配电网规划优化方法研究

陈 竞

（广东电网公司东莞供电局，广东 东莞 523000）

随着我国社会水平和居民生活条件的提高，社会对配电网络规划的合理性﹑安全性﹑可靠性和经济性有了更高的要求。配网规划方法是指对电网进行研究分析并且对未来负荷进行预测，在保证电能质量和满足用户电能需求的基础上，寻求一个最优配网规划方案，使配网投资﹑检修﹑线路损耗等各种费用的总和达到最小。传统的配网规划方法是电力规划人员自行拟定几套方案然后在从中挑选出比较合理的方案。随着科学技术的发展配网规划方法得到了进一步的优化，主要分为经典配网优化方法和启发式优化方法。

1 配电网规划的特点

配电网络是指电网二次降压变电站直接输出或者是经过再次降压后向电力用户进行供电的网络。配电网络主要由架空线或者是电缆﹑降压变压器和配电所共同构成。通过配电网络能够安全﹑合理的将电能输送到用电场所。配电网络规划的核心思想是“随机应变”，配电网络的规划一般具有非线性，多目标﹑多阶段和离散性等特点，具体而言其特点有以下4个方面。

1.1 非线性。配电网络中由于具有异步电动机﹑同步电动机﹑变压器等设备的大量使用，使得电网的非线性特征明显。另外伴随着科学技术的发展变频器等非线性设备的使用越来越广泛。因此，配电网络的目标函数是非线性的同时也应当注意到影响目标函数的决策值大多数是离散值。在实际问题的处理过程中，对非线性目标函数的处理是非常的麻烦的，并且占用内存较大。

1.2 多目标性，多约束性和多阶段性。占地面积和环境等诸多因素会影响到配电网络规划的效果，因此配网规划是一个涉及了很多约束条件的多目标最优规划问题。在进行配网规划时要从长远的角度进行考虑，努力避免配网规划的短视行为和盲目性需要对电网做整体性的规划。另外，配网规划应该分多个不同的阶段进行实施，并且及时的对每个阶段之间的影响进行评估，及时的对配网规划出做合理的修正。

1.3 协调困难。在进行配网规划时经常会遇到，多目标之间存在相互冲突的现象，比如降低施工成本和提高配网可靠性之间的矛盾。因此，在进行配网规划时要提前确定目标的优先级别。

1.4 不确定性。现阶段社会发展迅速，对电能的需求呈指数增加另外对电能的需求也会受到经济周期的作用另外还会受到政策等不确定性因素的影响，因此发电量﹑输电线路电压等级﹑负荷预测和后期投资等数据很难进行准确的预测。

图1 配电网规划优化方法分类

2 配电网规划优化方法

由上面的分析可知随着配网规模的逐渐加大，做出比较合理的配网规划难度逐渐增加，需要对配网的规划方法进行优化。近几年来，配网规划优化方法取得了很大的进步。配网规划优化方法一般分为配网规划优化法和启发式优化法。具体分类如图1所示。

2.1 配网规划经典数学优化法

配网规划经典数学优化法的种类有很多种，并且该种类的算法是将配电网规划问题转化为相应的数学模型进行准确的求解。经典数学优化法采用严格的数学描述，充分的描述配网运行变量和决策变量之间的关系，从而使得整个规划方案取得最优解。现阶段比较常用的经典数学优化方法有以下几种：0-1规划法，非线性规划法，线性规划法，最短路径法，网络潮流法和混合整数规划法等等。

经典数学优化法能够对电网规划进行准确的描述。但是，这类方法计算量巨大，占用计算内存大并且计算时间很长。该类方法一般适用在中小型配网规划，对于大型的配网规划问题往往会出现“维数灾”的问题，并且大型配网中影响决策的因素有很多种无法准确的进行描述，及时能够得到结果也不一定是最优解。

2.2 配网规划启发式优化法

在工程实践过程中，启发式优化法主要是考虑配网规划效果和配网规划效率，并且现代启发式优化方法能够给出一个令人满意的解。

现阶段主要的启发式规划方法包括蚁群优化法﹑模拟退火法﹑遗传算法﹑粒子群优化法和人工神经网络优化法等等。在上述几种优化方法中比较常用的方法是蚁群优化法。这种算法是一种多代理算法，它具有正反馈﹑贪婪启发式搜索和分布式计算等特点。配网规划中蚁群优化法是将电力负荷作为所要寻找的食物源。

蚁群优化法具体原理如下所述，在中低压配网中，输电线路的规划以最小的支出费用最为目标函数，主要包括线路损耗和线路投资两部分。

上式中，N代表输电线路经过的变电站个数，lk代表的是第k条输电线路的长度，Pk代表的是第k条线路所传输的有功功率，β代表的是输电线路的折算系数。在对配网进行规划建立目标函数时，往往还要受到诸多条件的约束，比如输电线路的容量不能够过负荷运行，线路的电压损失必须在合理的范围内，输电线路要沿着城市街道进行铺设。

在已知变电站供电范围的情况下，配网规划的数学模型，如下面公式：

其中，上式中ω为等值系数，k为线路编号，N为街道段号，lk代表电流，Imax为线路最大允许电流，s为负荷点编号，S为节点数，Vmax，Vmin为最高电压和最低电压。

在采用蚁群优化法进行配网规划时，首先使用框架的形式将该地区的地理数据进行描述，并且收集相应的地理信息。地理信息数据对变电站的供电范围，变电站的位置坐标，负荷的坐标﹑负荷率，街道的节点坐标和街道的段号坐标等内容进行了详细的记录。然后利用计算机语言对相关的地理信息进行编程提取相应的街道段及其节点坐标﹑负荷坐标及负荷量等特征值，然后对这些特征进行分类编号，最后将电网信息统一录入地理信息知识库。

在对配网进行规划时将负荷作为蚂蚁寻找的“食物源”，蚂蚁在铺线时根据相关的信息转移准则决定所选择的线路。

在人工蚂蚁i选择所前进的路径k时，由具有启发信息的状态转移函数引导选路。其中状态引导函数如下：

当某组蚁群中的人工蚂蚁完成了线路铺设后，街道中的相关信息也应按照以下步骤进行进一步的更新。

（1）当蚂蚁i没有经过街道k时，则街道k的信息不需要进行改变，即：

（2）若当蚂蚁i经过街道k时，则街道k的信息进行适当的改变

在上式中，t代表当前时刻，t+1代表下一时刻，τ0代表街道信息矢量，Δτ代表街道信息变化量。

采用蚁群优化法解决配网规划问题时，每个人工蚂蚁均可以但知道所属节点街道上的负荷数值，进而选择前进的街道段。在采用该种优化算法的时候一般选择变电站作为蚂蚁的巢穴，线路负荷作为蚂蚁食物，人工蚂蚁按照上面的信息转移准则寻找相关的食物，最后能够得到一个可行性的最优解。

总体而言，相比与其他类型的启发式优化法而言，蚁群算法能够很好的完成配电网的结构重组不需要对配网的连通性和辐射性等相关特性进行检验修复。

结语

通过对配电网规划优化方法的研究分析发现，到目前为止，配网规划研究已经获得了长远的发展，并且配网规划优化方法也取得快速发展。但是必须注意到配电网络的规划具有非线性，多目标﹑多阶段和离散性等特点，目前的规划优化方法依然存在着收敛性和计算速度等问题的制约。经典的配网规划方法计算结果能保证解的最优性，但是计算占用内存过大，耗费时间长，一般只适合于小型系统。配网启发式优化方法弥补了经典优化方法的不足，但是容易陷入局部最优。

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