本发明涉及低压配电网技术领域，尤其涉及一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法。
背景技术：
低压配电网系统的三相不平衡问题越来越突出，造成三相不平衡的原因有：台区设计时没有进行合理设计指导，装表接线施工人员也缺乏三相负荷平衡的相关知识和操作规范，对接线比较盲目，随意；用户的用电负荷不断变化；对配变负荷的管理不完备；线路影响，由于单相接户线线路过长，特别是在维护管理不当或者受到外力的破坏的情况下，会在一定程度上导致低压导线断线、变压器缺相运行等，使配电变压器运行在不平衡状态。
目前，低压负荷侧线路三相负荷不平衡的危害有：造成三相电压不平衡；降低了配电变压器的效率；导致配电变压器的运行温度升高，缩短使用寿命；中性点发生位移，造成配电变压器三相电压不对称，为此，我们提出一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法。
技术实现要素：
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法，以解决背景技术中提出的技术问题。
本发明提供如下技术方案：一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法，包括如下步骤：
s1、分别获取配电变压器出线侧的三相的相电流，根据三相的相电流计算三相不平衡度，并根据所述三相不平衡度获取相电流平衡理想值；
s2、选取任一相的相电流，比较选取的相电流与所述相电流平衡理想值的大小，当选取的相电流大于所述相电流平衡理想值时，计算选取的相电流与所述相电流平衡优化值之间的补偿电流值，并获取选取的相上的换相开关总负载电流序列和多个换相开关组合；
s3、当a相为正相时，a相开关序列的全部组合为：
计算组合开关动作评估值，计算公式为：组合开关动作评估值＝r1*单个开关次数带来的影响量+r2*组合中所有开关次数带的影响量；
其中：
r1为单个开关次数在组合开关动作评估值中的影响因子；
r2为组合中所有开关次数在组合开关动作评估值中的影响因子；
s5、计算
sertotalweight＝
r3*(sertotaldeta-fsertotaldetamin)/(fsertotaldetamax-fsertotaldetamin)+
r4*(serevaluateactionnums-fserevaluateactionnumsmin)/(fserevaluateactionnumsmax-fserevaluateactionnumsmin)；
其中：
r3为不平衡度指标在多目标控制最终评估值中的影响因子；
r4为组合开关动作评估值在多目标控制最终评估值中的影响因子；
fsertotaldetamax表示所有组合中sertotaldeta的最大值；
fsertotaldetamin表示所有组合中sertotaldeta的最小值；sertotaldeta表示组合可以补偿的电流值sertotal与正相和理想值的差值的相差值；
fserevaluateactionnumsmin表示所有组合中组合动作次数评估值serevaluateactionnums的最小值；
fserevaluateactionnumsmax表示所有组合中组合动作次数评估值serevaluateactionnums的最大值。
优选的，步骤s1中：代表补偿以后三相电流的理想值
其中，a为主机a相上的电流值；b为主机b相上的电流值；c为主机c相上的电流值。
优选的，步骤s2中：
a相上的开关序列：({a1,a1},{a2,a2},…),a相上开关总数为na，a1为开关上的负载电流值，a1为开关id号，以此类推；
b相上的开关序列：({b1,b1},{b2,b2},…),b相上开关总数为nb，b1为开关上的负载电流值，b1为开关id号，以此类推；
c相上的开关序列：({c1,c1},{c2,c2},…),c相上开关总数为nc，c1为开关上的负载电流值，c1为开关id号，以此类推；
a相开关序列的全部组合为：
b相开关序列的全部组合为：
c相开关序列的全部组合为：
优选的，步骤s3中，任意一相的电流值大于理想值时为正相，当a相为正相时：
将第一个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnums1；
将第二个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnums2；
.......
将最后一个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnumsn；
将以上各个组合的开关负载电流相加，就是这个组合可以补偿的电流值sertotal。
优选的，用sertotaldeta来表示用于评估哪个组合能够更好的补偿，并且sertotaldeta＝fabs(sertotal-(a-targetx))；
其中sertotal表示这个组合可以补偿的电流值；a表示a相电流，也可替换为b相电流或c相电流；targetx表示补偿以后三相电流的理想值。
优选的，在a相序列的
在a相序列的
.......
以此类推，然后在以上sa1，sa2...sana再选择最优组合saok。
本发明提供了一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法，将单次调节后三相不平衡度最小和单次调节中换相开关控制序列动作次数总和最小作为控制目标，计算时间短，可以获取最优解，并通过将换相开关次数细分为：所有开关动作总次数和单个开关动作次数，如果一个方案中所有开关动作总次数即使不高，但是如果其中一个开关的动作次数“特别高”(特别高可以由权值进行分辨出)那么现有技术在给定的权值下也会做出相应的取舍，那么反过来，如果一个方案中所有开关动作总次数即使较高但是里面每个开关的次数都比较平均，那么算法也会根据情况去“酌情考虑”(根据权值进行评估，这在实验中也是验证了效果非常灵敏)，这样算法更智能。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种基于多评价目标的三相不平衡调节方法，包括如下步骤：
s1、分别获取配电变压器出线侧的三相的相电流，根据三相的相电流计算三相不平衡度，并根据所述三相不平衡度获取相电流平衡理想值；
本技术方案中的两个控制目标分别为：单次调节后三相不平衡度最小；单次调节中换相开关控制序列动作次数总和最小；根据工程中专家系统对这两个指标的评价，控制目标1要比控制目标2更重要，也就是说控制目标1的权重要大于控制目标2。根据这两个指标分配的权重，将之前描述的多目标向量问题转化为这些目标的加权求和的标量问题，基于这个方法，构造如下评价函数，即
代表补偿以后三相电流的理想值
其中：
a为主机a相上的电流值；
b为主机b相上的电流值；
c为主机c相上的电流值。
s2、选取任一相的相电流，比较选取的相电流与所述相电流平衡理想值的大小，当选取的相电流大于所述相电流平衡理想值时，计算选取的相电流与所述相电流平衡优化值之间的补偿电流值，并获取选取的相上的换相开关总负载电流序列和多个换相开关组合；
a相上的开关序列：({a1,a1},{a2,a2},…),a相上开关总数为na，a1为开关上的负载电流值，a1为开关id号，以此类推；
b相上的开关序列：({b1,b1},{b2,b2},…),b相上开关总数为nb，b1为开关上的负载电流值，b1为开关id号，以此类推；
c相上的开关序列：({c1,c1},{c2,c2},…),c相上开关总数为nc，c1为开关上的负载电流值，c1为开关id号，以此类推；
a相开关序列的全部组合为：
b相开关序列的全部组合为：
c相开关序列的全部组合为：
s3、当a相为正相时，a相开关序列的全部组合为：
任意一相的电流值大于理想值时为正相，当a相为正相时：
将第一个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnums1；
将第二个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnums2；
.......
将最后一个组合中的各个开关负载电流相加起来得到sertotalactionnumsn；
将以上各个组合的开关负载电流相加，就是这个组合可以补偿的电流值sertotal。
s4、计算组合开关动作评估值，计算公式为：组合开关动作评估值＝r1*单个开关次数带来的影响量+r2*组合中所有开关次数带的影响量；
组合开关动作评估值serevaluateactionnums中的影响因素，一种得考虑单个开关动作次数因素，也就是如果这个组合里面某个开关动作次数特别大，那么会较大的影响整个组合开关动作评估值，也就是说某种极端情况可能会因为这个组合里面的某个开关动作次数特别大而放弃选择整个组合。另一种需要考虑的是组合中所有开关动作次数的总和，通过引入权重因数，权衡这两种次数对于serevaluateactionnums的影响，根据专家打分的方法选择，目前这两个因数为单个开关的次数的影响比重为r1，而组合开关总次数的影响比重为r2。
由于以上两种因素要统一起来，虽然两者量纲一样但是需要标准化，否则也无法综合考虑。
那么现在serevaluateactionnums就包含两个评价目标，一个是单个开关次数带来的影响量，另一个是组合中所有开关次数带来的影响量，令单个开关次数带来的影响量为fserevaluateactionnumstemp，组合中所有开关次数来带的影响量为fserevaluateactionnumstotaltemp,那么
serevaluateactionnums＝
r1*fserevaluateactionnumstemp+r2*fserevaluateactionnumstotaltemp；
这样就得到了
s5、计算每个组合多目标控制最终评估值sertotalweight，计算
接下来要考虑的就是如何将组合动作次数评估值serevaluateactionnums和sertotaldeta归一化综合考虑，以下是具体方法：
找出
找出
找出
找出
每个组合多目标控制最终评估值
sertotalweight＝
r3*(sertotaldeta-fsertotaldetamin)/(fsertotaldetamax-fsertotaldetamin)+
r4*(serevaluateactionnums-fserevaluateactionnumsmin)/(fserevaluateactionnumsmax-fserevaluateactionnumsmin)。
r3为不平衡度指标在多目标控制最终评估值中的影响因子；
r4为组合开关动作评估值在多目标控制最终评估值中的影响因子；
然后在
在a相序列
方法和
以此类推，然后在以上sa1，sa2...sana再选择最优组合saok。
本技术方案中的两个控制目标分别为：
单次调节后三相不平衡度最小；单次调节中换相开关控制序列动作次数总和最小；根据工程中专家系统对这两个指标的评价，控制目标1要比控制目标2更重要，也就是说控制目标1的权重要大于控制目标2。
先看仅用目标1作为策略的时候是如何做的：
令：a相上的换相开关负载二维数组为：
({a1,a1},{a2,a2},…{am,am})；
an代表从机编号，an代表该从机支线上负载电流量，最多12组元素(即，系统中最多安装12个从机)。从机编号为0的代表无该数据项，假设a项上实际安装的从机数为m,找到以下组合，记录每个组合总的负载电流值和从机序列编号组，如下：
c(m,1)的组合数量为：m！/(m-1)！*1！＝m/1，将c(m,1)的组合序列输出并且保存；
c(m,2)的组合数量为：m！/(m-2)！*2！＝m*(m-1)/(1*2)，将c(m,2)的组合序列输出并且保存；
c(m,3)的组合数量为:m！/(m-3)！*3！＝m*(m-1)*(m-2)/(1*2*3)，将c(m,3)的组合序列输出出并且保存；
…
c(m,m)，m！/(m-m)！*m！＝1将c(m,m)的组合排列输出并且保存；
然后将以上每个组合的负载电流量相加起来，令相加值为sa1、sa2、sa3、sa4......san，根据san的大小从大到小排序，总共有c(m,1)+c(m,2)+c(m,3)+…c(m,m)＝n个san进行排序。
排好的数组如下：
{sa1,sa2,sa3,sa4,……san}，每个sa都要记录其对应的从机编码组合。
b相上的换相开关负载二维数组为：
({b1,b1},{b2,b2},…{bm,bm})；
bn代表负载电流量，bn代表从机编号，最多12个元素，从机号为0的代表无该数据项；
和a相一样把各个组合的序列输出并且保存起来:
{sb1,sb2,sb3,sb4,……sbn}，每个sb都要记录其对应的从机编码组合。
c相上的换相开关负载二维数组为：
({c1,c1},{c2,c2},…{cm,cm})；
cn代表负载电流量，cn代表从机编号，最多12组元素，从机号为0的代表无该数据项。
和a相一样把各个组合的排列输出并且保存起来。
{sc1,sc2,sc3,sc4,……scn}，每个sc都要记录其对应的从机编码组合。
然后再看补偿目标如何计算：
令x代表补偿以后的每相能达到的值，
式中：
imax----三相电流最大值，单位为安(a)；
imin----三相电流最小值，单位为安(a)；
iaverage----三相电流平均值，单位为安(a)；
列补偿方程：
(a-x)+(b-x)＝(x-c)＝＝＝＝＝>x＝(a+b+c)/3；
得知当x为三相均值时，不平衡度是最小的；
判断当a>x时，使用以上方法得出{sa1,sa2,sa3,sa4,……san}排序并且包含每个sa所对应的从机编码组合。
判断当b>x时，得出以上方法得出{sb1,sb2,sb3,sb4,……sbn}排序并且包含每个sb所对应的从机编码组合。
判断当c>x时，得出以上方法得出{sc1,sc2,sc3,sc4,……scn}排序并且包含每个sc所对应的从机编码组合。
小于均值的相不用计算s序列。
以上判断最多只会有两相大于均值，令大于均值的相为正相(需要切出负载的相)，令小于均值的相为负相(需要切入负载的相)。
令正相与均值的差值为deta1(若有两个正相则还有deta2)，在每个正相的s序列中找到可以切出的最大s组合：
找到s1(n-1)<＝deta1<＝s1(n)；s1(n-1)为切出后没有到达均值x的从机组合，s1(n)为切出后饱和的从机组合(过切)，选择abs(s-deta1)最小的那个s，记录为s1。
若有两相为正相，则还要根据以上计算出s2。
瞬态控制策略将a,b,c三相依次调整到x是一个瞬间的并且完整的操作策略，而不会考虑在调整过程中a,b,c中有实际变化的负荷，那么按照目标x依次切换从机换相开关从正相到负相即可，待所有的调整完毕后才会更新a,b,c负载电流，再重新计算x，并更新a,b,c三相上的换相开关负载二维数组，进行下一轮的s序列计算和调整。
根据这种需求，那么调整的方法比较简单，直接用s1(若有两个正相则加上s2)的序列来调整即可，调整的方向从s1所处的正相切换到负相(若有需要也要考虑s2所处的正相切换到负相)；
f2(x)＝min(abs(s-deta1))---s为换相开关控制序列上的负载电流之和，deta1为正相与均值的差值。
实施例初始条件
主机上的三相总负荷电流分别为：
a＝37.25；
b＝19.71；
c＝0.103919；
targetx＝(a+b+c)/3＝19.021307a。
改善前的不平衡度＝max((imax-iavg),(imin-iavg))/iavg＝0.994537。
并且得出总策略是a和b相应该向c相补偿，并且：
a相应该切掉g_fdeta＝a-targetx＝18.228693到c相。
b相应该切掉g_fdeta＝b-targetx＝0.688692093到c相。
注意：(补偿差距的门限值为0.5a，即，fdeta>0.5a才需要切掉)
c相是被补偿相。
a相的组合计算情况：
a相开关情况见下表：
a相上有四个开关，所以a相上开关的组合如下(由于内存空间的问题在排序的过程中仅保存sertotaldeta＝fabs(sertotal-(a-targetx))最小的前三个组合)，分别来看看排在前三的都是哪些组合：
注释：
sertotaldeta---用于评估组合补偿值距离标准补偿值的差距；
sertotaldeta＝fabs(sertotal-(a-targetx))；
sertotalactionnums组合中所有开关动作次数的和；
fcnmtotalactnums以上所有组合的开关动作次数；
fserevaluateactionnumstemp为
serevaluateactionnums组合开关动作评估次数；
sertotalweight为每个组合多目标控制最终评估值。
选择最终最优组合
把
处理完后找到权重值最小的那一组就代表最优的补偿组合，以上开关序号为3,1的一组。
b相的组合计算情况：
b相上有2个开关，所以a相上开关的组合如下(由于内存空间的问题在排序的过程中仅保存sertotaldeta＝fabs(sertotal-(a-targetx))最小的前三个组合)，分别来看看排在前三的都是哪些组合：
注释：
sertotaldeta表示用于评估组合补偿值距离标准补偿值的差距；
sertotaldeta＝fabs(sertotal-(a-targetx))；
sertotalactionnums表示组合中所有开关动作次数的和；
fcnmtotalactnums表示以上所有组合的开关动作次数；
fserevaluateactionnumstemp为
serevaluateactionnums表示组合开关动作评估次数；
sertotalweight为多目标控制最终评估值。
选择最终最优组合
把
处理完后找到权重值最小的那一组就代表最优的补偿组合，以上标红的一组。
但是b最终因为没有合适的开关投入到c相，因为b相即使最优组合投入都不如不投入的效果，这是另外一个课题不在这里讨论。
实验结果分析：
改善前的不平衡度0.994537；a相参与切；b相参与切；c参与被补偿；两相补偿一相策略；a,b两相往c相补；开关切换结果:
动作开关id:3；动作开关源相:1；动作开关目的相:3；
动作开关电流:8.640000；
动作开关id:1；动作开关源相:1；动作开关目的相:3；
动作开关电流:9.480000；
计算后的不平衡度0.041921；
有改善,下发从机动作序列。
修改某个开关动作次数做对比实验：
试验将id为3的开关动作次数修改变多，测试策略变化：
实验结果分析：
改善前的不平衡度0.994537；a相参与切；b相参与切；c参与被补偿；
两相补偿一相策略；a,b两相往c相补；
开关切换结果:
动作开关id:4；动作开关源相:1；动作开关目的相:3；
动作开关电流:9.410000；
动作开关id:2；动作开关源相:1；动作开关目的相:3；
动作开关电流:8.930000；
计算后的不平衡度0.036206；
有改善,下发从机动作序列。
两个实验对比结果可以看得出：当某个开关动作次数明显增加的时候策略会根据这个因素做出调整并且选择出当下认为最优的组合，效果明显。
现有技术进行多目标评估时，使用的是迭代的方式，即先在一个目标(不平衡度)中搜索到最优方案后，再在另外一个目标中搜索最优方案。这样策略的过程较为复杂并且很有可能最终搜索的方案并不是最优，因为目标1中最优的方案有可能最终综合判断时并不是最优，这样提前将目标1中不是最优的方案排除在外，往往并没有起到多目标综合判断的目的。二本技术方案使用的多目标融合建模在搜索之初就将评价目标找到，在后面的搜索中一定会根据该目标找到真正理想的方案。
现有技术进行多目标评估时用的迭代方法具体步骤是先在所有方案中找到平衡度靠前的几种方案，然后在这几种方案中进行优化，比如排除开关故障方案，排除大电流换相方案，在最后剩余的方案中选择换相次数最少的方案，并没有对评价目标进行数学建模得到一个综合的评估值仅仅是在各个目标中进行筛选的方法是传统多目标评价系统的做法，并无太大创新。而本技术方案提出的多目标评估值建模的方法明显区别于传统“筛选”的方法，大大简化算法复杂度，同时兼具创新和实用。并且传统方法没有在换相次数这个目标中做进一步的细分，也许是现有技术根本没法做细分，而本技术方案将换相开关次数细分为：方案中所有开关动作总次数和单个开关动作次数，意思是如果一个方案中所有开关动作总次数即使不高，但是如果其中一个开关的动作次数“特别高”(特别高可以由权值进行分辨出)那么现有技术在给定的权值下也会做出相应的取舍，那么反过来，如果一个方案中所有开关动作总次数即使较高但是里面每个开关的次数都比较平均，那么算法也会根据情况去“酌情考虑”(根据权值进行评估，这在实验中也是验证了效果非常灵敏)，这样的算法更智能。
按照现有技术无法确定是先基于目标1评估还是基于目标2评估，并且如果这两者的权重有颠覆性变化时，是否搜索的顺序都要有较大变化，这直接导致多目标评价系统最终方案的不唯一性，而本技术方案使用的方法对多目标提前建模，将评价目标量化为一个评估值，无论如何会有一个最优方法。
现有技术在权值有较大改变的时候不可避免的在搜索方法上也会做相应的改变，而本技术方案在各目标权值有改变的时候搜索策略的方法没有任何改变，因为多目标数学模型的建立让不同的权值带来的影响充分体现在唯一的评估值里。带来的好处是搜索算法稳定健硕。
现有技术是在多目标间进行串行的迭代，迭代的时候有进入死循环的风险，并且调整这种风险的方法又较为冗长，算法时间长，并且这种调整有进一步偏离最优解的风险。而本技术方案没有此类风险。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。