配電網(wǎng)中風(fēng)電有功負(fù)荷分配預(yù)案研究

1、基于改進(jìn)遺傳算法與分級處理的配電網(wǎng)故障定位方法譚俊源，黃月婷，潘凱(佛山供電局，廣東省 佛山市528000)摘要：為了克服標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法容易出現(xiàn)的早熟收斂現(xiàn)彖，増強(qiáng)算法的局部搜索能力，捉出了一種改進(jìn)的遺傳算法。 該算法使用一個助長算子來對種群中的個體進(jìn)行一定概率下的助長，其遺傳個體具有雄性和雌性兩種不同的性別， 融合了個體間的親緣關(guān)系，異性個體進(jìn)行嚴(yán)格的遠(yuǎn)緣繁殖。將改進(jìn)的遺傳算法應(yīng)用于配電網(wǎng)故障定位屮，并引入分 級處理的思想，首先把整個配電網(wǎng)劃分為主干支路和若干獨(dú)立區(qū)域，再利用該算法分別對各獨(dú)立區(qū)域進(jìn)行故障定位, 然后進(jìn)行全局尋優(yōu)，這樣大大減少了可行解的維數(shù)，提高了定位速度。算例表明了該定位方法

2、的可行性，它對復(fù)雜 配電網(wǎng)的故障定位尤為冇效。關(guān)鍵詞：遺傳算法：分級處理；評價兩數(shù)；配電網(wǎng)；故障定位0引言隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活水平的提高，人們 對供電可靠性也捉出了更高的要求，在配電網(wǎng)發(fā)生 故障后，對故障設(shè)備進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的定位顯得越 來越重要和迫切了。目前解決故障定位的方法主要 冇：矩陣算法、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、 遺傳算法等。矩陣算法計(jì)算速度快，但對上傳故 障信息的準(zhǔn)確度要求比較高，容錯性較差。專家系 統(tǒng)通過將獲取的故障信息與知識庫中的記錄進(jìn) 行比較來確定故障位置，定位準(zhǔn)確率較高，但是專 家系統(tǒng)中的專家知識庫的建立與維護(hù)是一件煩瑣 和艱巨的工作，往往由于知識庫的維護(hù)不到位使得

3、專家系統(tǒng)在適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化方血不盡人意。神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)算法具冇較強(qiáng)的適應(yīng)性，但它需要較完備的 樣本庫，其結(jié)構(gòu)和參數(shù)的確定往往依賴與人的經(jīng) 驗(yàn)，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電網(wǎng)故障定位中的應(yīng)用大多 尚處于實(shí)驗(yàn)階段，離實(shí)際應(yīng)用還有一定的距離。蟻 群算法2亠是一種求解組合最優(yōu)化問題的新型通川 啟發(fā)式方法，該方法具有正反饋、分布式計(jì)算和貪 婪啟發(fā)式搜索的特點(diǎn)。將蟻群算法用于配電網(wǎng)故障 定位時，一般是把配電網(wǎng)故障定位問題轉(zhuǎn)化為類似 于tsp問題的模式，利用蟻群算法進(jìn)行求解。由于 蟻群算法容易岀現(xiàn)停滯現(xiàn)象，即搜索進(jìn)行到一定程 度后，所冇個體所發(fā)現(xiàn)的解完全一致，不能對解空 間進(jìn)一步進(jìn)行搜索，不利于發(fā)現(xiàn)更好的解；而蟻 群中多

4、個個體的運(yùn)動是隨機(jī)的，當(dāng)群體規(guī)模較大或 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜時，要找出一條較好的路徑盂要 較長的搜索時間。所以，蟻群算法在配電網(wǎng)故障定 位屮的應(yīng)用技術(shù)還有待成熟。遺傳算法3789因其 具有良好的魯棒性、可并行性與全局優(yōu)化性而在電 力系統(tǒng)中獲得了廣泛的應(yīng)用，在進(jìn)行配電網(wǎng)故障定 位時，它利用上傳故障信息，依賴適應(yīng)度函數(shù)，通 過對種群的遺傳操作，根據(jù)適應(yīng)度的計(jì)算來進(jìn)行全 局最優(yōu)化求解，從而實(shí)現(xiàn)對故障設(shè)備的定位。但是, 在實(shí)際應(yīng)用中，遺傳算法的早熟收斂、局部搜索能 力不足等缺陷沒有從根本上消除，而且由于配電網(wǎng) 絡(luò)結(jié)構(gòu)一般比較復(fù)雜，因此，通常存在計(jì)算量大的 問題，從而導(dǎo)致定位速度較慢。本文為改善遺傳算法的性

5、能，提出了一種改進(jìn) 的遺傳算法，并將其應(yīng)用于配電網(wǎng)故障定位屮。在 進(jìn)行配電網(wǎng)故障定位時，引入分級處理的思想，首 先把整個配電網(wǎng)劃分為主干支路和若干獨(dú)立區(qū)域， 再利用改進(jìn)的遺傳算法分別対各獨(dú)立區(qū)域進(jìn)行故 障定位，然后進(jìn)行全局尋優(yōu)，從而使計(jì)算量人大減 少。1遺傳算法及其改進(jìn)遺傳算法(genetic algorithm)是模擬生物界 門然選擇和門然遺傳機(jī)制進(jìn)化過程來求解復(fù)雜問 題的全局隨機(jī)搜索算法它以編碼空間代替問 題空間，以適應(yīng)度函數(shù)為評價依據(jù)，以編碼群體為 進(jìn)化基礎(chǔ)，以對群體屮個體位串的遺傳操作實(shí)現(xiàn)選 擇和遺傳機(jī)制，建立起一個迭代過程。在這一過程 屮，通過隨機(jī)重組編碼位串中重要的基因，使新一 代

6、的位串集合優(yōu)于老一代的位串集合，群體的個體 不斷進(jìn)化，逐漸接近最優(yōu)解，最終達(dá)到求解問題的 fl的?；具z傳算法的遺傳操作包括選擇、交叉和 變異。由于傳統(tǒng)遺傳算法存在局部搜索能力不足、容 易岀現(xiàn)早熟收斂等缺點(diǎn)卩習(xí)，本文對遺傳算法進(jìn)行如 下改進(jìn)：1.1改進(jìn)選擇方法采用兩代競爭排序的選擇方法來對遺傳個體 進(jìn)行優(yōu)選，遺傳個體被區(qū)分為雄性和雌性兩種不同 的性別，把父代與子代的所有雄性個體與雌性個體 分別進(jìn)行重新排序，再按群體規(guī)模n分別從排序后 的雄性個體集與雌性個體集屮截取前n/2個優(yōu)秀的 個體進(jìn)入匹配池，作為交義操作的對象。這樣不僅 保證了交叉操作的個體能進(jìn)行有效的配對，同吋也 可以使每一代的優(yōu)秀個體

7、得以保留，而淘汰那些不 良的個體，從而使好的基因和模式不會丟失，冇利 于盡快找到全局最優(yōu)解。1.2加入助長操作為了加強(qiáng)算法跳出局部最優(yōu)的能力，加速算法 的收斂，木文算法使用一個助氏算子來對種群中的 個體進(jìn)行一定概率下的助長。助長操作在選擇操作 之后及配対操作之前進(jìn)行，其具體步驟如下：step 1:令 1 = 1；step2：隨機(jī)產(chǎn)生一個實(shí)數(shù)廠，使0 5廠5 1 ,如 果r < ph ,則執(zhí)行step3；否則，跳轉(zhuǎn)到step6；step3:令 j = l；step4：如果s； = 0 ,則$； = 1 ；但如果此時s' 的適應(yīng)度值降低，則維持5； = 0 ；step5: j = j

8、 +1 ,如果 j > n，則執(zhí)行 step6； 否則,跳轉(zhuǎn)到step4；step6： i = i + l,如果i > n ,則執(zhí)行 step7: 否則，跳轉(zhuǎn)到step2；step7：結(jié)束。其中，幾表示助長概率，表示種群屮笫，個個體, 町表示第j個個體編碼的第丿位，表示編碼小非 性別部分的長度，n表示種群大小。1.3改進(jìn)配對方法在本文算法中，同性別個體z間是不能進(jìn)行配 對的，雄性個體只能同雌性個體進(jìn)行配對。配對是 按個體優(yōu)劣順序進(jìn)行的，即對按優(yōu)劣順序排隊(duì)的雄 性個體與按優(yōu)劣順序排隊(duì)的雌性個體進(jìn)行一一配 對，這冇利于提高遺傳算法尋找全局最優(yōu)解的速 度。為了避免近親繁殖，兩個界性個體在

9、配對之后 還要進(jìn)行個體間親緣關(guān)系的檢測。個體i'可親緣關(guān)系 直接用兩個體衣現(xiàn)型編碼對應(yīng)的二進(jìn)制數(shù)的差值 來衡量，如果兩個個體表現(xiàn)型編碼所對應(yīng)的二進(jìn)制 數(shù)相等或者僅相差1,則視為近親，不能進(jìn)行雜交, 需對它們進(jìn)行修正。修正的方法是：把把適應(yīng)度小 的個體表現(xiàn)型編碼的高位修改為與適應(yīng)度大的個 體表現(xiàn)型編碼的高位不同的值。這樣，保證個體z 間的繁殖屬于遠(yuǎn)緣繁殖，從而提高遺傳算法的效 率。1.4改進(jìn)遺傳算法的工作流程上述改進(jìn)遺傳算法的工作流程如圖1所示。圖1改進(jìn)遺傳算法的工作流程fig.l working flow of improved genetic algorithm2配電網(wǎng)故障定位遺傳算

10、法的關(guān)鍵技術(shù)配電網(wǎng)發(fā)生故障后，安裝于各分段開關(guān)和聯(lián)絡(luò) 開關(guān)處的ftu或rtu可監(jiān)測到故障過電流，在與 其整定值比較后上傳給scada監(jiān)控中心開關(guān)故障 電流信號，所以配電網(wǎng)故障定位的遺傳算法實(shí)質(zhì)上 是一種全局尋優(yōu)問題。2.1編碼方法遺傳算法盂將問題的每個候選解都進(jìn)行0-1 編碼，遺傳操作只對由這些編碼（基因）組成的數(shù) 字串（染色體）進(jìn)行操作。配電網(wǎng)故障定位問題可 很方便地根據(jù)遺傳算法的要求進(jìn)行0-1編碼，過電 流的有或無以及故障的有或無都可用0和1來表示。2.2開關(guān)函數(shù)要利卅遺傳算法通過分析開關(guān)故障電流信息 來得到故障元件，實(shí)現(xiàn)故障定位，必須建立一個從 故障元件的狀態(tài)到開關(guān)設(shè)備有無故障電流的狀態(tài)

11、 的轉(zhuǎn)換，開關(guān)函數(shù)就是起到這個作川，它反映了元 件與開關(guān)z間的關(guān)系。對于單電源供電方式，開關(guān) 函數(shù)可由（1）式定義，開關(guān)函數(shù)的值非0即1。/ （5）= risj（ 1）ji式中，/ j（s）是笫丿個開關(guān)的開關(guān)函數(shù)，正常值為0, 有故障電流時為1；為為開關(guān)j卜-游第/個元件的狀 態(tài)，正常為0,有故障為1； 口為邏輯“或”運(yùn)算 的符號。2.3適應(yīng)度函數(shù)利用遺傳算法進(jìn)行故障定位，就是在故障設(shè)備 的可行解空間屮找到一個或幾個元件設(shè)備，當(dāng)它們 發(fā)牛故障吋，最能解釋山ftu上傳到配電scada 監(jiān)控屮心的開關(guān)故障電流信號。可構(gòu)造如下適應(yīng)度 函數(shù)3】：弘）=£|/廠加）|7=1式屮，$為元件設(shè)備狀

12、態(tài)向量（為元件數(shù)），冇 故障的元件設(shè)備對應(yīng)的元素用1表示，正常元件設(shè) 備對應(yīng)的元素用0表示；匚是笫丿個開關(guān)故障電流 越限信號，笫/個開關(guān)有故障電流時用1表示，沒 有故障電流則用0表示；/.（s）是第/個開關(guān)的開 關(guān)函數(shù)值，由（1）式計(jì)算得到。故障定位過程就 是在解空間中搜索最優(yōu)解的過程，即找出能使（2） 式最小的解的過程，在這個解（染色體）屮的值為 1的位（基因）所對應(yīng)的設(shè)備就是實(shí)際的故障設(shè)備。在實(shí)際應(yīng)川中，根據(jù)遺傳算法的要求，必須把 （2）式的最小化問題轉(zhuǎn)化為最人化問題，使得適 應(yīng)度函數(shù)如下：f（s） = m乞呂厶（$）|（3）；=i式中，m是一個較大的整數(shù)，一般取大于或等于開 關(guān)數(shù)的兩倍，

13、確保適應(yīng)度值為正。2.4遺傳操作本文算法的遺傳操作算子包括選擇算子、助長 算了、交叉算了和變異算了。其屮，助長算了、交 叉算子和變異算子就是根據(jù)設(shè)定的助長概率ph、 交叉概率pc和變異概率pm對群體中概率為ph、 pc和pm個個體編碼的非性別部分分別進(jìn)行條件 助長、單點(diǎn)交叉和均勻變杲操作。2.5收斂判據(jù)本文采用種群中出現(xiàn)適應(yīng)度值為m的個體作為 收斂條件，或者迭代次數(shù)超過最人迭代次數(shù)時算法 結(jié)束操作，并將適應(yīng)度值最大的個體作為最后的診 斷結(jié)果，個體解屮為1的編碼（基因）所對應(yīng)的元 件設(shè)備就是故障設(shè)備。如果在算法收斂或結(jié)束操作 吋，有多個個體同吋達(dá)到適應(yīng)度最大值，為了防止 謀判，提高算法的容錯能力

14、，應(yīng)選擇最小的 /=!個體作為最優(yōu)解，這里的£耳是各元件設(shè)備的狀,=1態(tài)之和。3分級處理思想的應(yīng)用3.1系統(tǒng)分區(qū)根據(jù)配電網(wǎng)具冇閉環(huán)設(shè)計(jì)、開環(huán)運(yùn)行，并呈輻 射狀的特點(diǎn)，如果把整個配電網(wǎng)理解為山主t支路 和若干個分支支路組成的話，可把配電網(wǎng)屮的每一 樹狀分支支路當(dāng)作一個獨(dú)立區(qū)域（主干支路的末梢 部分也可理解為一個獨(dú)立區(qū)域），整個系統(tǒng)就變?yōu)?由一主干支路和若干獨(dú)立區(qū)域組成。如圖2所示, 一個20個節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)，經(jīng)過分區(qū)后變?yōu)槿鐖D3所 示的由節(jié)點(diǎn)1、2、3、4和獨(dú)立區(qū)域i、ii、iil iv 組成的8節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)。圖2單電源供電的饋線圖fig.2 feeder network of single

15、source圖3圖2的簡化模型fig.3 simplified model of fig.2各獨(dú)立區(qū)域內(nèi)只有一個電流注入點(diǎn)與區(qū)域外 的其他節(jié)點(diǎn)直接相連，各獨(dú)立區(qū)域相互獨(dú)立，無交 叉項(xiàng)。分區(qū)時，應(yīng)首先確定一主干支路，然后把主 干支路的每一分支支路及其末梢部分分別劃分為 個獨(dú)立區(qū)域。如果某一獨(dú)立區(qū)域的節(jié)點(diǎn)數(shù)比較 多，則還可將該獨(dú)立區(qū)域再次劃分為幾個次級獨(dú)立 區(qū)域，在進(jìn)行故障定位時，按照各獨(dú)立區(qū)域的級別 從低到高逐次應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行求解。3.2算例分析首先利用上述改進(jìn)遺傳算法依次對假定的各 獨(dú)立區(qū)域進(jìn)行故障定位，并記錄下各獨(dú)立區(qū)域的最 優(yōu)診斷結(jié)果。假如圖2各ftu的上傳信息為：1,1,1,1,1,1

16、,1,1,0,0,0,0,0,0,0丄 0,0,0,0 則利用改進(jìn)遺傳算法得到的各區(qū)域的診斷結(jié)果如 表1所示。表1各獨(dú)立區(qū)域的診斷結(jié)果table 1 diagnosis results of independent regions區(qū)域個體組成 m值進(jìn)化代數(shù)最佳個體適應(yīng)度值is6s7s8s9s10.1040010010iis11s12s13s14s15. 1040000010iiis5s16s17.630106ivs18s19s20.630006然后對圖3進(jìn)行全局尋優(yōu)，各獨(dú)立區(qū)域也有0 和1兩種狀態(tài)，0表示該區(qū)域內(nèi)無故障，1表示該 區(qū)域內(nèi)有故障。由表1的診斷結(jié)果可知，區(qū)域i和 區(qū)域iii有故障，

17、故障元件設(shè)備為s8和s16,而區(qū) 域ii和區(qū)域iv無故障。由于無故障的獨(dú)立區(qū)域?qū)υ摢?dú)立區(qū)域外的主 干支路各節(jié)點(diǎn)以及其他各獨(dú)立區(qū)域的/,(5)沒有任 何影響，所以整個系統(tǒng)的故障點(diǎn)不可能在經(jīng)過局部 求解被診斷為無故障的獨(dú)立區(qū)域內(nèi)。為了降低可行 解的維數(shù)，減少計(jì)算量，被診斷為無故障的獨(dú)立區(qū) 域nj不再參與全局尋優(yōu)計(jì)算。而對于經(jīng)過局部求解 被診斷為有故障的獨(dú)立區(qū)域，經(jīng)過全局尋優(yōu)并不一 定被診斷為故障區(qū)域，因?yàn)橛泄收系莫?dú)立區(qū)域?qū)χ?干支路上/,$)將產(chǎn)生影響，最終的全局診斷結(jié)果 還與主干支路上各節(jié)點(diǎn)的上傳信號冇關(guān)。因此，被 診斷為有故障的獨(dú)立區(qū)域耍再次參與全局尋優(yōu)計(jì) 算。圖3的診斷結(jié)果如表2所示。表2圖

18、3的診斷結(jié)果table 2 diagnosis results of fig.3個體組成m值進(jìn)化代數(shù)最佳個體適應(yīng)度值sls2s3s4ririii12400001112表2的診斷結(jié)果表明，獨(dú)立區(qū)域i和獨(dú)立區(qū)域 iii內(nèi)有故障，結(jié)合表1可以判定元件設(shè)備s8和s16 發(fā)生故障，與實(shí)際情況一致。4結(jié)論木文提出了一種改進(jìn)的遺傳算法，其遺傳個體 被區(qū)分為雄性和雌性兩種不同的性別，融合了個體 間的親緣關(guān)系，界性個體進(jìn)行嚴(yán)格的遠(yuǎn)緣繁殖；同 時，使用一個助長算子來對種祥小的個體進(jìn)行一定 概率下的助長，改善了遺傳算法的性能。將該算法 應(yīng)用于配電網(wǎng)故障定位中，并引入分級處理的思 想，首先把整個配電網(wǎng)劃分為主干支路和

19、若干獨(dú)立 區(qū)域，再利用改進(jìn)的遺傳算法分別對各獨(dú)立區(qū)域進(jìn) 行故障定位，然后進(jìn)行全局尋優(yōu)，這樣人大減少了 可行解的維數(shù)，提高了定位速度。從理論上講，圖 2的20節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的可行解個數(shù)為2”，而經(jīng)過分級處 理后該系統(tǒng)的可行解個數(shù)減少到 25 +25 + 23 + 23 + 26,在能得到滿意解的前提 下，利用改進(jìn)的遺傳算法求解只需5.8/k5,而利用標(biāo) 準(zhǔn)遺傳算法求解則需要11.2/n5o本文闡述的基于改 進(jìn)遺傳算法與分級處理思、想的配電網(wǎng)故障定位方 法，能夠?qū)崿F(xiàn)對單一故障和多故障的快速、準(zhǔn)確的 定位。但是，該方法只適用于單電源供電模式，對 于多電源的情況，需要尋找新的開關(guān)函數(shù)和評價暢 數(shù)的構(gòu)造方法，

20、這是今后要做的工作。參考文獻(xiàn)rn劉健，倪建立,杜宇.配電網(wǎng)故障區(qū)段判斷和隔離的統(tǒng)一矩陣算法卩1 電力系統(tǒng)自動化，1999,23(1):31-33liu jian, ni jian-li, du yu. the unified matrix algorithm for faultsection detection and isolation in distribution system jautomation of electric power systems, 1999,23(1):31-332 楊繼革.基于遺傳算法的配電網(wǎng)故障定位的研究d.杭州：浙江大 學(xué).2004yang ji-ge. r

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29、orithm and stage treatmenttan junyuan, huang yueting, pan kai(foshan power supply bureau, foshan 528000, guangdong province, china )abstract： in order to overcome the shortcoming of premature convergence of standard genetic algorithm and enhance the ability of algorithm to search the local optimal, an improved genetic algorithm was proposed in this paper. in this algorithm, a help operator is used to help individuals of population according to