劉焱

摘 要：隨著智能電網(wǎng)的不斷發(fā)展，我們開始不斷研究多目標的輸電網(wǎng)規(guī)劃。而進行規(guī)劃時所設計的方案一定要保證其可靠性、靈活性、適應性、經(jīng)濟性、抗毀性。要想保證方案的可靠性就要依靠需求計算缺損的電量；要想保證方案的靈活性就要依靠網(wǎng)絡的輸電能力；要想保證方案的適應性就要依靠系統(tǒng)的擴展能力；要想保證方案的經(jīng)濟性就要依靠發(fā)展電網(wǎng)所投的資金；要想保證方案的抗毀性就要依靠電網(wǎng)線路介數(shù)因子的最低值。為了能夠制定出符合的方案，我們建立一個新的多目標輸電網(wǎng)規(guī)劃模型，這個模型是在一個余弦排序的理論基礎上建立而成。為了得到一個最優(yōu)的綜合方案本文還會做出一個對比，并且指導多目標輸電網(wǎng)能夠更好的進行規(guī)劃。

關鍵詞：智能電網(wǎng) 多目標輸電網(wǎng) 規(guī)劃 余弦排序

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）08（a）-0120-02

1 對余弦排序理論進行分析

為了能夠在檢索信息這一個領域有一個很好的發(fā)展，Salton等人提出了一個新的模型，即向量空間模型。這個模型主要的作用就是查詢文檔與信息所具有的相似程度，而檢查的辦法就是查出人們所搜索的文檔向量與人們所查詢的信息向量之間的夾角，然后用此夾角的余弦值作為相似程度的定量。為了能夠更好的規(guī)劃電網(wǎng)，我們可以將這個余弦排序理論加以改造以后用于我們的電力系統(tǒng)中。

2 輸電網(wǎng)規(guī)劃方法研究現(xiàn)狀

由于電網(wǎng)規(guī)劃是一項比較復雜，約束比較多的項目，因此在其優(yōu)化問題上有很大的難度。然而隨著社會的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡、運籌學以及系統(tǒng)工程等領域也在快速的發(fā)展，從而為解決這些輸電網(wǎng)規(guī)劃上的難題帶來很大的便宜條件，為了能夠更好的對輸電網(wǎng)規(guī)劃進行研究本文將其分成了三個階段。

2.1 啟發(fā)式方法階段

在這個階段內(nèi)我們所采取的手段為依靠直觀的數(shù)據(jù)來進行分析，最常見的方法就是根據(jù)某些特定的原則對電路系統(tǒng)中可行性路線的靈敏度參數(shù)進行迭代，一直到最后的結果滿足我們所需的要求。

在這個階段中，為了能夠控制電力系統(tǒng)的運行我們常常采用靈敏分析法，這種方法主要是對一些控制變量與運行指標進行分析以此來確定此變量能夠?qū)ο到y(tǒng)造成的影響，從而找到解決的辦法使系統(tǒng)運行的更加順利。在這個靈敏度分析法的基礎上，人們逐漸研究出了一些新的辦法，比如說：逐步推倒法以及逐步擴展法。逐步推倒法主要是構建一個虛擬的網(wǎng)絡，在構建的時候我們可以依據(jù)水平年的原始數(shù)據(jù)來進行，構建好之后我們可以發(fā)現(xiàn)此網(wǎng)絡雖然在連通上效率比較高，但是它不經(jīng)濟。在我們構建好網(wǎng)路之后還需要進行一下潮流分析，這樣我們就可以將一些用處不大的路線去除出去，使我們的網(wǎng)絡只剩下一些效率比較高的路線。

2.2 數(shù)學優(yōu)化方法階段

顧名思義，數(shù)學優(yōu)化方法就是在進行輸電網(wǎng)規(guī)劃的時候?qū)⑵渲械囊恍┘s束條件等轉(zhuǎn)化成運籌學范圍的數(shù)學模型，然后運用數(shù)學方法進行計算以及求解，最終得出一個最優(yōu)秀的方法。到現(xiàn)在為止我們所了解的數(shù)學規(guī)則法包括：整數(shù)規(guī)則方法、線性規(guī)劃方法、混合整數(shù)規(guī)劃方法、非線性規(guī)劃方法、動態(tài)規(guī)劃方法、分支定界方法、模糊規(guī)劃方法。

2.3 智能優(yōu)化方法階段

如果我們采用傳統(tǒng)的數(shù)學規(guī)劃方法，那么我們所能解決的僅僅是一些小型的輸電網(wǎng)規(guī)劃問題，如果碰到一些比較復雜的、節(jié)點比較多的輸電網(wǎng)規(guī)劃，我們就會無所適從。然而近幾年來人工智能手段發(fā)展越來越迅速，我們對于輸電網(wǎng)的規(guī)劃也隨之發(fā)展起來，一些國內(nèi)外的優(yōu)秀學者們發(fā)現(xiàn)了一些新的方法：將規(guī)劃人員的經(jīng)驗與專家的知識結合到一起然后推理出的專家系統(tǒng)，在進行優(yōu)化求解的時候才用模糊數(shù)學的規(guī)則，模擬生物界自然生活法則的遺傳進化算法，通過模擬螞蟻找尋食物的時候選擇最優(yōu)路徑所研究的蟻群算法，通過觀察自然界植物生長所研究的模擬植物生長算法等。

遺傳算法是我們根據(jù)自然界的法則所制定的一套模擬算法，我們都知道自然界的生存法則就是“物競天擇，適者生存”，在進行遺傳算法的時候我們所采用的技術是計算機編碼，我們可以利用它將一些優(yōu)化的問題進行編碼，一般情況下我們會將其編碼為染色體，我們所選擇的號碼為0和1，然后我們針對其進行一些自然遺傳學上的操作，直至到出現(xiàn)最優(yōu)的染色體，其所代表的實際問題就是我們所求的最優(yōu)解。這種方式所求的內(nèi)容大都為不連續(xù)的或者非線性的，而且在尋找最優(yōu)解的時候我們都是在可行域內(nèi)進行，因此不會出現(xiàn)局部最優(yōu)解的問題。在我們第一次將遺傳算法應用于輸電網(wǎng)的規(guī)劃上時發(fā)現(xiàn)其不僅具有很好的可行性，最后所得的結果也非常好。我們在進行輸電網(wǎng)規(guī)劃的時候采用遺傳算法可以看到它將實際問題中的一些比較復雜的變量全部轉(zhuǎn)化成了非常簡單的0-1變量，這樣一來我們在求解的時候就不需要考慮可導、線性、連續(xù)等問題，在規(guī)劃方案的時候就會非常簡單明了。

3 算例分析

我們在對算例進行分析的時候所采取的辦法為對比法，本文主要是將多目標模糊評價方法與層次分析法進行對比，從而得到一個綜合性質(zhì)的滿意度與綜合權重。為了方便兩者的比較，我們可以列一個表1，在表1中我們將各個方案的加權余弦和值分別填入其中。從所得的數(shù)據(jù)中我們可以了解到在使用層次分析法來進行評價的時候沒有辦法很好的建立數(shù)學模型，從而沒有辦法進行數(shù)學優(yōu)化法，如果進行比較的元素比較單一的話可以采用，一旦進行比較的元素多于某一個值那么進行比較的時候就不容易達成一致。我們采用模糊評價法的時候會發(fā)現(xiàn)這種評價方法在很大程度上比較依賴人的主觀性。因此我們可以在對綜合權重進行評價的時候加入一些熵理論，這樣一來我們在進行評價的時候可以大大避免人為的偏好，對于各個目標的問題都可以進行有效的解決，從而使得最后的結果可以很好的滿足人們的要求。

4 結語

如果想要在智能電網(wǎng)條件下來進行輸電網(wǎng)的規(guī)劃我們可以建立一個多目標輸電網(wǎng)規(guī)劃的數(shù)學模型，模型建立好之后我們就可以利用遺傳算法來進行求解，最后通過算例分析對其進行分析以及對比，得出最適合的方案。

參考文獻

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