一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法与流程

本发明涉及一种人工智能方法。特别是涉及一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法.

背景技术：

西藏自治区已形成西藏中部电网和昌都、阿里二个地区电网共“一大二小”三个独立统调电网以及由农村小水电、太阳能光伏电站供电的众多独立小电网和分散户用系统，构成了大电网供电和分散独立电源供电相结合，多能互补的供电格局。其中西藏中部电网覆盖拉萨、日喀则、山南、那曲和林芝等地区，是西藏电网的主要负荷中心。在藏中联网的大背景下，电力远方供应问题得到了有效解决，然而远方电能的分配需要配电网才能实现，如何高效可靠地分配电能是西藏电网今后发展必须面临的重要课题。

地理信息系统(geographicinformationsystems,gis)是一种计算机辅助设计平台，它在地理以及勘探领域广泛应用于辅助设计。该系统是一个海量数据存储系统，它可以记载地表以及地下的各种信息，并且提供相应的工具包对于信息进行计算和处理，迫切需要科学合理将这些海量数据应用到电网规划领域。

人工智能算法是一种用计算机代替人类脑力劳动的新型科学计算理念，其本质在于把人类的知识进行抽象并转化为计算机可以解读的形式。近几十年来，以蚁群算法为首的一系列进化计算方法，作为模仿生物体结构的仿生学计算方法越来越受到科学界以及工业界的广泛关注。而在各种仿生计算方法中蚁群算法由于其独特的组织结构，被公认为路径规划的最有效方法。因此在该领域得到了广泛应用。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种具有较强的稳定性以及实用性的用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法。

本发明所采用的技术方案是：一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法，包括如下步骤：

1)获取电网结构中电网节点的位置以及电网各项参数信息；

2)将步骤1)的电网节点的位置和参数信息输入matlab软件中建立初始网架结构；

3)根据初始网架结构生成蚂蚁的源节点和目的节点；

4)蚂蚁从源节点出发进行路径寻优；

5)蚂蚁到达目的节点以后，根据路径长度将蚂蚁的信息素平均的分配在行进的节点之中；

6)重复步骤1)～步骤5)，直至得到符合步骤1)的电网结构的最优路径，并得到最优路径中蚂蚁的信息素；

7)为保证收敛性，将源节点和目的节点之间的各路径中蚂蚁的信息素分别与最优路径中蚂蚁的信息素进行以设定比例的自行蒸发，并计算蒸发速率，即蒸发信息素的数量与蒸发时间的比；

8)根据蚂蚁选择的最优路径以及蚂蚁的源节点和目的节点对初始网架结构进行优化，得到新的网架结构；

9)根据新的网架结构生成蚂蚁新的源节点和目的节点，

10)返回步骤4)直至得到最优的网架结构。

所述的最优的网架结构是相邻两次蒸发速率之差≤10^-3时，得到的网架结构。

本发明的一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法，通过蚁群算法与线性规划结合迭代优化的方案，为解决西藏中部高海拔地区的联网配电规划问题提出了一种并行化的解决方案，其优点如下：

1.通过参数代换和问题分解把一个非凸的复杂路径优化问题转换为一个蚁群算法路径寻优问题和线性规划问题迭代求解的新问题

2.考虑了本发明方法的并行化设计对于该新问题提供了一个并行化解决方案。通过算例仿真以及西藏地区的实际地形图的相互结合验证表明了本发明的方法具有较强的稳定性以及实用性；

3.可实现人力与物力的节约。

附图说明

图1是本发明一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法的流程图；

图2是本发明中迭代算法优化结果图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法做出详细说明。

如图1所示，本发明的一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法，包括如下步骤：

1)获取电网结构中电网节点的位置以及电网各项参数信息；

2)将步骤1)的电网节点的位置和参数信息输入matlab软件中建立初始网架结构；

3)根据初始网架结构生成蚂蚁的源节点和目的节点；

4)蚂蚁从源节点出发进行路径寻优；

5)蚂蚁到达目的节点以后，根据路径长度将蚂蚁的信息素平均的分配在行进的节点之中；

6)重复步骤1)～步骤5)，直至得到符合步骤1)的电网结构的最优路径，并得到最优路径中蚂蚁的信息素；

7)为保证收敛性，将源节点和目的节点之间的各路径中蚂蚁的信息素分别与最优路径中蚂蚁的信息素进行以设定比例的自行蒸发；

8)根据蚂蚁选择的最优路径以及蚂蚁的源节点和目的节点对初始网架结构进行优化，得到新的网架结构；

9)根据新的网架结构生成蚂蚁新的源节点和目的节点，

10)返回步骤4)直至得到最优的网架结构，所述的最优的网架结构是相邻两次蒸发速率之差≤10^-3时，得到的网架结构。

图2是本发明中迭代算法优化结果图，本发明采用ieee6为测试系统。同时截取西藏某地区的地形图以及图中各个节点位置信息1～6作为配电网规划的地图。在算例中假设初始地图上所有点信息素的数量均为1作为初始蚂蚁寻找路径的依据，在每次蚂蚁寻找路径的迭代更新过程中，信息素的蒸发速率满足εk+1＝0.75εk，每个蚂蚁携带的信息素为600。在仿真中首先通过10个蚂蚁进行并行路径寻优，然后挑出其中成功找到目标点的蚂蚁。让其顺利在其路径上释放信息素，在后面的算法迭代过程中，每个迭代周期我们都同时释放50只蚂蚁进行并行计算，并且在最终结果中进行优胜略汰选择可以最小化目标函数的十只蚂蚁记录器信息素，最后当优化过程进行到前后两代蚂蚁之间的优化结果差距∈≤10^-3的时候，确定蚁群算法已经达到最优。

技术特征：

技术总结
一种用于高海拔地区配电网路径规划中的人工智能方法：获取电网结构中电网节点的位置以及电网各项参数信息并输入matlab软件中建立初始网架结构；生成蚂蚁的源节点和目的节点；蚂蚁从源节点出发进行路径寻优；蚂蚁到达目的节点以后，根据路径长度将蚂蚁的信息素平均的分配在行进的节点之中；重复上述过程，直至得到符合电网结构的最优路径；计算蒸发速率；根据蚂蚁选择的最优路径以及蚂蚁的源节点和目的节点对初始网架结构进行优化，得到新的网架结构；根据新的网架结构生成蚂蚁新的源节点和目的节点；蚂蚁从源节点出发进行路径寻优直至得到最优的网架结构。本发明解决了西藏中部高海拔地区的联网配电规划问题。

技术研发人员：刘晓明;杨智群;冯人海;肖萌;张纪伟;陈利;张峰;蒋浩然;贡卓;吴元香;龙剑桥;曹建梅;刘晓燕
受保护的技术使用者：国网西藏电力有限公司
技术研发日：2018.11.30
技术公布日：2019.03.26