一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，本方法用局域网计算机群系统作为纵横交叉算法的分布式计算环境，针对纵横交叉算法的并行计算的优势，基于多智能体系统的交互性和移动性，实现种群纵横交叉操作与适应度计算的高度并行性。原始纵横交叉算法种群每一次演化都是通过横向交叉和纵向交叉交替产生新种群，然后根据贪婪原则保留个体当前最优值，有利于减少通信开销，从而提高计算效率，同时为增强纵横交叉算法分布式并行计算的灵活性提供了可能。结合纵横交叉算法非全局控制的特点和多智能体系统分布式的优势，开发出基于纵横交叉算法的多智能体并行计算平台。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法
本专利技术涉及一种电网最优潮流问题解决方法，尤其是指一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法。
技术介绍
随着祖国的快速发展，电网规模极速扩张，给电网公司的调控带来了巨大的挑战。在近二十年中群智能优化算法由于其结构简单且对目标函数和约束条件没有过多的限制成为了求解电网最优潮流问题的一个研究热点，但是由于群智能优化方法在求解此类问题时存在着计算量大，速度慢的问题，所以构造并行计算是提高其计算效率的有效途径。但由于大多数群智能优化算法如粒子群算法(PSO)、引力搜索算法(GSA)、灰狼算法(GWO)等个体更新往往依赖于种群中最优个体的获取，在分布式的计算模式中不同计算机由于算力的不同存在计算效率上的差距，因此在等待数据汇总的这一过程中会引起并行效率下降的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述智能优化算法寻优时间较长的问题，提供一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法。本专利技术提出适于纵横交叉算法非全局控制特点的并行计算方法，获得分布式计算环境下完全并行化的种群更新迭代框架与计算机制，实现灵活高效的多智能体纵横交叉算法分布式优化系统，从而解决大规模电网优化调度问题面临的计算时间瓶颈问题。本专利技术的目的可采用以下技术方案来达到：一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，包括以下步骤：S1、在计算机群中启动Jade，通过无线路由器相连接搭建分布式的计算环境，所有从节点机根据主节点的域名进行注册组成计算平台；S2、在主节点机启动主Agent，主Agent生产出个体Agent后，个体Agent通过智能体迁移功能移动至相应的计算机中并分别输入电力网络模型的原始数据；S3、当个体Agent迁移成功后开始进行寻优操作；所有个体随机向另一个个体发送数据请求，待收到回复后个体开始交叉操作；S4、每当个体的交叉操作完成一次后向主Agent发送信息，传递当前的个体最优值信息；随后检查是否有其他的个体向自己发来请求信息，若有则回复，没有则跳过；S5、再次随机向一个个体发送数据请求开始下一代计算；S6、若结束条件不满足则返回至S3；若结束条件满足则所有个体Agent自动死亡，主Agent输出最终结果。所述步骤S3包括以下步骤：S31、个体Agent在种群中随机选中另一个个体Agent，向其发送请求语句，随机进入循环等待；S32、在收到返回的信息后开始横向交叉操作，其中横向交叉为不同种群同一维度间的交叉，更新公式如下：MShc(i1，d)＝r1·X(i1，d)+(1-r1)·X(i2，d)+c1·(X(i1，d)-X(i2，d))(3)其中r1和r2是在[0，1]之间的随机数，c1和c2为拓展因子；MShc(i1，：)和MShc(i2，：)分别是父代种群X(i1，：)和X(i2，：)经交叉操作产生的中庸解；S33、中庸解产生后随机运行潮流计算求解整个电网的潮流数据，计算出适应度；S34、产生的中庸解MShc(i，：)将会与父代解X(i，：)执行竞争算子，当中庸解优于父代时即可替代父代，否则被遗弃；S35、在横向交叉后，即在个体内部执行纵向交叉，纵向交叉为同一个体不同维度间的交叉操作，更新公式如下：MSvc(i，d1)＝r·X(i，d1)+(1-r)·X(i，d2)(4)其中r是在[0，1]之间的随机数，d是个体中的维度；S36、中庸解产生后随机运行潮流计算求解整个电网的潮流数据，计算出适应度；S37、与横向交叉一样执行竞争算子。在所述步骤S1中，通过无线路由器搭建分布式环境，再启动Jade从节点机根据主节点机的域名组成计算平台。在所述步骤S2中，所有个体Agent都由主Agent产生，并自动迁移至相应的计算机中。所述步骤S2中的原始数据包括支路参数、节点参数及发电机参数。在所述步骤S4中，个体Agent在一次迭代结束后会检测是否有其它个体发来数据请求信息。实施本专利技术，具有如下有益效果：本专利技术采用局域网计算机群系统作为纵横交叉算法的分布式计算环境，在此环境下，针对纵横交叉算法的并行计算的优势，基于多智能体系统的交互性和移动性，实现种群纵横交叉操作与适应度计算的高度并行性。原始纵横交叉算法种群每一次演化都是通过横向交叉和纵向交叉交替产生新种群，然后根据贪婪原则保留个体当前最优值，与其它群体智能优化算法相比显著的优势是：纵横交叉算法两个算子都不需要收集当前种群个体适应度用以指导种群进化，因此，在考虑纵横交叉算法分布式并行计算框架时无需设置集中器，有利于减少通信开销，从而提高计算效率，同时为增强纵横交叉算法分布式并行计算的灵活性提供了可能。结合纵横交叉算法非全局控制的特点和多智能体系统分布式的优势，开发出基于纵横交叉算法的多智能体并行计算平台。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法的流程框图。图2是本专利技术基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法的个体寻优过程的流程框图。图3是本专利技术与其它算法收敛曲线对比图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例参照图1和图2，本实施例涉及一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，包括以下步骤：S1、在计算机群中启动Jade，通过无线路由器相连接搭建分布式的计算环境，所有从节点机根据主节点的域名进行注册组成计算平台；在该步骤中，通过无线路由器搭建分布式环境，再启动Jade从节点机根据主节点机的域名组成计算平台。S2、在主节点机启动主Agent，主Agent生产出个体Agent后，个体Agent通过智能体迁移功能移动至相应的计算机中并分别输入电力网络模型的原始数据；在该步骤中，所有个体Agent都由主Agent产生，并自动迁移至相应的计算机中。所述原始数据包括支路参数、节点参数及发电机参数。S3、当个体Agent迁移成功后开始进行寻优操作；所有个体随机向另一个个体发送数据请求，待收到回复后个体开始交叉操作；具体的步骤如下：S31、个体Agent在种群中随机选中另一个个体Agent，向其发送请求语句，随机进入循环等待；S32、在收到返回的信息后开始横向交叉操作，其中横向交叉为不同种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、在计算机群中启动Jade，通过无线路由器相连接搭建分布式的计算环境，所有从节点机根据主节点的域名进行注册组成计算平台；/nS2、在主节点机启动主Agent，主Agent生产出个体Agent后，个体Agent通过智能体迁移功能移动至相应的计算机中并分别输入电力网络模型的原始数据；/nS3、当个体Agent迁移成功后开始进行寻优操作；所有个体随机向另一个个体发送数据请求，待收到回复后个体开始交叉操作；/nS4、每当个体的交叉操作完成一次后向主Agent发送信息，传递当前的个体最优值信息；随后检查是否有其他的个体向自己发来请求信息，若有则回复，没有则跳过；/nS5、再次随机向一个个体发送数据请求开始下一代计算；/nS6、若结束条件不满足则返回至S3；若结束条件满足则所有个体Agent自动死亡，主Agent输出最终结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在计算机群中启动Jade，通过无线路由器相连接搭建分布式的计算环境，所有从节点机根据主节点的域名进行注册组成计算平台；
S2、在主节点机启动主Agent，主Agent生产出个体Agent后，个体Agent通过智能体迁移功能移动至相应的计算机中并分别输入电力网络模型的原始数据；
S3、当个体Agent迁移成功后开始进行寻优操作；所有个体随机向另一个个体发送数据请求，待收到回复后个体开始交叉操作；
S4、每当个体的交叉操作完成一次后向主Agent发送信息，传递当前的个体最优值信息；随后检查是否有其他的个体向自己发来请求信息，若有则回复，没有则跳过；
S5、再次随机向一个个体发送数据请求开始下一代计算；
S6、若结束条件不满足则返回至S3；若结束条件满足则所有个体Agent自动死亡，主Agent输出最终结果。


2.根据权利要求9所述的一种基于分布式纵横交叉算法的电网最优潮流问题解决方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S31、个体Agent在种群中随机选中另一个个体Agent，向其发送请求语句，随机进入循环等待；
S32、在收到返回的信息后开始横向交叉操作，其中横向交叉为不同种群同一维度间的交叉，更新公式如下：
MShc(i1，d)＝r1·X(i1，d)+(1-r1)·X(i2，d)+c1·(X(i1，d)-X(i2，d))(1)
其中r1和r2是在[0，1]之间的随机数，c1和c2为拓展因子；MShc(i1，：)和MShc(i2，：)分别是...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟安波，曾琮，陈德，周天民，殷豪，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44