【技术实现步骤摘要】
一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法
本专利技术涉及了一种电力系统优化方法，涉及在电力系统结构优化中的基于电力系统可靠性序列的一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法。
技术介绍
可靠性技术是在第二次世界大战后首先从航天工业和电子工业发展起来的，目前已渗透到宇航，电子，化工，机械等许多工业部门。可靠性技术渗透到电力工业和电工设备制造业始于20世纪60年代中期，以后发展的非常迅速。电力系统的功能是向用户尽可能可靠地经济地提供合格的电能，它的可靠性可定义为向用户提供质量合格，连续的电能的能力，这种能力通常用概率表示。所谓质量合格，就是指电能的频率和电压必须保持在规定范围以内。随着电力体制改革的逐渐深入，电力系统的运营正在向着市场化的方向逐渐迈进。在此背景下要想提升电力企业的竞争力，就需要在确保电力系统安全性的前提下最大程度的降低电力系统建设以及运行中的成本。电力系统结构优化所要做的工作就是要遵照上述原则的基础上来制定结构。所以电力系统结构优化已经成为了电网发展的最主要问题，直接决定着电网的建设成本和安...
【技术保护点】
1.一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法，其特征在于：/n第一步：针对电力系统，根据电力系统中电力元件的功能和类型的不同，确定每一种功能和每一种类型下的电力元件；由不同数量的不同功能、不同类型的电力元件组建构成不同组电力系统结构，生成不同的电力系统结构；/n第二步：以第一步生成的所有不同的电力系统结构作为遗传算法的原始样本，运用遗传算法进行处理，以一个电力系统结构作为遗传算法中的一个个体，利用第一选择方法修正获得遗传算法中的第一代种群包含个体数量和遗传算法初值；/n第三步：基于第二步的结果，利用第二选择方法修正获得遗传算法的种群代数上限；/n第四步：基于第二步和...
【技术特征摘要】
1.一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法，其特征在于：
第一步：针对电力系统，根据电力系统中电力元件的功能和类型的不同，确定每一种功能和每一种类型下的电力元件；由不同数量的不同功能、不同类型的电力元件组建构成不同组电力系统结构，生成不同的电力系统结构；
第二步：以第一步生成的所有不同的电力系统结构作为遗传算法的原始样本，运用遗传算法进行处理，以一个电力系统结构作为遗传算法中的一个个体，利用第一选择方法修正获得遗传算法中的第一代种群包含个体数量和遗传算法初值；
第三步：基于第二步的结果，利用第二选择方法修正获得遗传算法的种群代数上限；
第四步：基于第二步和第三步的结果修正遗传算法，采用修正后的遗传算法对电力系统进行结构优化获得电力系统最优结构，根据电力系统最优结构进行实施搭建电力系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法，其特征在于：所述第一步具体为：
1.1)电力系统由各个电力元件组成，根据电力元件的功能不同，确定同一种功能下的电力元件的数量；
1.2)针对同一种功能中的电力元件，根据电力元件的建设运行代价或者可靠度的不同，确定同一种功能的各种类型下的电力元件的数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法，其特征在于：所述第二步具体为：
2.1)以电力系统结构为遗传算法的个体，从遗传算法的原始样本中选择g个作为第一代种群所包含个体的数量，遗传算法的第一代种群包含个体数量g由以下公式计算得到：
g＝In(1-pone)/In(1-p)
其中，p表示电力系统结构的数量包含概率参数，pone表示电力系统结构的随机选择概率参数；In表示自然对数；
2.2)从遗传算法的原始样本随机选择g个个体作为遗传算法的初值。
4.根据权利要求1所述的一种基于平衡度方差和可靠度的电力系统结构优化方法，其特征在于：所述第三步具体为：
根据第一代种群包含个体数量g采用以下公式的第二选择方法计算遗传算法的种群代数上限G：
其中，G为遗传算法的种群代数上限，即遗传算法运行到第G代种群后应停止计算，表示向上取整。
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