本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法。
背景技术：
电能质量重要指标之一的三相不平衡问题仍然制约着电网运行的安全性、稳定性和经济性。特别是在我国低压配电网中，三相不平衡的问题长期存在，并且已经成为我国低压配电网末端最普遍且难以解决的问题。配电台区三相不平衡，会增加配电变压器和线路损耗，降低电能质量和配出力，严重时会危及设备安全，对电网安全、经济运行和可靠供电产生严重的影响。所以说，将电力系统正常运行时的三相不平衡控制在国家标准之内，保证对用户的供电质量是供电部门的主要职责之一。
在台区配变三相不平衡治理过程中，不仅需要准确掌握变压器每相负载变化规律和所属用户负载变化规律，同时更需要准确识别每个用户所属的相序，以便合理的制定用户相序调整策略。在低压配电网中，受到各种突发事件影响电压经常波动。通常情况下，与配电变压器或者高压配电网引起的突发事件相比，由用户用电行为(例如大功率电器启动)引起的电压波动事件对同一相位其他用户的影响更大，而且供电半径越长影响越明显。同步时钟后，在相同时间点不断地采集用户智能电表瞬时电压数据，随着时间的推移，足够数量的电压波动事件将被获取在电压序列数据中。同一相位用户电压曲线波动比较相似，不同相位用户电压曲线波动相似性较差。
当前配电台区三相负荷不平衡调节方法主要通过传统的遗传算法解决的，传统的遗传算法存在编码随机性及在优化求解过程中的频繁解码的问题，调节效果较差。
技术实现要素：
为解决现有技术的不足，本发明实施例提供了一种基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法，该方法包括以下步骤：
利用改进的量子遗传算法，得到配电台区三相负荷的相序方案；
根据所述相序方案，调节配电台区三相负荷不平衡问题。
优选地，所述改进的量子遗传算法包括如下步骤：
(1)创建种群q(t)，随机生成多个染色体；
(2)对种群q(t)中的每个染色体进行一次测量，得到对应的确定解p(t)；
(3)分别评估各个确定解p(t)的适应度；
(4)获取最优染色体和对应的适应度；
(5)判断是否满足终止条件；
(6)若满足终止条件，则判断是否采用新的量子门旋转角度；
(7)若确定采用新的量子门旋转角度，则计算新的量子门旋转角度并利用新的量子门更新种群q(t)，得到种群q(t+1)；
(8)针对种群q(t+1)，重复步骤(2)-步骤(5)，得到种群q(t+1)的最优染色体和对应的适应度。
优选地，所述多个染色体以量子比特为编码。
本发明实施例提供的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法具有以下有益效果：
能够根据进化进程动态调整量子门的旋转角大小，克服了传统遗传算法存在的编码随机性及在优化求解过程中的频繁解码问题，采用动态调整旋转角调整策略和自适应的调整算法搜索角度，调节效果较好。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作具体的介绍。
本发明实施例提供了一种基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法，该方法包括以下步骤：
s101，利用改进的量子遗传算法，得到配电台区三相负荷的相序方案；
s102，根据该相序方案，调节配电台区三相负荷不平衡问题。
可选地，该改进的量子遗传算法包括如下步骤：
(1)创建种群q(t)，随机生成多个染色体；
(2)对种群q(t)中的每个染色体进行一次测量，得到对应的确定解p(t)；
(3)分别评估各个确定解p(t)的适应度；
(4)获取最优染色体和对应的适应度体，过程如下：
对各个染色体进行测量，评估其适应度，与保留的最优个体的适应度进行比较，根据比较结果，调整各个染色体中相应位量子比特，使得量子门旋转角度朝着有利于最优确定解的方向进化；
(5)判断是否满足终止条件；
(6)若满足终止条件，则判断是否采用新的量子门旋转角度；
(7)若确定采用新的量子门旋转角度，则计算新的量子门旋转角度并利用新的量子门更新种群q(t)，得到种群q(t+1)；
(8)针对种群q(t+1)，重复步骤(2)-步骤(5)，得到种群q(t+1)的最优染色体和对应的适应度。
可选地，该多个染色体以量子比特为编码。
作为本发明一个具体的实施例，采用本发明实施例提供的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法得到的配电台区各相用户的月用电量得到的表：
表1
由表1可知，1号总表箱用户从a相调整到c相，3号总表箱用户的相序从c相调整到a相，4号总表箱用户从a相调整到c相，5号总表箱用户从b相调整到c相，6号总表箱用户的相序从c相调整到a相，7号总表箱用户的相序从a相调整到b相，8号总表箱用户的相序从b相调整到a相，9号总表箱用户的相序从c相调整到b相。
调整后的配电台区三相负荷不平衡度为0.296％，比调整前的8.821％大大降低，证明了本发明实施例提供的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法的优越性，其中，配电台区三相负荷不平衡度的计算公式为：
本发明实施例提供的基于遗传算法的配电台区三相负荷不平衡调节方法，利用改进的量子遗传算法，得到配电台区三相负荷的相序方案并根据该相序方案，调节配电台区三相负荷不平衡问题，克服了传统遗传算法存在的编码随机性及在优化求解过程中的频繁解码问题，采用动态调整旋转角调整策略和自适应的调整算法搜索角度，提高了调节效果。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。