探析电网规划方法的重要性

【摘要】文章简述了电网规划的特点，并介绍和分析了电网规划的几种常规方法。

【关键词】电网规划；人工智能法；电力系统；层次分析法

【中图分类号】TM715

【文献标识码】A

【文章编号】1672—5158（2012）10-0273-01

前言

电网能否稳定运行的关键在于网架结构，坚强的网架结构来源于合理的电网规划。随着城乡居民生活水平的不断提高，电力需求也持续增加，地区电网也亟待做出相应改造。对于一个受环境、经济、发展等综合因素影响的特定区域，制定出良好的电网规划方案，关系到该地区电网改造的投资成本、经济效益，对周边地区的影响及该地区经济发展速度等。

一、电网规划的概念和特点

电网规划是电力系统规划的重要组成部分，其任务是根据规划期间的负荷增长及电源规划方案确定相应的最佳电网结构，以满足经济、可靠地输送电力的要求。电网规划的研究内容包括网架规划、无功规划、稳定性分析和短路电流分析。电网规划可分为输电网规划和配电网规划两类。另外，按规划期长短可分为短期规划、远景规划和长期规划三种。

电网规划的基本原则是指在一定技术可行性条件下，使电网规划各阶段费用总和最小。在数学上它属于一个复杂的多决策变量、多约束条件优化问题，而且具有整数性、非线性、多目标性、动态性、不确定性等特点。合理地进行电网规划不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。因此，合理的规划方法显得尤为重要。

二、关于常规方法的简述

电网规划的常规方法可分为启发式和数学优化两大类，它们的共同特点是以预测结果所确定的未来环境为基础，建立数学模型，求出最佳规划方案。

（一）数学优化方法

数学优化方法是对电网规划作出数学描述，处理成有约束的极值问题，然后用最优化理论进行求解。虽然此方法理论上可以保证解的最优性，但由于电网规划中要考虑因素很多，问题阶数也很大，建模十分困难，即使建立了模型，也很难求解。所以，尽管数学规划发展较快，但各种数学规划方法在解决电网规划的实际问题时还存在困难。

（二）启发式方法

启发式方法是一种以直观分析为依据的算法，通常是基于系统某一性能指标对可行路径上一些线路参数作灵敏度分析，根据一定原则，逐步迭代直到得到满足要求的方案为止。主要由过负荷校验、灵敏度分析、方案形成三个部分组成。启发式方法直观灵活，计算时间短，易于同规划人员的经验相结合。缺点是它不是严格的优化方法，难以优化选择。

三、层次分析法

层次分析法是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它充分考虑了定性因素的影响作用，结合专家的经验判断，将其融入到递阶层次结构中，从而对问题进行综合分析评判，再运用简单易懂的数学方法形成判断矩阵，经过计算后得出量化的结果。层次分析法体现了人们决策思维的基本特征的一种较为有效的方法。此方法科学、可靠、简便，备受决策者的青睐。而电网规划过程中就存在诸多决策问题如远期规划方案的综合决策、规划项目决策、发电扩展规划、输电线路规划以及无功优化等。总体来说，层次分析法及其在电网规划的应用正处于蓬勃发展阶段，有着极好的应用前景。但由于电力系统特殊性，要使层次分析法在电力系统中得以充分发挥作用，还需要对很多问题进行深入研究。

四、电网规划的人工智能方法

启发式方法和数学规划方法的共同特点是以预测结果所定的未来环境为基础，建立数学模型，求出最佳规划方案。但在电网规划中还需考虑各种不确定因素对规划结果的影响，也

仍然存在着维数灾难、局部最优、约束条件和目标函数不易处理等问题。因此对电网规划中不确定性因素的多样性及对其不同的处理方法，产生各种不同的智能规划方法。

（一）遗传算法

遗传算法是电网规划采用的一种智能优化方法，特别适合于整数型变量的优化问题。遗传算法的操作简单，通过交叉和变异完成进化，相对灵敏度分析线性规划等数学方法更便于执行，对于大型电网规划问题不需要分解处理，直接将网络的运行计算结果计入评价值，避免了由于分解或线性化造成的误差。而且该方法为多点寻优，不受搜索空间的限制性约束，不要求连续性、导数存在、单峰等假设，可以考虑多种目标函数和约束条件，使其在解决电网规划这种多目标、多约束、非线性、混合整数优化问题中受到重视。更重要的是，遗传算法在获得最优解的同时也能给出一些次优解，这弥补了数学优化只能求得单解的不足。

（二）模拟退火算法

模拟退火算法是一种适用于大型组合优化问题的随机搜索技术。已有学者尝试将这种方法应用于电网规划中，但模拟退火为使每一冷却步的状态分布平滑要花费时间，而且这种算法属于单点寻优，不能像遗传算法那样获得多个优化解，若能将模拟退火算法和其它优化方法结合在一起使用，更能发挥其优势。

（三）禁忌搜索算法

禁忌搜索算法是一种高效的用于解决组合优化问题的启发式搜索算法，其基本思想是通过记录搜索历史，从中获得知识并利用其来指导后续的搜索方向以避开局部最优解。该方法

适合于解决纯整数规划问题，有效处理不可微的目标函数，这正与电网规划的特点相符合，因此该方法被引入到电网规划中。该方法的优点是搜索效率高、收敛速度快；缺点是收敛受到初始解的影响，禁忌表的深度及期望水平影响搜索的效率和最终结果，搜索法机理还不甚清楚，从数学上无法证明其一定能达到最优解，而且对于多阶段大规模的问题可能受到列表大小的限制，难以达到全局最优解。

（四）蚁群算法

蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法。该方法的优点是算法效率高、寻优能力较强，适合求解有约束问题；缺点是还没有很好地将规划模型处理成适合于蚂蚁算法求解的模型，系统规模增大时，难以求得高质量的解。

（五）粒子群算法

在解决规模优化问题中，粒子群算法比其他智能算法具有更好的全局寻优能力，且参数少易于实现。粒子群算法操作简单，不受搜索空间的限制性约束，使其在解决电网规划这种多目标、多约束、非线性、混合整数优化问题中得到广泛应用。在电网规划中，多种约束条件的处理也是重点。将多目标粒子群用于求解电网规划，有效避免了加权和权重的选择。

五、结语

电网规划是电力系统规划的重要组成部分，也是电网更新改造的依据，合理地进行规划可以获得巨大的社会效益和经济效益。由于电网规划的复杂性和多样性，如何对电网准确描述和处理仍然需要更深入地研究，以便使电网规划方法能够早日为电网规划的实际工程发挥其应有的作用。