TS算法在配電網(wǎng)絡重構中的應用

TS算法在配電網(wǎng)絡重構中的應用TS算法在配電網(wǎng)絡重構中的應用摘要：配電網(wǎng)絡重構作為優(yōu)化網(wǎng)絡、降低線損的一項重要伎倆，受到廣闊研究人員的重視。TS算法是一種新興的現(xiàn)代啟發(fā)式尋優(yōu)技術，適合于求解組合優(yōu)化問題，并能以很大的概率跳出部分最優(yōu)解。本文介紹了配電網(wǎng)絡重構的相關知識，并嘗試將TS算法用于求解配網(wǎng)重構問題。另外，本文通過對尋優(yōu)過程的有效控制，防止了在尋優(yōu)過程中大量不可行解的產(chǎn)生，提高了計算效率。通過對實際算例的演算，證明了TS算法對于求解配網(wǎng)重構問題的有效性和可行性。關鍵詞：配電網(wǎng)；重構；線損；TS算法

1、引言

線路損耗是影響配電系統(tǒng)經(jīng)濟運行的重要因素。隨著國民經(jīng)濟的開展，用電負荷的不斷增加，線路損耗的問題越來越突出，極大地影響了供電企業(yè)的經(jīng)濟效益。因此，研究配電系統(tǒng)中降低線路損耗的辦法越來越受到普遍的關注和重視。配電網(wǎng)具有閉環(huán)設計、開環(huán)運行的特點，配電線路中存在大量常閉的分段開關以及少量常開的聯(lián)絡開關，這使得可以通過變換分段開關和聯(lián)絡開關的開合狀態(tài)來改變配電網(wǎng)絡的結構。

理論上，存在一個最優(yōu)結構，使線路損耗到達最小。配網(wǎng)重構的目的就是要尋求使線損最小的最優(yōu)結構，同時滿足實際運行約束。由于配網(wǎng)重構能利用配電網(wǎng)絡自身的特點進行網(wǎng)絡優(yōu)化，不需要額外的硬件投資，在降低網(wǎng)損的同時還能夠平衡負荷和改善電壓質量，因此是配電系統(tǒng)控制和運行的重要伎倆，也是配電管理系統(tǒng)〔DMS〕的重要內容。從數(shù)學上來講，配網(wǎng)重構屬于非線性組合優(yōu)化問題，隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，采用傳統(tǒng)的數(shù)學規(guī)劃辦法將產(chǎn)生“組合爆炸〞問題。目前，求解配網(wǎng)重構的辦法主要有支路交換算法、最優(yōu)流模式算法以及SA、GA等智能化算法。支路交換算法和最優(yōu)流模式算法的計算精度較差，無法保證全局最優(yōu)性。SA和GA算法具有很好的全局尋優(yōu)能力，但計算量很大。TS〔TabuSearch〕算法，即禁忌搜索算法，是一種擴展鄰域的啟發(fā)式搜索辦法，也是人工智能在組合優(yōu)化算法中的一個成功應用。它采取了有效的措施能以較大的概率跳出部分最優(yōu)點，因此具有很強的全局尋優(yōu)性能。

目前，TS算法在配網(wǎng)重構中的應用很少。文獻［1］雖然對TS算法在配網(wǎng)重構中的應用做了初步嘗試，但不足對尋優(yōu)過程的有效控制，需要對尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的大量不可行解進行事后判斷和處理。本文將從配網(wǎng)自身的特點出發(fā)，將約束條件直接體現(xiàn)在對尋優(yōu)的控制上，從而使尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的所有解在結構上都是可行的，防止了不必要的計算，提高了算法的計算效率?！?/p>

2、配電網(wǎng)絡重構的數(shù)學模型

從數(shù)學的角度來看，配電網(wǎng)絡重構屬于大規(guī)模非線性組合優(yōu)化問題。以網(wǎng)損最小為目標的配網(wǎng)重構一般可表示為下面的最小優(yōu)化問題：

1〕潮流方程約束；

2〕網(wǎng)絡結構約束，包括輻射狀和無網(wǎng)絡孤島；

3〕線路容量約束

3、TS算法

TS〔TabuSearch〕算法是近年來受到普遍關注的一種高效率的現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法，該算法由F.Glover于20世紀70年代末首先提出，并隨著計算機技術的開展而成功的應用于各個領域，解決了大量復雜的優(yōu)化問題。近幾年，該算法被引入電力系統(tǒng)分析領域，如水火電聯(lián)合經(jīng)濟調度［2］、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化［3］以及輸電系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃［4］等，并取得了一定研究成果。TS算法的根本思想是利用一種靈活的“記憶技術〞，對已經(jīng)進行的優(yōu)化過程進行記錄，用以指導下一步的搜索方向。為了防止搜索陷入部分最優(yōu)，TS允許將搜索朝著使目標函數(shù)退化最小的一個方向移動，重新開始搜索。該算法有三個最根本的要素：移動，Tabu表和釋放水平?！?/p>

3.1移動

TS算法的搜索過程是通過移動來實現(xiàn)的，因此移動是TS算法的根底。移動的方式有許多種，示例單步移動、交換移動和多點移動等，具體采用哪種移動因研究的問題而異。在搜索尋優(yōu)的過程中，TS選擇在約束條件下能使目標函數(shù)改良最大的一個移動，如果不存在這樣的移動，那么退而選擇使目標函數(shù)退化最小的一個移動。

1〕單步移動《

2〕交換移動交換移動由兩個單步移動組合實現(xiàn)《對配網(wǎng)重構問題而言，其物理意義為：合上開關i的同時翻開開關j.

3.2Tabu表Tabu表是TS算法的關鍵，也是其區(qū)別于其他算法的最明顯的特點。它用來寄存已經(jīng)發(fā)生的移動的逆移動，只要是存在于Tabu表中的移動，在當前迭代過程中是禁止采用的。

TS正是通過這種伎倆，有效地避免了在搜索過程中返回已經(jīng)訪問過的部分最優(yōu)點，為取得全局最優(yōu)解發(fā)明了良好的條件。Tabu表的管理有多種方式，本文采用先進先出〔FIFO〕的隊列來進行管理。文［1］認為，如果新的當前解是通過移動tij產(chǎn)生的，那么Tabu表中需要保留的移動有tjk，tki，k為所有可能的取值。

也就是說，如果當前解是通過閉合開關i同時翻開開關j產(chǎn)生的，則所有與翻開開關i或者閉合開關j相關的移動都將存入Tabu表中。但是，隨著系統(tǒng)復雜程度的增加，k的取值范圍將很大。由于Tabu表需要寄存屢次迭代的信息，一方面Tabu表的長度將大大增加，每次更新Tabu表時需要移進和移出大量元素；另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。本文認為，對于當前移動tij，Tabu表中只需保留tji即可，因為tji足以包含tjk和tki的所有信息。示例，對于一個移動tmn，如果m等于j或者n等于i，就認為tmn在tji的禁忌范圍內。通過這種方式，Tabu表中同樣記錄了足夠的信息，但卻防止了上述缺乏。Tabu表所能存儲的最大元素個數(shù)稱為Tabu表的長度，它對搜索的影響很大。如果Tabu表的長度過長，對搜索過程中的移動限制過多，那么可能阻止能產(chǎn)生優(yōu)良試驗解的移動方向；反之，如果Tabu表的長度過短，對移動限制太少，那么可能使搜索產(chǎn)生循環(huán)，陷入部分最優(yōu)。

因此，Tabu表的長度對TS很關鍵，但如何確定其最優(yōu)值仍是一個有待研究的問題。通常所遵循的原那么是：Tabu表的長度隨研究問題規(guī)模的增大而增大。

[1]

[2]

下一頁

3.3釋放水平雖然Tabu表是防止部分最優(yōu)的有效伎倆，但它也可能阻止解的進一步優(yōu)化，這對尋優(yōu)過程顯然是不利的?！搬尫潘建暰褪怯脕斫鉀Q這一問題的。對于一個有價值的移動，就算它在Tabu表中，但只要到達了“釋放水平〞，就可將其從Tabu表中釋放。本文采用的釋放水平為：當Tabu表中的一個移動作用于當前解，能夠產(chǎn)生到目前為止的最優(yōu)解，那么認為該移動到達了“釋放水平〞。

3.4配網(wǎng)重構問題中TS算法的處理和其他算法一樣，用TS算法求解配網(wǎng)重構問題的關鍵在于，如何將算法和所要研究的問題結合起來，提高算法的計算效率和計算精度。TS屬于隨機搜索算法，如果不考慮配網(wǎng)重構問題自身的特點，尋優(yōu)過程中將產(chǎn)生大量不可行解，極大地影響了計算效率，示例產(chǎn)生的解不滿足輻射狀結構或者出現(xiàn)了網(wǎng)絡孤島。

因此，有必要從配網(wǎng)重構問題的特點出發(fā)，對尋優(yōu)過程加以控制，防止不可行解的產(chǎn)生。本文采取如下措施：

1〕初始解取配網(wǎng)的原始結構；

2〕只采用交換移動，因為單步移動必然產(chǎn)生孤立節(jié)點；

3〕進行交換移動時，閉合一開關后，只能在所形成的環(huán)內翻開另一開關。通過以上三個措施，從初始解到各試驗解的產(chǎn)生都嚴格遵循配電網(wǎng)的結構約束，因此，尋優(yōu)過程中產(chǎn)生的任何解在結構上都是可行的，從而防止了對大量不可行解的判斷和處理，節(jié)約了計算時間。

4、求解步驟

應用TS算法求解配網(wǎng)重構問題的主要步驟如下：

1〕讀入原始數(shù)據(jù)。包括網(wǎng)絡參數(shù)、Tabu表深度、最大迭代次數(shù)Kmax以及每次迭代產(chǎn)生的試驗解數(shù)目Smax等；

2〕產(chǎn)生初始解R0，本文為網(wǎng)絡的原始結構。置當前解RC=R0，最優(yōu)解Ropt=R0.

3〕產(chǎn)生試驗解。將交換移動tij作用于當前解，產(chǎn)生一試驗解。i通過在翻開的開關集中隨機確定，j那么在閉合開關i所形成的環(huán)中隨機選擇。計算相應的潮流及目標函數(shù)值，如果有線路容量或者節(jié)點電壓越限，那么重新生成試驗解。重復此步驟直至試驗解數(shù)目到達所要求的數(shù)目Smax；

4〕更新當前解。在試驗解當選擇目標值最優(yōu)的解R*，如果產(chǎn)生該解的移動不在Tabu表中，或者雖然在Tabu表中但已經(jīng)到達釋放水平，那么用其更新當前解Rc；如果產(chǎn)生該解的移動在Tabu表中，但沒有到達釋放水平，那么選擇次優(yōu)解，并重復此過程；

5〕更新Tabu表。將已實現(xiàn)移動的反向移動存入Tabu表中；

6〕更新最優(yōu)解。如果新當前解的目標值小于最優(yōu)解的目標值，那么用新的當前解更新最優(yōu)解；

7〕如果迭代次數(shù)未到達Kmax，轉向步驟3〕，否那么結束?！?/p>

5、算例

本文采用的算例來自于文獻［5］，該配電系統(tǒng)有33個節(jié)點，32條支路，5條聯(lián)絡線，額定電壓為12.66kV，系統(tǒng)的結構見圖1.計算中若每一支路均裝有開關，與TS相關的參數(shù)取值為：Kmax=20，Smax=10，Tabu表深度為6.計算結果見表1，為便于比擬，表中還同時給出了遺傳算法［6］和蟻群最優(yōu)算法［7］的計算結果。

6、結論

TS作為一種新興的現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法，已被證明是求解復雜組合優(yōu)化問題的有效辦法。本文介紹了TS算法的根本原理，并從配電系統(tǒng)自身的特點出發(fā)，將TS算法應用于求解配網(wǎng)重構問題。通過對TS移動的選擇和控制，有效地解決了尋優(yōu)過程中產(chǎn)生大量不可行解的問題，提高了計算效率。通過對實際算例進行計算說明，TS算法非常適合用于求解配網(wǎng)重構問題。

參考文獻

1、王秀麗，吳宏曉。以提高系統(tǒng)可靠性為目標的配電網(wǎng)絡重構［J］。中國電力，2022，34〔9〕：40-43

2、BaiX，ShahidehpourS.Hydro《thermalschedulingbytabusearchanddecompositionmethod［J］。IEEEPWRS，1996，11〔2〕：968-974

3、GanD，QuZ，CaiH.Large《scalevaroptimizationandplanningbytabusearch［J］。ElectricPowerSystemResearch，1996，39〔3〕：195-204

4、文福栓，韓禎祥?；赥abu搜索辦法的輸電系統(tǒng)最優(yōu)規(guī)劃［J］。電網(wǎng)技術，1997，21〔5〕：2-7

5、SKGoswami，SkBasu.Anewalgorithmforthereconfigurationofdistributionfeedersorlossminimization［J］。IEEETrans.onPowerDelivery，19