劉焱

摘 要：隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展，我們開始不斷研究多目標(biāo)的輸電網(wǎng)規(guī)劃。而進(jìn)行規(guī)劃時(shí)所設(shè)計(jì)的方案一定要保證其可靠性、靈活性、適應(yīng)性、經(jīng)濟(jì)性、抗毀性。要想保證方案的可靠性就要依靠需求計(jì)算缺損的電量；要想保證方案的靈活性就要依靠網(wǎng)絡(luò)的輸電能力；要想保證方案的適應(yīng)性就要依靠系統(tǒng)的擴(kuò)展能力；要想保證方案的經(jīng)濟(jì)性就要依靠發(fā)展電網(wǎng)所投的資金；要想保證方案的抗毀性就要依靠電網(wǎng)線路介數(shù)因子的最低值。為了能夠制定出符合的方案，我們建立一個(gè)新的多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃模型，這個(gè)模型是在一個(gè)余弦排序的理論基礎(chǔ)上建立而成。為了得到一個(gè)最優(yōu)的綜合方案本文還會(huì)做出一個(gè)對(duì)比，并且指導(dǎo)多目標(biāo)輸電網(wǎng)能夠更好的進(jìn)行規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng) 多目標(biāo)輸電網(wǎng) 規(guī)劃 余弦排序

中圖分類號(hào)：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）08（a）-0120-02

1 對(duì)余弦排序理論進(jìn)行分析

為了能夠在檢索信息這一個(gè)領(lǐng)域有一個(gè)很好的發(fā)展，Salton等人提出了一個(gè)新的模型，即向量空間模型。這個(gè)模型主要的作用就是查詢文檔與信息所具有的相似程度，而檢查的辦法就是查出人們所搜索的文檔向量與人們所查詢的信息向量之間的夾角，然后用此夾角的余弦值作為相似程度的定量。為了能夠更好的規(guī)劃電網(wǎng)，我們可以將這個(gè)余弦排序理論加以改造以后用于我們的電力系統(tǒng)中。

2 輸電網(wǎng)規(guī)劃方法研究現(xiàn)狀

由于電網(wǎng)規(guī)劃是一項(xiàng)比較復(fù)雜，約束比較多的項(xiàng)目，因此在其優(yōu)化問(wèn)題上有很大的難度。然而隨著社會(huì)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)籌學(xué)以及系統(tǒng)工程等領(lǐng)域也在快速的發(fā)展，從而為解決這些輸電網(wǎng)規(guī)劃上的難題帶來(lái)很大的便宜條件，為了能夠更好的對(duì)輸電網(wǎng)規(guī)劃進(jìn)行研究本文將其分成了三個(gè)階段。

2.1 啟發(fā)式方法階段

在這個(gè)階段內(nèi)我們所采取的手段為依靠直觀的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析，最常見的方法就是根據(jù)某些特定的原則對(duì)電路系統(tǒng)中可行性路線的靈敏度參數(shù)進(jìn)行迭代，一直到最后的結(jié)果滿足我們所需的要求。

在這個(gè)階段中，為了能夠控制電力系統(tǒng)的運(yùn)行我們常常采用靈敏分析法，這種方法主要是對(duì)一些控制變量與運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行分析以此來(lái)確定此變量能夠?qū)ο到y(tǒng)造成的影響，從而找到解決的辦法使系統(tǒng)運(yùn)行的更加順利。在這個(gè)靈敏度分析法的基礎(chǔ)上，人們逐漸研究出了一些新的辦法，比如說(shuō)：逐步推倒法以及逐步擴(kuò)展法。逐步推倒法主要是構(gòu)建一個(gè)虛擬的網(wǎng)絡(luò)，在構(gòu)建的時(shí)候我們可以依據(jù)水平年的原始數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行，構(gòu)建好之后我們可以發(fā)現(xiàn)此網(wǎng)絡(luò)雖然在連通上效率比較高，但是它不經(jīng)濟(jì)。在我們構(gòu)建好網(wǎng)路之后還需要進(jìn)行一下潮流分析，這樣我們就可以將一些用處不大的路線去除出去，使我們的網(wǎng)絡(luò)只剩下一些效率比較高的路線。

2.2 數(shù)學(xué)優(yōu)化方法階段

顧名思義，數(shù)學(xué)優(yōu)化方法就是在進(jìn)行輸電網(wǎng)規(guī)劃的時(shí)候?qū)⑵渲械囊恍┘s束條件等轉(zhuǎn)化成運(yùn)籌學(xué)范圍的數(shù)學(xué)模型，然后運(yùn)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行計(jì)算以及求解，最終得出一個(gè)最優(yōu)秀的方法。到現(xiàn)在為止我們所了解的數(shù)學(xué)規(guī)則法包括：整數(shù)規(guī)則方法、線性規(guī)劃方法、混合整數(shù)規(guī)劃方法、非線性規(guī)劃方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法、分支定界方法、模糊規(guī)劃方法。

2.3 智能優(yōu)化方法階段

如果我們采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，那么我們所能解決的僅僅是一些小型的輸電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題，如果碰到一些比較復(fù)雜的、節(jié)點(diǎn)比較多的輸電網(wǎng)規(guī)劃，我們就會(huì)無(wú)所適從。然而近幾年來(lái)人工智能手段發(fā)展越來(lái)越迅速，我們對(duì)于輸電網(wǎng)的規(guī)劃也隨之發(fā)展起來(lái)，一些國(guó)內(nèi)外的優(yōu)秀學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了一些新的方法：將規(guī)劃人員的經(jīng)驗(yàn)與專家的知識(shí)結(jié)合到一起然后推理出的專家系統(tǒng)，在進(jìn)行優(yōu)化求解的時(shí)候才用模糊數(shù)學(xué)的規(guī)則，模擬生物界自然生活法則的遺傳進(jìn)化算法，通過(guò)模擬螞蟻找尋食物的時(shí)候選擇最優(yōu)路徑所研究的蟻群算法，通過(guò)觀察自然界植物生長(zhǎng)所研究的模擬植物生長(zhǎng)算法等。

遺傳算法是我們根據(jù)自然界的法則所制定的一套模擬算法，我們都知道自然界的生存法則就是“物競(jìng)天擇，適者生存”，在進(jìn)行遺傳算法的時(shí)候我們所采用的技術(shù)是計(jì)算機(jī)編碼，我們可以利用它將一些優(yōu)化的問(wèn)題進(jìn)行編碼，一般情況下我們會(huì)將其編碼為染色體，我們所選擇的號(hào)碼為0和1，然后我們針對(duì)其進(jìn)行一些自然遺傳學(xué)上的操作，直至到出現(xiàn)最優(yōu)的染色體，其所代表的實(shí)際問(wèn)題就是我們所求的最優(yōu)解。這種方式所求的內(nèi)容大都為不連續(xù)的或者非線性的，而且在尋找最優(yōu)解的時(shí)候我們都是在可行域內(nèi)進(jìn)行，因此不會(huì)出現(xiàn)局部最優(yōu)解的問(wèn)題。在我們第一次將遺傳算法應(yīng)用于輸電網(wǎng)的規(guī)劃上時(shí)發(fā)現(xiàn)其不僅具有很好的可行性，最后所得的結(jié)果也非常好。我們?cè)谶M(jìn)行輸電網(wǎng)規(guī)劃的時(shí)候采用遺傳算法可以看到它將實(shí)際問(wèn)題中的一些比較復(fù)雜的變量全部轉(zhuǎn)化成了非常簡(jiǎn)單的0-1變量，這樣一來(lái)我們?cè)谇蠼獾臅r(shí)候就不需要考慮可導(dǎo)、線性、連續(xù)等問(wèn)題，在規(guī)劃方案的時(shí)候就會(huì)非常簡(jiǎn)單明了。

3 算例分析

我們?cè)趯?duì)算例進(jìn)行分析的時(shí)候所采取的辦法為對(duì)比法，本文主要是將多目標(biāo)模糊評(píng)價(jià)方法與層次分析法進(jìn)行對(duì)比，從而得到一個(gè)綜合性質(zhì)的滿意度與綜合權(quán)重。為了方便兩者的比較，我們可以列一個(gè)表1，在表1中我們將各個(gè)方案的加權(quán)余弦和值分別填入其中。從所得的數(shù)據(jù)中我們可以了解到在使用層次分析法來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)的時(shí)候沒(méi)有辦法很好的建立數(shù)學(xué)模型，從而沒(méi)有辦法進(jìn)行數(shù)學(xué)優(yōu)化法，如果進(jìn)行比較的元素比較單一的話可以采用，一旦進(jìn)行比較的元素多于某一個(gè)值那么進(jìn)行比較的時(shí)候就不容易達(dá)成一致。我們采用模糊評(píng)價(jià)法的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)這種評(píng)價(jià)方法在很大程度上比較依賴人的主觀性。因此我們可以在對(duì)綜合權(quán)重進(jìn)行評(píng)價(jià)的時(shí)候加入一些熵理論，這樣一來(lái)我們?cè)谶M(jìn)行評(píng)價(jià)的時(shí)候可以大大避免人為的偏好，對(duì)于各個(gè)目標(biāo)的問(wèn)題都可以進(jìn)行有效的解決，從而使得最后的結(jié)果可以很好的滿足人們的要求。

4 結(jié)語(yǔ)

如果想要在智能電網(wǎng)條件下來(lái)進(jìn)行輸電網(wǎng)的規(guī)劃我們可以建立一個(gè)多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型，模型建立好之后我們就可以利用遺傳算法來(lái)進(jìn)行求解，最后通過(guò)算例分析對(duì)其進(jìn)行分析以及對(duì)比，得出最適合的方案。

參考文獻(xiàn)

[1] 蘇浩益，李如琦.智能電網(wǎng)條件下的多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012（34）.

[2] 王秀麗，李淑慧，陳皓勇，等.基于非支配遺傳算法及協(xié)同進(jìn)化算法的多目標(biāo)多區(qū)域電網(wǎng)規(guī)劃[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2006（12）.

[3] 屈剛，程浩忠，歐陽(yáng)武.考慮線路剩余輸電容量的多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2008（10）.