基于BCC优化算法的电力系统多目标安全经济运行综合优化

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【摘 要】在电力市场环境下，为实现电网最优化效益，以系统总购电成本最小和电网有功损耗最小为目标函数，建立电力系统多目标经济运行综合协调优化模型。改进了细菌群体趋药性优化算法，并应用到多目标经济运行优化问题当中，得到Pareto最优解。随后进行多属性决策研究，构造满意度函数，采用客观赋权的主成分分析法对最优解的属性进行权值计算，对Pareto最优解给出排序，`得到最优折衷解。考虑电网运行安全性的要求，对Pareto最优解进行安全性校验，剔除不安全的解，最终得到兼顾安全性和经济性的Pareto最优解。IEEE30节点系统仿真结果表明，该方法在满足系统安全性的同时，能降低购电费用和系统网损，对实现电网的安全经济运行具有实际意义。

【关键词】多目标；经济运行；协调优化；Pareto 最优；多属性决策

引言

电力市场化的改革使发电公司、供电公司及电网公司均成为独立的经济实体[1]，电网公司作为市场中的购电商，要实现利益最大化，就必需找到一个最优的市场购电方案，即希望在保证系统安全与稳定运行、满足用户侧用电需求的条件下，从各发电主体购得的电力总费用最小。如何从传统购电模式转变为经济模式，这使电网调度部门面临巨大的压力[2]。而网损作为衡量和考核电网公司生产经营的一项重要技术经济指标，反映出电网的规划设计、生产技术和营销管理水平，如何有效降低输电损耗，对电网的经济运行有重要意义[3]。因此，有必要研究一种可以同时考虑降低购电成本和网络损失的电力系统综合协调优化模型和算法，以协调降低购电费用和降低网络损耗在优化方向上的矛盾，使电能购买和输送的综合效益最大化。

多目标优化问题是科学研究和工程优化领域中经常会遇到的重要问题，同时也是优化领域中的一个难点。对多目标优化模型，通常的处理方法是将多目标问题转化为单目标问题，然后结合各类优化方法进行寻优[4-6]，但针对不同的目标函数，权重因子的取值比较困难而且容易受主观因素的影响。在多目标优化问题中，各目标之间通常相互制约，往往不存在唯一的全局最优解，而是存在一个最优解的集合，称为Pareto最优解集。多目标优化问题的目的就是寻找其Pareto最优解集。近年来基于进化算法的多目标优化问题的研究，如基于非劣解排序遗传算法（NSGAII）[7]、强度Pareto进化算法（SPEA）[8]、多目标粒子群算法（MOPSO）[9-10]等方法在寻找Pareto最优解集方面取得了较大发展。

细菌群体趋药性算法（Bacterial Colony Chemotaxis，bcc）是一种新的从生物行为中获得灵感的优化方法，其实现思想与其他群体优化方法有较大不同[11-12]。在BCC算法中，不仅群体具有搜索寻优能力，单个细菌也有一定的寻优能力，各细菌趋化的移动方向和时间都是按照概率分布取值，因此，BCC算法具备突破局部最值限制的性能，使得BCC算法适合于扩展成为一种可以解决多目标优化问题的算法。因此，本文针对BCC算法的特点进行了一些改进，将其应用到电力系统经济运行多目标优化问题中。

本文首先建立电力系统经济运行的购电费用―网损协调优化模型，然后提出了改进的多目标细菌群体趋药性优化算法（（Multiple Objectives Bacterial Colony Chemotaxis， MOBCC），将其应用于购电费用和网损的协调优化问题中。得到Pareto最优解后，构造满意度函数，采用客观赋权的主成分分析法对最优解的属性进行权值计算，进行多属性决策，给出Pareto最优解的排序。最后考虑了安全性的要求，进行电网安全经济协调优化。算例结果证明了所建模型及方法的正确性和合理性，能较好地兼顾购电成本、有功损耗和安全性的综合要求，是一种适应电力市场环境的电网安全经济综合优化方法。

6 结论

（1）本文建立了电力系统经济运行综合优化模型，兼顾电网的购电费用和网损两方面，综合考虑电网安全性的影响，该模型能够较好地适应电力市场环境下对系统优化调度的要求。

（2）改进了细菌群体趋药性算法，并将其应用于多目标优化计算，采用自适应罚函数来处理约束条件，并且引入自适应变异算子以提高算法性能。

（3）采用多属性决策技术处理Pareto最优解集，构造满意度函数，给出最优折衷解，避免决策者对多目标进行加权求解的盲目性。

参考文献

[1]张保会，王立永，谭伦农，等.市场环境下电力系统安全可靠性措施的经济当量[J].中国电机工程学报，2005（24）.

[2]尚金成，周英，程满. 兼顾安全与经济的电力系统优化调度协调理论[J].电力系统自动化，2007（06）.

[3]卢志刚，魏国华，朱连波等.线路损失的灵敏度分析和参数综合优化[J].高电压技术，2010（5）.

[4]王治国，刘吉臻，谭文，等.基于快速性与经济性多目标优化的火电厂厂级负荷分配研究[J].中国电机工程学报，2006（19）.

[5]张武军，叶剑锋，梁伟杰，等.基于改进遗传算法的多目标无功优化[J].电网技术，2004（11）.

[6]袁代林，陈虬.多目标优化的一种改进微粒群算法[J].计算机仿真，2003（06）.

[7]李威武，王慧，邹志君，等.基于细菌群体趋药性的函数优化方法[J].电路与系统学报，2005（01）.

[8]张粒子，陈之栩，舒隽.基于微粒群优化算法的阻塞管理[J].中国电机工程学报，2005（22）.

作者信息：

姓名：曹良晶 （1983-） 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 硕士 工程师 继电保护、自动化