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摘要：输电网担当着电能传输的作用，当今社会，随着经济发展，人们对电能的需要不断增大，建设电压等级更高，传输容量更大的输电网络已成为广大专家学者的共识。合理的输电网络的结构规划不但能够很大程度上节约建设投资费用，而且更能保障广大企业与人民的生产生活用电需要。根据现有网络，求取合理的输电网规划扩建方案，满足社会发展的需求，成为一个亟待解决的且具有重大现实意义的课题。
关键词：输电网；传输容量；节约建设投资费用；合理的输电网规划建设方案
随着经济发展和社会进步，大家对电力系统越来越依赖。为满足电力需求的日益增长，电网规模不断增加，随之而来的电网规划也越来越复杂[1]。因此，如何科学合理的进行电网规划，最大程度的节约资金，不断优化供电方案，提高供电可靠性，具有重要意义。
1 输电网规划基本情况
1.1输电网规划的基本概念
电网规划包括两个部分:发展规划和运行规划[2]。发展规划指的是依据负荷的增长来对发电机组进行扩建、更换及其他计划，以此来找到合理的电源结构和电网的结构和等级等，包括电源和输电网络以及配电网络部分的规划。而三者中输电网络是电网规划的主要组成部分，一般指的是220kV及以上的电压等级的网络，用来联结电网和负荷，并将电能从电源处输送到用电负荷处。
1.2输电网规划的基本意义
作为电网规划的主要组成部分，输电网规划在经济和技术上都具有重要意义。其主要目的是依据负荷增长情况和电源的规划方案来优化电网结构，使电网结构满足需求，使电能传输能够达到安全、可靠、经济的目的，而且能够不断适应电力系统不断变化的运行方式，促进电网结构的不断发展。
2 输电网规划的研究现状
随着经济社会的发展，计算机科学和人工智能等也得到极大促进，随之，输电网规划也有了长足的进步。从1950年开始，国内外研究学者开始致力于输电网规划的方法研究并付诸实践。前期，电力网络的规划和设计以及建设主要依靠国家资金支持，企业运营没有风险，因此，输电网规划以安全可靠供电为首，并不重视输电网运行的经济性。随着电力工业的不断市场化，社会和经济效益日益凸显，其重要性也被电力企业更加看重，输电网规划不断开始出现新的问题，不断面临新的挑战。经过中外学者的不断研究，伴随电网运行的不同需求，各种研究成果不断涌现。
输电网规划是一个系统优化的问题，其基本要求是在考虑供电可靠性及确保输电容量满足负荷需求的基础上，将其各部分进行优化，以达到输电经济性最高、运行效率最高，并且适应电力系统的长期规划和发展。经过很多年的发展，中外学者不断致力于电网规划的模型研究以及方法求解，并取得了丰硕的成果，并不断优化这些成果，应用于实践。输电网规划的成本不断降低，经济性日益凸显，事实证明这些研究成果具有重要的现实意义。
近年来，国内外学者提出了不同的规划模型，并对模型进行了不同的改进，总结了不同的优化解法。根据不同算法和解法的特点，将这些方法解法划分为传统启发式算法和数学优化方法两种[3]。近些年，随着数学方法的不断进步，基于人工智能、生物学的现代启发式算法开始出现。
3 输电网规划算法分析
3.1数学优化算法
数学优化方法包含了变量、等式、不等式约束条件和目标函数几个要素。将数学优化方法应用在输电系统的规划上，根据现实场景建立一定的数学模型，通过数学优化方法进行求解，然后获得最优规划方案，同时要满足场景的约束条件。相比启发式优化算法，数学优化方法更为严谨，因为统筹考虑了不同变量之间的联系。实际的电网规划中，变量更多，约束条件也更为复杂，优化求解难度更大，因此计算时间更长，计算量更大，求解问题更困难。
不仅如此，很多问题不能用数学模型来规划，因此必须采取其他的算法来解决这一问题。
3.2传统启发式算法
传统启发式算法是以推导和扩展为基础进行不断计算，将该方法应用在输电网规划的扩展问题上，需要以实际问题为依据，对支路性能指标和运行性能进行灵敏度分析，根据迭代原则，最终得到满足条件的优化方案。传统启发式方法优点明显，不仅计算速度快，而且可以得到符合实际条件的结果，但也有一定的缺点，比如没有办法获得数学理论上的最优值，且不能统筹考虑不同线路间相互影响。
3.3现代启发式算法
由于传统数学方法和传统启发式算法具有很大缺点，因此，禁忌搜索算法和粒子群算法等智能算法快速崛起。智能优化算法起源于新的物理学和生物学等领域的新发现，通过模仿自然界的不同现象得到的优化算法。相比传统方法，这些现代智能算法具有计算速度快、求解方便、优化结果更好等优点，对基于不同优化目标的模型具有不可代替的优势，因此传播更广泛，适用效果更好，能更好解决复杂的、大规模的、离散的不同组合优化问题。目前，主要的优化算法[4]有遗传算法（GA）人工鱼群算法（AFSA）、差分进化算法(DE)、和声搜索算法（Harmony Search,HS）、粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACA）等。这些优化算法发展迅速，对解决非线性优化问题和复杂的组合优化问题提供了更方便的解决途径，并不断应用在不同工程领域。近年来，不少专家学者尝试将这些优化算法引入输电网扩展规划，通过对优化目标函数进行有导向的全局或局部寻优搜索[5]，现代启发式算法接近人的思维模式，建立模型简单便于理解，具有普遍适用性，可用于解决大量的实际优化问题。
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3.3.1人工鱼群算法（AFSA）
随着智能算法不断发展，为了更好解决非线性优化问题，学者们在模拟鱼群行为过程中，发现了一种叫做人工鱼群算法[6]的智能算法。这种算法的主要特点是具有很快的收敛速度，只需要对目标进行好坏对比，不用了解太多的信息。其主要方法是参考一定水域中鱼类最多的地方一定是鱼类食物最丰富的水域，通过参考鱼类的觅食行为来模拟优化问题。鱼群主要进行以下行为：觅食行为、聚群行为、追尾行为、约束行为、公告板、移动策略。人工鱼群算法具有并行性和跟踪性及全局性等特点，在求解非线性离散问题中具有广泛的应用前景。
人工鱼群算法寻优计算的主要方法是：首先执行聚群行为，如果不满足聚群的要求，再执行追尾行为；如果不满追尾要求，最后执行觅食行为。
将人工鱼群算法应用于输电网规划具体思路：
(1) 首先设定初始条件，如人工鱼的条数、一次游动步长、视野范围和最大迭代次数等。
(2) 随机产生m组初向量 ,其中m 代表人工鱼数，n代表人工鱼种类，以每组向量为优化变量，总体的变量结果表示鱼的坐标。本文的控制变量为 0-1 变量，1 代表该位置有线路加入网络，0 代表该位置无线路加入网络。
(3) 求解单条人工鱼所在位置的食物浓度 ，也就是追求的目标函数，通过对比得到食物浓度最大的鱼，把这鱼作为初始优化方案，并纳入公告板。
(4) 通过观察人工鱼是否满足一定行为，如果满足就进行，如果不满足看是否满足追尾条件，如果满足就执行，如果不满足就执行觅食行为，执行一次进行一次迭代。
(5) 计算(4)中每条人工鱼所在位置的食物浓度，与公告板中的最优方案进行比较，若更优就计入公告板，不然就放弃。
(6) 测试是否满足最大迭代次数，如果满足最大迭代次数就输出最优的方案，如果不满足就重复步骤 4~5。
人工鱼群算法一般是通过鱼类合作来进行全局寻优[7]的，算法具有很强的灵活性，但它有陷入局部最优值的问题。在寻优过程中，一条人工鱼发现了局部区域的最优值并同时将信息传递给周围的鱼群，从而吸引了大量的鱼群在此聚群，如果这些人工鱼在其视野范围领域内没有找到更高食物浓度的位置，那么只有通过随机游走跳出局部最优区域，由于人工鱼视野范围相同或相近，有很大概率跳出局部区域后又会游入此区域，最终所有鱼群都进入此局部区域而陷入无法游出，接受次优解并误认为最优解。
3.3.2和声搜索算法（Harmony Search,HS）
国外学者Geem[8]等人发现，音乐家们在创作音乐过程中，通过调节自己乐器的声音，最终可以得到最佳的一个和声。受此现象触发，他们提出了和声搜索算法。该算法参数少，结构简单，一经问世，就在函数优化等方面表现出来巨大的优势。该算法通过对变量进行分析，不断进行仿真实验，最终找到最优参数。
音乐家们在音乐表演过程中，不同的声音组成一个和声向量，若这个和声比较好，就把这个和声存下来，并根据这个记忆，期待接着成生成更好听的和声。把每种乐器的声音比作优化问题中的一个决策变量 ，同时把各乐器声调的和声比作解向量 ，美学评价类比于目标函数 ，为了得到美学评价定义下的优美和声，研究人员要找到由目标函数定义的全局最优解[9]。和声搜索算法包含很多优化因素，包括和声记忆库的大小（HMS），和声记忆库（HM），音调调节概率（PAR），和声保留概率（HMCR）等。搜索过程中，可行解储存在和声记忆库中，而和声记忆库的大小决定着存储可行解的数量，和声保留概率就是从记忆库中选择新产生的解的概率，音调调节概率是对产生的新解进行扰动的概率。
和声搜索算法具体步骤如下：
Step1 给出和声搜索的基本参数。（1）变量的个数 NVAR ；（2）各变量的取值范围；（3）和声记忆库可保存和声的个数 HMS ；（4）和声记忆保留概率 HMCR；（5）音调调节概率 PAR；（6）最大迭代次数 NI。
Step2将和声记忆库初始化。
Step3 产生出新解。每次通过三种方法产生出新解：（1）保留和声记忆库中分量；（2）随机选择产生；（3）对（1）、（2）中某些分量微调扰动产生。
Step4 更新记忆库。如果新解优于记忆库中最差解，就用新解替代最差解，得到新的记忆库。
Step5 判断是否满足终止条件。如果满足，就停止迭代，输出最优解；如果不满足，则重复 Sep3，Step4。
4 结语
电力需求不断扩大，电力系统规模不断增长，电力系统规划的难度日益增加，为了满足这些需求，如何合理的实施电力系统规划具有重要意义。合理、正确的电网规划不仅可以最大程度节约资金，而且可以促进国民经济的发展，不断提高行业的竞争力，其重要性也是不可忽视的。由于电力系统规划具有离散性的、非线性的、不确定性、多目标等特点，其优化问题最有效的方式就是利用现代启发式及其改进算法进行电力系统规划。
参考文献：
[1]程浩忠.电力系统规划.北京:中国电力出版社，2008.
[2]王锡凡.电力系统优化规划[M].北京：水利电力出版社，1990.
[3]毛玉宾，王秀丽，王锡凡.多阶段输电网络最优规划的遗传算法.电力系统自动化，1998,Vo1.22(12):13-15
[4]Ali Khajeh Kazerooni, Joseph Mutale.Transmission Network Planning Under Security and Environmental Constraints[J]. IEEE transactions on power systems,2010,25(2):1169-1178
[5]屈刚，程浩忠，马则良，等.考虑发电容量适应性的多目标输电网规划.电力系统自动化，2009, 33(23) :19-23
[6]聂宏展，王毕元.基于伪动态的混沌人工鱼群算法在多阶段输电网络规划中的应用.电工电能新技术，2011.30(3): 75-79
[7]李传虎，王林川，刘萍，等. 基于改进人工鱼群算法的输电网规划.四川电力技术，2010,33（1）:52-55
[8]陈莹珍，高岳林．混沌自适应和声搜索算法．太原理工大学报,2011,42(2):141-144
[9]韩红燕, 潘全科, 梁静. 改进的和声搜索算法在函数优化中的应用. 计算机工程, 2010, 36(13): 245-247
论文作者:唐英杰,秦铭磊
论文发表刊物:《防护工程》2017年第28期
论文发表时间:2018/2/1
标签：算法论文; 输电网论文; 和声论文; 鱼群论文; 电网论文; 启发式论文; 最优论文; 《防护工程》2017年第28期论文;