S4所述的利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型的过程为：
S41.设置宿主鸟巢规模为Nest={Nest 1，…，Nest p }，即不同电压等级配电网络的网络架构数，Nest p 表示第p个宿主鸟巢，最大迭代次数为τ，宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率为P a，步长因子为β；
S42.初始化；计算每一个宿主鸟巢的适应度值f(Nest c)，c=1，…，p，其中表示f表示归一化处理后的目标函数，保留适应度值最优的宿主鸟巢，剩余p-1个宿主鸟巢进入宿主鸟巢位置的迭代更新；
S43.判断迭代更新是否进入局部最优，若是，执行步骤S44；否则，执行步骤S45；
S44.随机从p-1个宿主鸟巢中选取γa个宿主鸟巢，采用模拟退火法更新γa个宿主鸟巢的位置，剩余p-1-γa个宿主鸟巢中的一个宿主鸟巢与另一个宿主鸟巢进行随机交叉，然后将采用模拟退火法更新后的γa个宿主鸟巢与随机交叉后的剩余p-1-γa宿主鸟巢合并，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S45.采用莱维飞行随机搜索路径更新宿主鸟巢位置，计算并保留适应度值最优的鸟巢；
S46.随机产生均匀分布的随机数M∈（0,1），比较M与宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率P a的大小，若M＞P a，则布谷鸟蛋被发现并丢弃，更新宿主鸟巢位置，否则，宿主鸟巢位置不变，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S47.判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数τ,若是，输出最优适应度值及最优鸟巢位置，否则，返回步骤S42。
在此，为提高布谷鸟搜索法后期收敛速度以及优化结果的精度，引入模拟退火法，对布谷鸟搜索法进行改进，形成混合模拟退火布谷鸟法对多电压等级网络架构优化模型进行优化求解，即在布谷鸟搜索法迭代更新计算过程中，判断迭代是否陷入局部最优，若陷入局部最优则引入模拟退火法，保证优化计算的精度。
优选地，步骤S42所述宿主鸟巢位置迭代更新的公式为：
Figure 686478DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 593516DEST_PATH_IMAGE016
表示γ个鸟巢在第t次迭代时的位置；
Figure 767009DEST_PATH_IMAGE017
表示第γ个鸟巢在第t+1次迭代时的位置；β为步长因子；步长因子用于控制随机搜索的步长范围；
Figure 777690DEST_PATH_IMAGE018
表示点对点的乘法；
Figure 73542DEST_PATH_IMAGE019
表示莱维飞行随机搜索路径，λ为参数；
莱维飞行随机搜索路径的表达式为：
Figure 169674DEST_PATH_IMAGE020
其中，u，v均为服从正态分布的参数，当δ=1.5时，u，v均服从[0，1]正态分布，φ为待求中间参数，φ的计算公式为：
Figure 881278DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 808783DEST_PATH_IMAGE022
表示Gamma函数。
优选地，步骤S43判断迭代更新是否进入局部最优的方法为：
S431.记录第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )；
S432.记录第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )；
S433.计算第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )与第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )之间的变化率：
Figure 947640DEST_PATH_IMAGE023
，其中，t＞σ
S434.判断变化率△f是否小于固定值E，若是，迭代更新陷入局部最优，执行步骤S44；否则，执行步骤S45。
优选地，步骤S44所述的采用模拟退火法更新宿主鸟巢Nest τL 的位置的过程为：
S441.设定模拟退火法的控制参数T的初始值T0、终值T end 、马尔科夫链长度B、衰减系数A及模拟退火最大迭代次数DI，初始化解q 0并设置适应度函数f(q0)，f表示归一化处理后的目标函数；
S442.当控制参数T取T t 时，对当代解q t更新，当代解q t指配电网络的框架结构配置，即
q t+1= q t ⊕random
其中，⊕表示点对点的加法，random表示随机数组，Tt表示当前温度；
S443：随机产生一个服从[0,1]分布的数J，计算在当前温度
Figure 531068DEST_PATH_IMAGE024
下，当代解q t采用Metropolis接受准则的转移概率P：
Figure 780784DEST_PATH_IMAGE025
；
S444.判断J是否小于P，若是，令当代解q t更新，即当代解取q t+1；否则，当代解q t不变；
S445.判断是否达到模拟退火最大迭代次数DI，若是，输出当代解q t及适应度函数值f(qt);否则，返回步骤S422。
优选地，步骤S46所述更新宿主鸟巢位置按照随机游走偏差公式进行，随机游走偏差公式为：
Figure 562795DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 872554DEST_PATH_IMAGE027
表示偏差系数；
Figure 943278DEST_PATH_IMAGE028
表示第t+1代的第γ个宿主鸟巢的位置，
Figure 843624DEST_PATH_IMAGE029
表示第t代的第γ个宿主鸟巢的位置；
Figure 683404DEST_PATH_IMAGE030
表示第t代的第η个宿主鸟巢的位置，
Figure 164064DEST_PATH_IMAGE031
表示第t代的第g个宿主鸟巢的位置。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出一种多电压等级网络架构优化方法，建立以最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度为目标函数，以潮流功率平衡、节点电压、节点容量、配电网络可靠性及相邻电压等级网络线路负载率为约束条件的多电压等级网络架构优化模型，将目标函数中的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标进行归一化处理，克服了现有网络架构优化的方法大多针对城市单一电压等级配电网，难以解决各电压层级间协调性不高、线路负载率不平衡以及电网整体利用率不高等问题，增强各电压等级间的协调性，提高电力系统整体资源的优化配置效率，通过混合模拟退火布谷鸟算法求解模型，提高模型的求解速度，得到配电网络的有功网损、电压偏差及负荷均衡度，完成多电压等级网络架构优化。
附图说明
图1为本发明提出的多电压等级网络架构优化方法的流程图。
图2为本发明实施例中提出的由IEEE14节点配电网络及IEEE33节点配电网络组成的两个电压等级连接结构图。
图3为本发明实施例中提出的优化前后节点电压偏移曲线的对比示意图。
图4为本发明实施例中利用混合模拟退火布谷鸟算法与传统布谷鸟算法、遗传算法在求解模型时的求解速度对比示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，本发明提出的一种多电压等级网络架构优化方法，包括：
S1.采集待优化的不同电压等级配电网络的拓扑结构信息；拓扑结构信息包括：支路总数目、支路电阻、支路电导及支路电纳。
S2.结合拓扑结构信息，建立以最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度为目标函数，以潮流功率平衡、节点电压、节点容量、配电网络可靠性及相邻电压等级网络线路负载率为约束条件的多电压等级网络架构优化模型；
S3.利用随机权重分配法将目标函数中的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标进行归一化处理；
S4.利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型，得到优化后的网络架构、配电网络的有功网损、电压偏差及负荷均衡度。
在本实施例中，步骤S2所述的目标函数包括：
a.最小有功网损，表达式为：
Figure 253243DEST_PATH_IMAGE032
其中，f 1表示有功网损函数；n表示支路总数目；i为支路编号；P i 表示第i条支路末端的有功功率值；Q i 表示第i条支路末端的无功功率值；k i 表示第i条支路上的开关状态，k i =0表示开关断开，k i =1表示开关闭合；R i 表示第i条支路的支路电阻值；U i 表示第i条支路的支路电压值；
b.最小电压偏差，表达式为：
Figure 110340DEST_PATH_IMAGE033
其中，f 2表示电压偏差函数，j表示节点编号，z表示配电网络节点总数目；U js 表示第j个节点处的实际电压；U jN 表示第j个节点处的额定电压；
c.最优负荷均衡度，表达式为:
Figure 804627DEST_PATH_IMAGE034
其中，f 3表示负荷均衡度函数，m表示配电网络中闭合支路总数，S i 表示第i条支路注入的复功率值；S imax表示第i条支路允许注入的最大复功率值。以上建立的目标函数中综合了考虑电网运营的经济效益、可靠性指标及各电压等级的协调性。
约束条件包括：
潮流功率平衡约束，表达式为：
Figure 518505DEST_PATH_IMAGE004
Figure 563821DEST_PATH_IMAGE005
其中，x、y均表示配电网络的节点；△P表示节点x注入的有功功率变化量；△Q表示节点x注入的无功功率变化量；P x 为节点x注入的有功功率值；Q x 表示节点x注入的无功功率值；V x 表示节点x的电压幅值；V y 表示节点y的电压幅值；G xy 表示节点x与节点y之间的电导；B xy 表示节点x与节点y之间的电纳；θ xy表示节点x电压与节点y电压的相角差；
节点电压约束，表达式为：
Figure 959030DEST_PATH_IMAGE035
其中，V jmin表示节点j的电压幅值允许最小值；V j 表示节点j的电压幅值；V jmax表示节点j的电压幅值允许最大值；
节点容量约束，表达式为：
Figure 835720DEST_PATH_IMAGE036
其中，S j 表示节点j的实际容量；S jmax表示节点j允许容量的最大值；
配电网络可靠性约束，表达式为：
Figure 923761DEST_PATH_IMAGE037
其中，W表示配电网络可靠性指标；W min表示配电网络可靠性指标的最低允许值；W的表达式为：
Figure 190795DEST_PATH_IMAGE038
其中，P max表示配电网络所供的最大负荷；F表示配电网络故障合集；P h 表示配电网络处于h故障状态的切负荷量；Pr state , h 表示配电网络处于h故障状态的概率；
相邻电压等级网络线路负载率约束，表达式为：
Figure 687897DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 91197DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 350140DEST_PATH_IMAGE012
，α G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网线路的平均负载率；α d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网线路的平均负载率；t G表示相邻电压等级电网中的高电压等级电网线路的总数，i G表示相邻电压等级电网中高电压等级电网的第i G条线路；I G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i条线路的实际电流；I max,iG表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i G条线路的最大允许电流；t d 表示相邻电压等级电网中的低电压等级电网线路的总数，i d表示相邻电压等级电网中低电压等级电网的第i d条线路；I d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的实际电流；I max,id表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的最大允许电流。
在本实施例中，步骤S3所述随机权重分配法的公式为：
Figure 432365DEST_PATH_IMAGE041
其中，rand l 表示目标函数中最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l对应的（0,1）之间的随机数，φ l 表示目标函数的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l的随机权重；
归一化处理的公式为：
Figure 169377DEST_PATH_IMAGE042
其中，f表示归一化处理后的目标函数；φ 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1的随机权重值，φ 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的随机权重值，φ 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的随机权重值；D 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1每次迭代计算后的最小值；D 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的每次迭代计算后的最小值；D 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的每次迭代计算后的最小值。采用随机权重分配法进行多目标权重的确定，避免了人为确定权重带来的较强主观性。
在本实施例中，步骤S4所述的利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型的过程为：
S41.设置宿主鸟巢规模为Nest={Nest 1，…，Nest p }，即不同电压等级配电网络的网络架构数，Nest p 表示第p个宿主鸟巢，最大迭代次数为τ，宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率为P a，步长因子为β；
S42.初始化；计算每一个宿主鸟巢的适应度值f(Nest c)，c=1，…，p，其中表示f表示归一化处理后的目标函数，保留适应度值最优的宿主鸟巢，剩余p-1个宿主鸟巢进入宿主鸟巢位置的迭代更新；
S43.判断迭代更新是否进入局部最优，若是，执行步骤S44；否则，执行步骤S45；
S44.随机从p-1个宿主鸟巢中选取γa个宿主鸟巢，采用模拟退火法更新γa个宿主鸟巢的位置，剩余p-1-γa个宿主鸟巢中的一个宿主鸟巢与另一个宿主鸟巢进行随机交叉，然后将采用模拟退火法更新后的γa个宿主鸟巢与随机交叉后的剩余p-1-γa宿主鸟巢合并，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S45.采用莱维飞行随机搜索路径更新宿主鸟巢位置，计算并保留适应度值最优的鸟巢；
S46.随机产生均匀分布的随机数M∈（0,1），比较M与宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率P a的大小，若M＞P a，则布谷鸟蛋被发现并丢弃，更新宿主鸟巢位置，否则，宿主鸟巢位置不变，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S47.判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数τ,若是，输出最优适应度值及最优鸟巢位置，否则，返回步骤S42。
在具体实施时，采用随机发生函数随机选取部分宿主鸟巢Nest τL 。
在本实施例中，步骤S42所述宿主鸟巢位置迭代更新的公式为：
Figure 692762DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 919344DEST_PATH_IMAGE044
表示γ个鸟巢在第t次迭代时的位置；
Figure 895391DEST_PATH_IMAGE045
表示第γ个鸟巢在第t+1次迭代时的位置；β为步长因子；步长因子用于控制随机搜索的步长范围；
Figure 436093DEST_PATH_IMAGE046
表示点对点的乘法；
Figure 79564DEST_PATH_IMAGE047
表示莱维飞行随机搜索路径，λ为参数；
莱维飞行随机搜索路径的表达式为：
Figure 477048DEST_PATH_IMAGE048
其中，u，v均为服从正态分布的参数，当δ=1.5时，u，v均服从[0，1]正态分布，φ为待求中间参数，φ的计算公式为：
Figure 205969DEST_PATH_IMAGE049
其中，
Figure 284784DEST_PATH_IMAGE050
表示Gamma函数。
步骤S43判断迭代更新是否进入局部最优的方法为：
S431.记录第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )；
S432.记录第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )；
S433.计算第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )与第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )之间的变化率：
Figure 612122DEST_PATH_IMAGE051
，其中，t＞σ
S434.判断变化率△f是否小于固定值E，若是，迭代更新陷入局部最优，执行步骤S44；否则，执行步骤S45。
步骤S44所述的采用模拟退火法更新宿主鸟巢Nest τL 的位置的过程为：
S441.设定模拟退火法的控制参数T的初始值T0、终值T end 、马尔科夫链长度B、衰减系数A及模拟退火最大迭代次数DI，初始化解q 0并设置适应度函数f(q0)，f表示归一化处理后的目标函数；
S442.当控制参数T取T t 时，对当代解q t更新，当代解q t指配电网络的框架结构配置，即
q t+1=q t ⊕random
其中，⊕表示点对点的加法，random表示随机数组，Tt表示当前温度；
S443：随机产生一个服从[0,1]分布的数J，计算在当前温度
Figure 118190DEST_PATH_IMAGE052
下，当代解q t采用Metropolis接受准则的转移概率P：
Figure 334407DEST_PATH_IMAGE053
；
S444.判断J是否小于P，若是，令当代解q t更新，即当代解取q t+1；否则，当代解q t不变；
S445.判断是否达到模拟退火最大迭代次数DI，若是，输出当代解q t及适应度函数值f(qt);否则，返回步骤S422。
步骤S46所述更新宿主鸟巢位置按照随机游走偏差公式进行，随机游走偏差公式为：
Figure 13650DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 366134DEST_PATH_IMAGE027
表示偏差系数；
Figure 308683DEST_PATH_IMAGE055
表示第t+1代的第γ个宿主鸟巢的位置，
Figure 808934DEST_PATH_IMAGE029
表示第t代的第γ个宿主鸟巢的位置；
Figure 229551DEST_PATH_IMAGE030
表示第t代的第η个宿主鸟巢的位置，
Figure 702121DEST_PATH_IMAGE031
表示第t代的第g个宿主鸟巢的位置。
下面结合具体场景的实施例进一步对本申请提出的方法的有效性进行说明，如图2所示，将IEEE14节点配电网络和IEEE33节点配电网络连接，组成23kV和12.66kV两个电压等级的配电网络，参见图2，组合后的网络共有46个负荷点，55条分支线路、45个分段开关、10个联络开关，图2中点与点之间线路上的数字表示支路标号，圆圈里的数字表示配电网络的节点，采用本发明提出的混合模拟退火布谷鸟算法对前述网络架构优化模型进行求解。
混合模拟退火布谷鸟算法的参数设置如下：
种群规模为30，最大迭代次数τ为50，宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率P a为0.5，步长因子取0.01，模拟退火法中马尔科夫链长度为30，初始温度3000℃，终止温度Tend=0.001℃，温度衰减系数0.95，经过本发明提出的方法进行负荷配置优化与未经过优化的两种场景结果如表1所示。
表1
Figure 612308DEST_PATH_IMAGE056
.
优化前配电网络所有联络开关的线路断开，经本发明提出的方法优化后，网络架构的优化结果为：支路9、11、16、17、28、31、41、49、50、54断开，相比于优化前，结合表1的数据，有功网损降低了40.51%，降损效果明显；负荷均衡度和电压偏差分别降低了44.1%和66.7%，系统稳定性得到显著提升。
图3为本发明实施例中提出的优化前后节点电压偏移曲线的对比示意图，可以看出，优化后节点电压普遍上升，IEEE33节点配电网络所有节点电压均上升了0.13kV，从而提升了系统的稳定性。
表2
Figure 537539DEST_PATH_IMAGE057
表2给出了两个电压等级负荷优化与单电压等级负荷优化的对比结果，表2中配电网络电压等级为23kV的指IEEE14节点配电网络结构，配电网络电压等级为12.66kV的指IEEE33节点配电网络架构，两个电压等级系统单独优化时总网损为240.23kW，连接优化后网损降低了14.20%，降损效果更优，负荷均衡度和电压偏差也分别降低了4.10%和57.75%，由此可见，多电压等级负荷优化模型更加显著得提升了系统得经济效益与稳定性。
进一步，为验证本发明提出的网络架构优化方法的准确性与高效性，将其与传统布谷鸟算法、遗传算法进行比较，结果如表3所示，三种算法的迭代曲线如图4所示；
表3
Figure 761847DEST_PATH_IMAGE058
结合表3和图4可见，传统布谷鸟算法与遗传算法均陷入局部最优，未能找到全局最优解，而本发明提出的方法能够兼顾全局寻优和局部寻优能力，收敛速度更快，平均迭代在25次左右，耗时更短，比传统布谷鸟算法速度提升了64%。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，至少包括：
S1.采集待优化的不同电压等级配电网络的拓扑结构信息；
S2.结合拓扑结构信息，建立以最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度为目标函数，以潮流功率平衡、节点电压、节点容量、配电网络可靠性及相邻电压等级网络线路负载率为约束条件的多电压等级网络架构优化模型；
S3.利用随机权重分配法将目标函数中的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标进行归一化处理；
S4.利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型，得到优化后的网络架构、配电网络的有功网损、电压偏差及负荷均衡度。
2.根据权利要求1所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S1所述的拓扑结构信息包括：支路总数目、支路电阻、支路电导及支路电纳。
3.根据权利要求1所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S2所述的目标函数包括：
a.最小有功网损，表达式为：
Figure 60040DEST_PATH_IMAGE001
其中，f 1表示有功网损函数；n表示支路总数目；i为支路编号；P i 表示第i条支路末端的有功功率值；Q i 表示第i条支路末端的无功功率值；k i 表示第i条支路上的开关状态，k i =0表示开关断开，k i =1表示开关闭合；R i 表示第i条支路的支路电阻值；U i 表示第i条支路的支路电压值；
b.最小电压偏差，表达式为：
Figure 39497DEST_PATH_IMAGE002
其中，f 2表示电压偏差函数，j表示节点编号，z表示配电网络节点总数目；U js 表示第j个节点处的实际电压；U jN 表示第j个节点处的额定电压；
c.最优负荷均衡度，表达式为:
Figure 819234DEST_PATH_IMAGE003
其中，f 3表示负荷均衡度函数，m表示配电网络中闭合支路的总数，S i 表示第i条支路注入的复功率值；S imax表示第i条支路允许注入的最大复功率值。
4.根据权利要求3所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S2所述的约束条件包括：
潮流功率平衡约束，表达式为：
Figure 214443DEST_PATH_IMAGE004
Figure 91133DEST_PATH_IMAGE005
其中，x、y均表示配电网络的节点；△P表示节点x注入的有功功率变化量；△Q表示节点x注入的无功功率变化量；P x 为节点x注入的有功功率值；Q x 表示节点x注入的无功功率值；V x 表示节点x的电压幅值；V y 表示节点y的电压幅值；G xy 表示节点x与节点y之间的电导；B xy 表示节点x与节点y之间的电纳；θ xy表示节点x电压与节点y电压的相角差；
节点电压约束，表达式为：
Figure 913595DEST_PATH_IMAGE006
其中，V jmin表示节点j的电压幅值允许最小值；V j 表示节点j的电压幅值；V jmax表示节点j的电压幅值允许最大值；
节点容量约束，表达式为：
Figure 180628DEST_PATH_IMAGE007
其中，S j 表示节点j的实际容量；S jmax表示节点j允许容量的最大值；
配电网络可靠性约束，表达式为：
Figure 441845DEST_PATH_IMAGE008
其中，W表示配电网络可靠性指标；W min表示配电网络可靠性指标的最低允许值；W的表达式为：
Figure 110724DEST_PATH_IMAGE009
其中，P max表示配电网络所供的最大负荷；F表示配电网络故障合集；P h 表示配电网络处于h故障状态的切负荷量；Pr state , h 表示配电网络处于h故障状态的概率；
相邻电压等级网络线路负载率约束，表达式为：
Figure 104088DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 439777DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 176789DEST_PATH_IMAGE012
，α G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网线路的平均负载率；α d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网线路的平均负载率；t G表示相邻电压等级电网中的高电压等级电网线路的总数，i G表示相邻电压等级电网中高电压等级电网的第i G条线路；I G 表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i条线路的实际电流；I max,iG表示相邻电压等级电网中高电压等级电网第i G条线路的最大允许电流；t d 表示相邻电压等级电网中的低电压等级电网线路的总数，i d表示相邻电压等级电网中低电压等级电网的第i d条线路；I d 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的实际电流；I max,id 表示相邻电压等级电网中低电压等级电网第i d条线路的最大允许电流。
5.根据权利要求4所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S3所述随机权重分配法的公式为：
Figure 700174DEST_PATH_IMAGE013
其中，rand l 表示目标函数中最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l对应的（0,1）之间的随机数，φ l 表示目标函数的最小有功网损、最小电压偏差及最优负荷均衡度三个目标中任意一个目标l的随机权重；
归一化处理的公式为：
Figure 192335DEST_PATH_IMAGE014
其中，f表示归一化处理后的目标函数；φ 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1的随机权重值，φ 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的随机权重值，φ 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的随机权重值；D 1表示目标函数中最小有功网损目标f 1每次迭代计算后的最小值；D 2表示目标函数中最小电压偏差目标f 2的每次迭代计算后的最小值；D 3表示目标函数中最优负荷均衡度目标f 3的每次迭代计算后的最小值。
6.根据权利要求5所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S4所述的利用混合模拟退火布谷鸟算法求解多电压等级网络架构优化模型的过程为：
S41.设置宿主鸟巢规模为Nest={Nest 1，…，Nest p }，即不同电压等级配电网络的网络架构数，Nest p 表示第p个宿主鸟巢，最大迭代次数为τ，宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率为P a，步长因子为β；
S42.初始化；计算每一个宿主鸟巢的适应度值f(Nest c)，c=1，…，p，其中表示f表示归一化处理后的目标函数，保留适应度值最优的宿主鸟巢，剩余p-1个宿主鸟巢进入宿主鸟巢位置的迭代更新；
S43.判断迭代更新是否进入局部最优，若是，执行步骤S44；否则，执行步骤S45；
S44.随机从p-1个宿主鸟巢中选取γa个宿主鸟巢，采用模拟退火法更新γa个宿主鸟巢的位置，剩余p-1-γa个宿主鸟巢中的一个宿主鸟巢与另一个宿主鸟巢进行随机交叉，然后将采用模拟退火法更新后的γa个宿主鸟巢与随机交叉后的剩余p-1-γa宿主鸟巢合并，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S45.采用莱维飞行随机搜索路径更新宿主鸟巢位置，计算并保留适应度值最优的鸟巢；
S46.随机产生均匀分布的随机数M∈（0,1），比较M与宿主鸟巢主人发现布谷鸟蛋的概率P a的大小，若M＞P a，则布谷鸟蛋被发现并丢弃，更新宿主鸟巢位置，否则，宿主鸟巢位置不变，计算并保留适应度值最优的宿主鸟巢；
S47.判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数τ,若是，输出最优适应度值及最优鸟巢位置，否则，返回步骤S42。
7.根据权利要求6所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S42所述宿主鸟巢位置迭代更新的公式为：
Figure 433961DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 709085DEST_PATH_IMAGE016
表示第γ个鸟巢在第t次迭代时的位置；
Figure 414872DEST_PATH_IMAGE017
表示第γ个鸟巢在第t+1次迭代时的位置；β为步长因子；
Figure 750039DEST_PATH_IMAGE018
表示点对点的乘法；
Figure 478960DEST_PATH_IMAGE019
表示莱维飞行随机搜索路径，λ为参数；
莱维飞行随机搜索路径的表达式为：
Figure 620092DEST_PATH_IMAGE020
其中，u，v均为服从正态分布的参数，当δ=1.5时，u，v均服从[0，1]正态分布，φ为待求中间参数，φ的计算公式为：
Figure 118069DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 889716DEST_PATH_IMAGE022
表示Gamma函数。
8.根据权利要求7所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S43判断迭代更新是否进入局部最优的方法为：
S431.记录第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )；
S432.记录第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )；
S433.计算第t次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest t L )与第σ次迭代过程中宿主鸟巢的最优适应度值f(Nest σ L )之间的变化率：
Figure 404136DEST_PATH_IMAGE023
，其中，t＞σ
S434.判断变化率△f是否小于固定值E，若是，迭代更新陷入局部最优，执行步骤S44；否则，执行步骤S45。
9.根据权利要求8所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S44所述的采用模拟退火法更新宿主鸟巢Nest τL 的位置的过程为：
S441.设定模拟退火法的控制参数T的初始值T 0、终值T end 、马尔科夫链长度B、衰减系数A及模拟退火最大迭代次数DI，初始化解q 0并设置适应度函数f(q0)，f表示归一化处理后的目标函数；
S442.当控制参数T取T t 时，对当代解q t更新，当代解q t指配电网络的框架结构配置，即
q t+1=q t ⊕random
其中，⊕表示点对点的加法，random表示随机数组，Tt表示当前温度；
S443：随机产生一个服从[0,1]分布的数J，计算在当前温度
Figure 286642DEST_PATH_IMAGE024
下，当代解q t采用Metropolis接受准则的转移概率P：
Figure 639126DEST_PATH_IMAGE025
；
S444.判断J是否小于P，若是，令当代解q t更新，即当代解取q t+1；否则，当代解q t不变；
S445.判断是否达到模拟退火最大迭代次数DI，若是，输出当代解q t及适应度函数值f(qt);否则，返回步骤S422。
10.根据权利要求9所述的多电压等级网络架构优化方法，其特征在于，步骤S46所述更新宿主鸟巢位置按照随机游走偏差公式进行，随机游走偏差公式为：
Figure 643991DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 81925DEST_PATH_IMAGE027
表示偏差系数；
Figure 502542DEST_PATH_IMAGE028
表示第t+1代的第γ个宿主鸟巢的位置，
Figure 37429DEST_PATH_IMAGE029
表示第t代的第γ个宿主鸟巢的位置；
Figure 150878DEST_PATH_IMAGE030
表示第t代的第η个宿主鸟巢的位置，
Figure 76109DEST_PATH_IMAGE031
表示第t代的第g个宿主鸟巢的位置。
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