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基本遺傳算法與電網智能調度*

2019-11-29 13:54周杰劉寶王琳琳
科技與創新 2019年7期
關鍵詞:遺傳算法調度電網

周杰,劉寶,王琳琳

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基本遺傳算法與電網智能調度*

周杰,劉寶,王琳琳

(石河子大學 信息科學與技術學院,新疆 石河子 832003)

近年來,電網技術和產業增長迅速,電網調度系統所面對的情況也越來越復雜。在這種背景下,電網智能調度系統應運而生。電網智能調度系統將電網與互聯網技術相結合,達到供配電和發輸電的智能化。遺傳算法模仿自然界的生物遺傳過程,采用存優去劣的策略將電網的調度方案逼近最優解。遺傳算法方案既能實現對電網的智能調度,也能降低電網的運行成本,是當前電網智能調度發展的熱點方向之一。

基本遺傳算法;智能電網;電力產業;用電需求

從當前的電力產業的發展情況來看,技術的迭代速度增快,社會的用電需求不斷增加,傳統電網所面對的挑戰越來越嚴峻[1]。電網智能調度技術的提出為電網技術的更新提出了新的思路[2]。引入遺傳算法的調度系統,根據其策略迭代過程中不斷優化設定最優條件下產生最優方案[3]。電網根據方案智能調度,既可以滿足用電需求,也可以降低成本,以產生更好的經濟效益[4]。

1 智能電網

電網調度的智能化方向,是當今世界受限于傳統電網調度系統的局限性而提出熱門發展方向[5]。電網智能調度系統能對數據進行實時的采集和分析[6]。并且依靠智能化程度較高的人工智能技術,在復雜的情況下電網對所遇情況做出最優處理[7]。相較于傳統電網調度系統,智能電網調度系統可以自主對問題提出決策方案,而不是依賴通過人工進行電網調度[8]。

2 國內外發展現狀

外國部分發達國家的智能電網起步較早,美國和歐洲等在本世紀初就提前布局了智能電網的開發,并且技術迅速發展[9-11]。亞洲地區的日本,利用其科研水平的支撐,該國家的智能電網水平處于領先的地位,并將技術落實,實踐推動新能源、清潔能源與電網結合建設智能電網[12-14]。近年來,國家出臺多項新能源汽車政策,地方政府也發布了關于新能源汽車的一系列增長方案和鼓勵政策[15-17]。我國新能源汽車數量增長迅速,其所用的電池充電對電網帶來了負擔[18]。能源和環保問題也對我國電網調度系統的升級有一定的推動作用,電網智能調度系統能夠改進電網的調度效率,減少不必要的損耗[19-20]。在節能減排方面由于智能電網的升級改造,推動了新型能源的參與程度以及各處電網的整合,而安全和環保程度相較于從前出現了跨越式的優化[21-22]。

國內電網由于各地調度設備更新換代速度較慢,大部分工作時間跨度大,維修難度增加且某些設備已經淘汰[23-24]。舊設備和系統不能滿足當前新型產業的全方位、新要求、智能化的需求,而超負載的電網調度系統也會產生各種安全和決策方面的風險[25-26]。近年來,國家建立了多項智能電網的升級計劃,對電網智能調度系統的研究也提上了日程[27-28]。電網調度與多種先進技術結合為電網的智能化提出了未來發展方向[29-30]。

3 基于遺傳算法的電網調度

遺傳算法是根據染色體的遺傳、交叉和變異過程[31-32]。遺傳算法使電網調度方案不斷迭代,在迭代的過程中給不同的方案以不同的權重,再產生下一代電網調度方案[33-34]。由于該算法不會只選擇某代的最優解,而是給所有該代個體不同的權重來判斷下一代的選擇概率[35-36]。

首先設定一定個數的用電調度方案,這些方案就是初始種群,每一個用電調度方案都是一個個體[37]。然后對每一個體的方案根據用電成本、安全性等指標進行賦值,單一用電調度方案的數值與種群的所有數值之和的比值,就是該方案的選擇概率[38]。選擇過程是指,將所有用電調度方案排列在同一個圓盤上,利用輪盤賭的方式,隨機選擇每一組父代和母代,選擇的過程中每一次都是按照概率隨機選擇[39-40]。交叉過程是將選擇的父代方案和母代方案,隨機選擇方案中的某一點將方案分成兩部分,再將兩方案分開部分進行互換,結合后父代方案頭部與母代方案尾部產生一個新的子代,同樣母代方案頭部與父代方案尾部產生新的子代。變異過程是按特定的概率隨機選擇種群的某些個體,再隨機選擇個體方案的隨機部分進行變動,例如將A處的電網調度優先級增高或降低,將交叉和變異后產生得到新個體按條件進行賦值,重復選擇交叉變異過程,直到達到設定迭代次數后停止。與遺傳算法結合的電網智能調度系統,在迭代過程中所有方案整體有所優化,電網調度方案也在向最優化方向逼近。

4 結論

電網智能調度系統能夠提高電網所面對的用電安全、電網調度和監管等多方面之間的均衡協作。智能調度能夠解決日益復雜的用電需求,高智能化的調度系統可以保障電網的安全。遺傳算法與電網調度的結合,有利于處理日益復雜復雜的調度環境所面臨的最優解問題,為能源使用過程的安全、環保和高效方面提供了保障。

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周杰(1982—),男,湖南湘鄉人,副教授,博士,研究方向為物聯網技術。

兵團中青年科技創新領軍人才計劃項目“基于人工智能的電網智能調度”(編號:2018CB006)

2095-6835(2019)07-0024-02

TM732

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.07.024

〔編輯:張思楠〕

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