陈剑辉

摘 要：本文简略阐述了配电网规划的内容和特点，并结合实际情况对多策略改进遗传算法性能及其配网规划进行了详细分析，旨在为相关研究人员提供参考，进而切实展现出多策略改进遗传算法的优势作用，不斷提高配电网规划的实际成效。

关键词：多策略改进;遗传算法;配电网规划

引言：近些年来，我国电力行业整体实现了进一步的发展，但从其具体发展情况来看，其在配电网规划方面依然存在着一定的不利因素，基于此有必要立足于多策略改进的遗传算法对其未来的优化展开更为深入的探讨。

1配电网规划的内容及特点

1.1内容

配电网主要由三部分所构成，分别为高压、中压以及低压，通常情况下来说，在实际开展配电网系统规划工作的过程中，应当针对馈线、中压变电站以及自输电系统几个系统的费用展开综合考虑，尽可能保障其平衡性以及协调性。由此可见，在针对配电网规划进行研究时主要是进行短期和长期的配电网规划以及空间负荷预测工作。在配电网规划的要求下，负荷预测既要能够实现对于负荷增长量的准确预测，同时还要能够科学预测未来负荷的实际增长位置。对于配电网规划来说，负荷预测是其至关重要的基础工作，该工作的精确性和有效性对于未来配电网规划的实际成效有着重要影响。现阶段我国逐渐加强了对于负荷预测技术的重视，以期提高配电网规划效果。负荷预测是配电网长期规划的必要条件，结合系统未来的长效发展来看，相关工作人员需要针对城市用电的具体情况展开更加详细全面的分析工作，对相应的送电范围以及电压等级等发展战略进行确定，一般来说其时间范围应当在10年以上。长期的配电网规划工作需要先对新站建设的实际容量、具体时间以及位置等进行初步明确，同时还要仔细了解旧站扩容的步骤。而对于短期规划来说，其则主要是针对变电站下游的系统展开相应的规划以及决策工作，具体包括馈线结构以及具体类型的呢过等，其时间范围基本上维持在6-19年范围之内[1]。

1.2特点

从实际情况来看，配电网规划工作本身有着相对较强的复杂性，具体体现在以下几方面。

其一，其具有突出的多目标性，针对一个电力网络而言，其不仅要能够最大限度减少其投资费用，还应当充分满足其在环境保护、减少占地面积以及应用可靠等多方面要求，这便导致其在实际进行配电网规划的过程中始终面临着多个目标综合衡量的要求。

其二，对于配电网来说，其无论是在建设还是运行方面都有着相对复杂的特点，其中所涉及到的步骤和环节比较多，具体来看，在进行线路建设过程中，工作人员需要加强对于线路走径、中间节点以及分支节点等方面规划的综合考虑，深层次探究应当如何在模型中对上述各种复杂的问题进行充分完整的反映。

其三则是非线性的特点，从本质上来看，电力系统本身便是一个非线性系统，可以针对那些非线性问题进行线性化处理，这样便能够在原有的基础上促进其复杂度的降低，接下来再通过迭代以及逼近等方式的应用实现求解，同时还能够使用其它智能算法对其展开计算工作。

其四，配电网规划有着较强的整数性，这使得是与不是之间并没有一个过渡的阶段，进而导致其呈现出了强烈的不连续特征，在极大程度上增加了后续分析以及处理工作的复杂程度，这导致工作人员难以通过导数概念的应用实现对于相关状态点周围实际性态的有效推测。结合当前该领域的实际情况来看，依然在使用枚举进行整数性处理，与此同时，工作人员所进行的改进以及创新都是以提升枚举效率为目的。

其五，配电网具有强烈的不确定性，工作人员都需要基于预测数值，明确未来的发电量、线路投资费用以及负荷等，但其并不能够保障其准确性，在社会经济不断发展阶段始终面临着诸多的不稳定因素，增加了配电网规划和建设的不确定性。

其六则为多阶段性，相关工作人员在进行配电网规划时应当尽量减少盲目性以及短视性，尽可能从全局的角度和长远的眼光着手针对电网的科学布局进行综合分析，全面了解目前规划设计和相关待选线路会对后续各个规划阶段产生何种影响[2]。

2多策略改进遗传算法性能分析及其配网规划

2.1性能分析

2.1.1数学性能

为了能够进一步探究多策略改进遗传算法本身所具有的计算能力和效率，本文主要采用了两组函数开展相应的性能分析工作，第一组函数的数学表达式如下：

该函数的三维图和等高线图如图1所示。

采用多策略改进遗传算法的方式对该函数的极大值进行求取，最终获得相应的计算结果，结合实际来看，第一次迭代运算所获得结果整体有着无序扩散的特点，而在不断增加迭代次数的过程中，函数也会逐渐向收敛状态进行演变。本文所阐述的改进遗传算法能够在充分保障计算精度的基础上进一步促进计算效率的提升，进而充分展现出其在配电网规划方面的实质性作用。

第二组是Griewank函数，该函数的数学表达式如下：

该函数在定义域内存在着相应的极大和极小值点，灵活使用多策略改进遗传算法能够实现对于该函数极大值的精确求取。立足于具体情况进行分析能够发现，由于其极值点数量相对较多，所以其每一次的搜索结果都可能存在一定的差异性。结合计算实际情况可知，当函数第50次迭代计算时，改进遗传算法会展现出逐渐收敛的趋势。

2.1.2算例性能

在配电网规划中使用多策略改进遗传算法，所选用目标配电网是10kV中压配电网。为了能够为后续的计算工作提供方便条件，假设节点接入的电源容量并不会比起负荷量要大，而爱整体的系统中，其分布式电源的总量也会超过负荷总容量的20%。结合本算例来看，与传统的遗传算法相比，本文所研究的基于多策略改进遗传算法的方式在实际应用的过程所获得的总功耗较之以往分别于11.5和15.4%的降低，与此同时，其在系统网损费用以及运维综合投资方面较之从前也有着28.8%以及7.3%的降低。由此可见，在配电网规划中合理使用多策略改进算法可以进一步提升规划成效，进而达到节约电网总运行费用的效果[3]。

2.2配网规划

为了有效提升配网规划的效果，笔者认为应当先增加现有的遗传算法种群数量，这样便能够为并行计算创造良好的条件，进而在原有的基础上对大规模电网的实际搜索效率进行提升。按照相应的手段可以划分物种，并在物种之间相互作用以及多物种金华的将基础上加速实现协同进化，与此同时，多物种引进的落实能够为配网规划提供多样化的搜索思路，进而确保其最终搜索结果的科学性与合理性。除此以外，应当针对不可行解进行修复，促使其能够实现向可行的转化，此举能够在极大程度上减少资源浪费等问题，进而促进其搜索效率的进一步提升。对于配电网规划来说，其运行和投资费用共同构成了其目标函数。但受到电网差异性的影响，运行和投资费用在规划中所占据的比重也呈现出一定的不同。基于此可以针对目标函数进行更加科学有效的划分，进而搭建起切实可行的生态系统。

结论：综上所述，配电网规划是电力行业发展的重要组成部分，是事关民生的关键工作，合理使用多策略改进的遗传算法对于配电网规划的进一步优化有着积极地促进作用。因此，相关研究人员应当加强对其的重视，进而为我国电力系统的持续平稳发展创造良好的条件。

参考文献：

[1]黄宇新.基于单亲遗传算法的多阶段主动配电网线路优化规划模型[J].电工技术，2022（1）：49-51.

[2]刘科研，盛万兴，马晓晨，等.基于多种群遗传算法的分布式光伏接入配电网规划研究[J].太阳能学报，2021，42（6）：146-155.

[3]田浩，王可庆，俞斌，等.考虑多类型负荷及风光不确定性的配电网优化规划[J].电力系统及其自动化学报，2021，33（9）：144-150.