一種高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法與流程

2023-06-08 05:30:11 2

本發明屬於配電網規劃領域，尤其涉及一種高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法。

背景技術：

在實際進行項目組合優化時，項目的不確定性將影響項目的總投資以及其他項目的計劃安排情況，同時也將影響項目的建設進度和實際的運營效果。

項目的不確定性主要源於初始投資的不確定性及項目投運效果的不確定性。按照相關工程標準和技術經濟規範僅僅能夠估算項目的投資成本，由於項目投資的不精確性將導致後續的資金安排存在較大的困擾，也將影響項目的建設進度和投運效果，因此有必要在多項目組合優化中考慮項目投資的不精確性。

技術實現要素：

為了解決現有技術的缺點，本發明提供一種高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法。該方法在滿足總資金約束的條件下，考慮了單個項目的效益和投資，並計及各規劃項目間的關聯關係，以規劃項目組合的整體效益最優和單位容量投資最少為目標，通過模糊組合優化方法實現了多目標優化的規劃決策，既提高了規劃項目組合對整個區域電網功能的提升作用，又節約了投資，避免了由於資金安排不當造成的浪費。

為實現上述目的，本發明採用以下技術方案：

一種高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法，包括：

步驟(1)：將高壓配電網規劃項目評分和項目資金投入分別作為單個項目的模糊目標和模糊約束，計及規劃項目間關聯關係，建立高壓配電網規劃項目模糊組合優化模型，以得到滿足資金、項目關聯關係及經濟約束條件下的最優項目組合；

步驟(2)：以高壓配電網規劃項目總評分和項目單位容量投資總評分作為項目組合的總模糊目標，以規劃項目總投資和規劃項目間關聯關係作為模糊約束，對模糊目標和模糊約束分別建立模糊隸屬度函數；

步驟(3)：將模糊目標和模糊約束通過模糊隸屬度函數轉換為多目標規劃問題，根據極大化原理，將多目標規劃決策問題轉化為單目標求解最大值的問題，並求解得出高壓配電網規劃項目總評分以及項目單位容量投資總評分最大值。

所述步驟(1)中的規劃項目間關聯關係包括獨立關係、依賴關係和互斥關係。

所述步驟(2)中的高壓配電網規劃項目總評分等於每個模糊決策變量與相應高壓配電網規劃項目的評分的乘積之和。

所述模糊決策變量是一個模糊區間，模糊決策變量在模糊區間中任一取值的組合均滿足規劃項目間關聯關係。

所述模糊決策變量的模糊區間為[0，1]。

所述步驟(3)中，通過多目標規劃的線性加權和法，將多目標最優問題轉換為單目標最優問題。

線性加權和法的權重變量採用熵權法確定。

所述步驟(3)中，採用遺傳算法進行求解單目標求解最大值的問題，得出高壓配電網規劃項目總評分以及項目單位容量投資總評分最大值。

所述步驟(2)中，利用秩和比法來確定模糊隸屬度函數的參數。

採用遺傳算法進行求解單目標求解最大值的問題，得出高壓配電網規劃項目總評分以及項目單位容量投資總評分最大值的過程為：

首先對染色體進行編碼；

將染色體進行編碼之後，模糊決策變量轉化為二進位數，不斷進行交叉、選擇和變異遺傳操作，經過迭代之後最終得到優選的結果，即得出高壓配電網規劃項目總評分以及項目單位容量投資總評分最大值。

本發明的有益效果：

本發明在滿足總資金約束的條件下，考慮了單個項目的效益和投資，並計及各規劃項目間的關聯關係，以規劃項目組合的整體效益最優和單位容量投資最少為目標，通過模糊組合優化方法實現了多目標優化的規劃決策，既提高了規劃項目組合對整個區域電網功能的提升作用，又節約了投資，避免了由於資金安排不當造成的浪費。

附圖說明

圖1是本發明的高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖與實施例對本發明做進一步說明：

模糊組合優化決策是將模糊數學基本理論與方法與決策理論結合，通過將模糊目標和模糊約束綜合，建立模糊組合決策模型。

模糊組合優化理論中的基本概念有：

(1)模糊目標

模糊目標G為X上的一個模糊目標集合，其中X為全部策略集合。同理，多模糊目標為G1∩G2∩G3∩…Gn，其中Gi為X上的多模糊目標集合。

(2)模糊約束

模糊約束C為X上的一個模糊約束集合，其中X為全部策略集合。同理，多模糊約束為C1∩C2∩C3∩…Cm，其中Ci為X上的多模糊約束集合。

(3)模糊集對

模糊集對D為模糊目標G和模糊約束C的交集，即D＝G∩C。模糊集對D為多模糊目標G1∩G2∩G3∩…Gn和多模糊約束C1∩C2∩C3∩…Cm的交集，即D＝(G1∩G2∩G3∩…Gn)∩(C1∩C2∩C3∩…Cm)。

(4)模糊隸屬度函數

模糊目標的隸屬度函數UG(x)為策略x相對於目標G所能達到的滿意程度，其中x∈X。模糊約束隸屬度函數UC(x)為策略x相對於目標C所能達到的滿意程度，其中x∈X。模糊集對模糊隸屬度函數UD(x)為策略x相對於C和G所能達到的滿意程度，即

多模糊目標多模糊約束模糊集對模糊隸屬度函數UD(x)為策略x相對於多目標G1∩G2∩G3∩…Gn和C1∩C2∩C3∩…Cm所能達到的滿意程度，即

(5)模糊極大化原則

極大化決策是使得UD(x)在可能的全部策略集合X中有唯一最大值時的唯一決策(即極大化決策)為x*。極大化決策隸屬度函數UD(x*)是策略x*相對於目標C和G所能達到的滿意程度，即UD(x*)＝maxx∈Xmin{UG1(x)…UGn(x)，UC1(x)…UCm(x)}。

如圖1所示，本發明的高壓配電網規劃項目模糊組合優化方法，包括：

步驟(1)：將高壓配電網規劃項目評分和項目資金投入分別作為單個項目的模糊目標和模糊約束，計及規劃項目間關聯關係，建立高壓配電網規劃項目模糊組合優化模型，以得到滿足資金、項目關聯關係及經濟約束條件下的最優項目組合；

步驟(2)：以高壓配電網規劃項目總評分和項目單位容量投資總評分作為項目組合的總模糊目標，以規劃項目總投資和規劃項目間關聯關係作為模糊約束，對模糊目標和模糊約束分別建立模糊隸屬度函數；

步驟(3)：將模糊目標和模糊約束通過模糊隸屬度函數轉換為多目標規劃問題，根據極大化原理，將多目標規劃決策問題轉化為單目標求解最大值的問題，並求解得出高壓配電網規劃項目總評分以及項目單位容量投資總評分最大值。

以x1，x2，…，xi(取值範圍是[0，1])為模糊決策變量，多項目模糊組合優化決策模型的目標函數F為：

式中ω為電力公司在多項目組合優化中對評分和資金約束的偏好權重，根據電力公司對於高壓配電網規劃項目評分和規劃項目的資金投入的承受能力選取不同的值；和為高壓配電網規劃項目總評分和單位容量投資總評分的隸屬度函數；和為高壓配電網規劃項目總投資和規劃項目單位容量投資函數的隸屬度函數。

而實際上，配電網規劃項目間存在著各種關係，根據高壓配電網規劃項目的特點，將規劃項目間關係定義為三類：獨立、依賴和互斥。

獨立：若不同的項目之間不存在任何相互間的聯繫，則稱這種關係為獨立關係。

依賴：若不同的項目之間有所依存，如項目B的投運一定要以項目A的投運為前提，則可以認為項目B依賴於項目A，於是稱這種關係為依賴關係。

互斥：若不同的項目之間互不相容，如項目A和項目B不能同時投運，則可以認為項目A與項目B相排斥，於是稱這種關係為互斥關係。

高壓配電網規劃項目總評分和單位容量投資總評分作為模糊組合優化的模糊目標，計算公式如下：

(1)高壓配電網規劃項目總評分

式中係數為模糊決策變量，其中為高壓配電網規劃項目的評分，考慮進行模糊組合決策高壓配電網規劃項目的投資為一個模糊區間，項目的評分中經濟性指標與項目的投資相關聯，綜合評分與子指標呈線性關係，故綜合評分與項目投資呈線性關係，即Pimin和Pimax可以通過線性關係來計算，項目的評分按照評價指標體系計算得到。

(2)高壓配電網規劃項目單位容量投資總評分

式中係數為模糊決策變量，其中為高壓配電網規劃項目單位容量投資成本的評分，S1，S2，…，Si為規劃項目的建設容量(變壓器容量、線路容量)，為規劃項目的總投資成本，在模糊組合優化決策中項目的投資是一個模糊區間，即

根據模糊決策理論，高壓配電網規劃項目總評分函數的隸屬度函數如下：

規劃項目單位容量投資總評分函數的隸屬度函數與此類似：

隸屬度函數為和參數a表示PZ0和PDW0，參數b表示PZ1和PDW1，指標值代表PZ和PDW。

模糊約束包括規劃項目總投資和單位容量投資。計算公式如下：

(1)高壓配電網規劃項目總投資

式中係數為模糊決策變量，其中為規劃項目的總投資成本，在模糊組合優化決策中項目的投資是一個模糊區間，即

(2)高壓配電網總規劃項目單位容量投資

式中係數為模糊決策變量，其中為規劃項目單位容量投資，S1，S2，…，Si為規劃項目的建設容量(變壓器容量、線路容量)。類似地，也為模糊區間，即

根據模糊決策理論，高壓配電網規劃項目總投資函數的隸屬度函數如下：

項目單位容量投資函數的隸屬度函數如下：

隸屬度函數為和參數a表示ADW0和AZ0，參數b表示AZ1和ADW1，參數c表示AZ2和ADW2，參數d表示AZ3和ADW3，指標值代表AZ和ADW。涉及到的具體參數如表1所示。

表6模糊組合優化模型參數

將模糊組合優化理論應用於高壓配電網規劃項目組合優化中，綜合考慮了規劃項目的綜合評分、資金約束及項目關聯關係，模糊組合優化的目的是使得項目組合的總評分最大，同時使得項目的投資約束在一定的範圍內，具體的表述如下：

max(P)&min(A)

其中

利用模糊隸屬度，將模糊組合優化問題轉換為如下多目標規劃問題：

max U

其中

通過多目標規劃的線性加權和法，將式(11)所示的多目標最優問題轉換為單目標最優，即將和線性加權得到目標函數，權重變量採用熵權法確定，考慮採用遺傳算法進行多變量非線性問題求解。

模型的建立及求解過程大致如下：

1)根據規劃項目的實際數據，得到模糊目標和模糊約束表達；

2)利用秩和比法確定評分和投資的模糊隸屬度函數參數；

3)使用熵權法確定對評分的偏好權重，形成僅含有模糊決策變量的目標函數；

4)考慮模糊決策變量以及項目之間關聯的約束條件，採用遺傳算法求解。

採用遺傳算法求解多項目模糊組合優化決策問題，首先要對染色體進行編碼，編碼方式如下所示：

NN＝{x1，x2，…，xi，…xn}

其中編號1，2…，n表示項目的編號，與項目庫中項目的編號對應；xi表示第i個項目的模糊決策變量，即項目入選的隸屬度，其取值範圍是[0，1]。

將染色體進行編碼之後，模糊決策變量轉化為二進位數，不斷進行交叉、選擇和變異等遺傳操作，經過迭代之後最終得到優選的結果。

以高壓配電網規劃項目總評分和規劃項目單位容量投資總評分作為模糊目標，以規劃項目總投資和單位容量投資、項目關聯關係作為模糊約束，對模糊目標和模糊約束分別建立模糊隸屬度函數。

在模糊組合優化決策中，決策變量為一個模糊區間，對於項目之間的線性約束，決策變量在模糊區間中的任何一取值的組合均滿足該線性約束。

將模糊目標和模糊約束通過模糊隸屬度轉換為多目標規劃問題，提出了該優化問題的遺傳算法求解方案。

上述雖然結合附圖對本發明的具體實施方式進行了描述，但並非對本發明保護範圍的限制，所屬領域技術人員應該明白，在本發明的技術方案的基礎上，本領域技術人員不需要付出創造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發明的保護範圍以內。