有关现代电网规划方法的思考

有关现代电网规划方法的思考

王贤硕

（国网河南孟津县供电公司河南孟津471100）

摘要：在分析电网规划的本质和特点的基础上，重点介绍了模拟进化、群体智能、人工智能、不确定系统等现代电网规划方法，详细讨论了各种方法的基原理、特点及综合评价。展望了新经济技术环境对各种方法的影响及电网规划方法的发展趋势。

关键词：现代电网规划方法计划方式

电网规划是一个知识密集型的研究领域，它涉及到电力系统的很多研究领域，如负荷预测、变电站设计、稳定与潮流控制、过压与短路分析、应变能力评估、可靠性评价、经济分析及新技术应用等。所谓电网规划方法是指电力规划人员在进行电网规划的过程中所运用的一连串有特定逻辑关系的动作所形成的集合整体。目前国内外对于电网规划方法的应用，处于传统的规划方法和现代启发式优化规划方法并用的状态，并且现代启发式方法有取代传统方法的趋势。近年来，许多新方法和新技术已被成功引入用于解决电网规划问题，有必要对各种现代电网规划方法进行研究和比较。

一、电网规划

1、电网规划要解决的问题

通常意义上的电网规划是网架规划，即以现有电网结构、电源规划、负荷预测为基础，进而确定需要建设的电力线路，以满足规划年限内的负荷增长需求；同时还应满足各种运行约束条件，使电力网络的投资、运行、维护费用最小，可靠性最好。实际上，它还应包括变电站的选址及定容等。电网规划的目标是：在满足对负荷安全供电和系统运行约束的前提下，通过一系列的衡量指标来确保所确立的网架为最优方案。电网规划实质上是一个动态的多阶段决策过程，旨在通过寻优和决策过程寻求一个最优的设备投入方案。但在规划年限内求得的各阶段性最优方案的组合并不一定等于整体性最优方案，因而需要在各阶段最优方案之间进行协调。总之，电网规划是一个大规模的组合优化问题，从本质上来讲就是要解决电力设备选择的定位问题。

2、电网规划的特点

电网规划具有以下特点：

（1）多目标。电网规划中涉及的目标通常以费用函数的形式反映在模型中。包括高可靠性、经济性、运行最优、环境影响最小等。

（2）多约束。通过大量的约束条件完成对各目标的限制，使系统可靠、经济地运行。包括变电容量、电压、功率、线路与走廊、投资预算等约束。

（3）多阶段。为从长远角度考虑电网的整体性布局，避免规划的盲目性和短视行为，电网规划应分阶段进行，并计及前、后阶段性规划之间的影响。

（4）非线性。电力系统中除目标函数具有非线性外，大部分决策变量为离散值。若都将其线性化，虽能降低问题的难度，却不能反映实际问题。

（5）不确定性。负荷预测、发电量、投资单价等基础数据与现行和今后的政策以及供用电的市化相关联，还包括其他不可测因素。

（6）动态性。电网规划是一种多阶段规划，其动态性体现在规划年限内需要建设的电力设施是分阶段逐次进行的，而非在水平年一次性完成。

（7）多维性。动态电网规划问题涉及的决策变较多，其维数是指各阶段上状态变量的维数。当维数增加时，其计算量亦呈指数倍增长，即维数灾。

（8）难协调。各目标之间存在相互冲突的现象，如高可靠性和低成本的矛盾。另外，各目标的优先级、决策变量的量纲等，都需统一协调或转换。

（9）规模大。电网规划涉及的地域广，设备可选择性大，从目标数、决策变量数、约束条件数等数量的多少即可看出其庞大的数据处理量。

（10）非凸性。即规划方案在非凸的解域内。解域的非凸性即呈多峰状，说明存在着局部最优值，这易使规划方法陷入其中较难摆脱。因此，电网规划问题是多项式复杂程度的非确定性问题，即NP-Hard（Non-deterministicPoly－nomialHard）问题。

二、电网规划的特点

电网规划是电力系统规划的一个重要组成部分，传统电网规划的主要任务是在对规划期间负荷增长及电源规划方案研究的基础上，在满足电力供需发展的前提下，确定电网建设、运行费用最小的最佳电网规划方案。网架规划、稳定性分析、无功规划及短路电流分析都是电网规划要研究的内容，电网规划应遵循技术可行情况下，规划费用总和最小的原则。它具有动态、多阶段、多目标、难协调以及不确定性等特点，使得电网规划在数学上成为一个复杂的多决策变量、多约束条件优化问题。电力市场中，系统的安全可靠运营是电力系统的基础，电网规划围绕这一基础要解决的首要问题是电网的经济运行。只有电网规划合理进行才能更好地保证电网经济、社会效益最大程度发挥。

三、现代电网规划方法

现代电网规划方法是一种通用的优化算法。它的一个重要特点是所有这些方法均能实现并行计算。由于现代电网规划方法在求解组合最优问题时表现出的卓越性能，在过去的20年中，它受到前所未有的关注。现代电网规划方法很多，常用的电网规划方法包括模拟进化方法、群体智能方法、人工智能规划方法、不确定系统规划方法等，下面分别就这些方法进行讨论。

1、模拟进化方法

模拟进化方法是用模仿生物和人类进化的方法来求解复杂的优化问题，主要包括遗传算法、进化规划算法、演化算法等。

遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）源于对自然界中优胜劣汰法则的模拟。它建立于型式定理之上，将生物进化过程引入工程问题中，抓住生物对环境适应程度和工程方案对工程技术经济要求的满意程度的相似性，对工程方案进行选择、组合的优化。遗传算法在全局寻优时不依赖于梯度信息，具有全局寻优性、无维数限制、无需目标函数可微、隐并行性等优点。其中，GA的隐并行性体现在选择和交叉机制上。由于其具有上述优点，被广泛应用于电网规划。GA使用中的缺点为：易出现局部最优收敛；不能剔除初始交配域中的劣势个体；效率低等。在GA应用中需要注意：（1）在确定编码方式时，十进制编码比二进制编码具有可编码容量大、能缩小寻优空间等优势；（2）实施遗传操作前需确定交配域的规模，而目前的文献都尚未予以明确，仅凭经验给定；（3）寻优结果对交叉率、变异率等参数反应灵敏，需要合理协调。

进化规划算法。进化规划（EvolutionaryProgramming，EP）算法与遗传算法类似，是模拟自然界中物种的进化规律而产生的一种方法，能以较大的概率搜索到全局最优点。EP法与GA法在算法流程和解的结构方面都很相似，如：（1）都需构造一定量的初始可行解；（2）需要随机函数，如高斯分布等。2种方法不同的是：（1）EP法无需编码与解码，直接作用于解空间，采用数字串表示问题的解；（2）EP法主要利用变异机制主导进化过程；（3）EP法更适用于处理连续型变量。EP法运算过程中，确定变异率是其难点，变异率确定得过小或过大会导致算法早熟或陷入局部最优情况，均不利于EP的寻优，而这在GA法中同样存在。目前，变异率的确定一般是凭经验来设定，尚未基于种群规模给出理论值。已有文献引入种群多样性策略，避免了早熟和陷入局部最优情况的发生，实现了解空间的全局寻优。

演化算法。演化算法（EvolutionaryAlgorithm，EA），其原理与GA基本相同，但它强调利用领域知识指导寻优过程，能更快找到优解，但其局部搜索能力较差，目前在电网规划方面的应用较少。通过改进演化算法的染色体编码策略，可避免其盲目搜索和网络辐射性检查，提高算法的寻优速度。

2、群体智能方法

群体智能这个概念来自对自然界中一些昆虫，如蚂蚁、蜜蜂等的观察，是指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，是一种通过大量数目的智能群体来实现的智能方式。

参考文献

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[2]韩彬，现代电网规划相关技术方法，硅谷，2012年05月.

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[4]朱家良，现代市场经济和“十_五”规划——关于“十一五”规划方法和内容的几点思考，浙江经济，2005年01月.

[5]李燕莲，华北电网培训中心的人力资源规划方案设计研究，华北电力大学，2011年06月.