一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法技术

本发明专利技术公开了一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法，包括如下步骤，S1、将投资者的多个预投资业务进行排列组合形成多种多业务组合投资方案；S2、构建多业务组合投资方案效益测算模型、S3、将S1中的每种多业务组合投资方案分别带入S2构建的效益测算模型中求解，综合效益最高的方案为最优多业务组合投资方案，根据最优多业务组合投资方案调整投资者的投资业务，以优化“5G基站与电网基础资源共享”的多业务组合投资方式。本发明专利技术有利于电网公司投资多个5G基站与电网基础资源共享业务时，能够兼顾经济效益、环境效益和社会效益；保障电网供电的可靠性，提高电能供应的绿色性；提高公司的市场竞争力，促进电网企业可持续发展。可持续发展。

【技术实现步骤摘要】
一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法


[0001]本专利技术涉及配电网
，具体涉及一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法。

技术介绍

[0002]电网当前正处于加速电力市场化建设、拓展各类业务以及寻求效益点的关键时期，5G基站与电网基础资源共享是电网投资的新方向，随着投资需求的不断增长，投资组合管理受到越来越多的关注，而电网企业作为国企，与其他企业不同，其投资的业务不仅要考虑经济效益，还要考虑环境效益和社会效益，这是电网企业身为国企的责任和义务，而现有技术中缺乏一种在考虑综合效益的前提下，针对“5G基站与电网基础资源共享”项目的多业务组合投资方法。

技术实现思路

[0003]为解决上述现有技术的弊端，本专利技术提出了一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法，包括如下技术方案：
[0004]一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法，包括如下步骤，
[0005]S1、将投资者的多个预投资业务进行排列组合形成多种多业务组合投资方案；
[0006]S2、构建多业务组合投资方案效益测算模型，具体包括：
[0007]S21、根据投资者的投资目标，构建投资目标函数；
[0008]S22、根据投资者的实际情况，构建投资约束函数；
[0009]S23、将布谷鸟算法结合差分进化算法和二次差值算法构建混合布谷鸟算法；
[0010]S24、基于混合布谷鸟算法，在投资约束函数的约束下，对投资目标函数求解；
[0011]S3、将S1中的每种多业务组合投资方案分别带入S2构建的效益测算模型中求解，综合效益最高的方案即为最优多业务组合投资方案，根据最优多业务组合投资方案调整投资者的投资业务，以优化“5G基站与电网基础资源共享”的多业务组合投资方式。
[0012]进一步的，步骤S21具体还包括如下步骤：
[0013]S211、构建效益激励函数R
eco
(w)；
[0014]S212、构建供电可靠性函数R
re
(w)；
[0015]S213、构建电能绿色函数R
env
(w)；
[0016]S214、构建惩罚成本函数C
punish
；
[0017]S215、构建投资目标函数R
com
(w)。
[0018]进一步的，
[0019][0020]其中，i为第i个业务，σ
i
为业务i市场占有增长率；ξ
i
为业务i市场化率。
[0021]进一步的，步骤S22具体还包括如下步骤：
[0022]S221、构建投资能力约束；
[0023]S222、构建电力需求约束；
[0024]S223、构建资源约束；
[0025]S224、构建投资业务约束。
[0026]进一步的，步骤S23具体还包括如下步骤：
[0027]S231、构建布谷鸟算法
[0028][0029]式中：和分别为第t+1与t代的第j个鸟巢的位置；S
step
为Levy飞行步长；L为其中一个鸟巢位置；L
best
为最好的鸟巢位置；
[0030]S232、采用二次插值算法和差分进化算法，对布谷鸟算法进行优化，形成混合布谷鸟算法。
[0031]进一步的，步骤S232具体还包括如下步骤：
[0032]S2321、在区间得到初始化的鸟巢nest，其中分别为鸟巢位置的上下限值，计算出适应度值F
i
，使最优适应度值为令nest
best
＝nest(k,:)；
[0033]S2322、由上式进行位置更新得到nest
new
，并进行越界处理，维持在范围内，同时得到相应的适应度值F'
i
，假如F
i
≥F'
i
，nest
i
由替代，得到令nest
best
＝nest(k,:)；
[0034]S2323、进行差分进化算法操作，包括变异、交叉与选择，得到并做越界处理F'
i
，假如F
i
≥F'
i
，nest
i
由替代，得到令 nest
best
＝nest(k,:)；
[0035]S2324、进行二分差值法操作，得到并做越界处理F'
i
，假如 F
i
≥F'
i
，nest
i
由替代，得到令nest
best
＝nest(k,:)；
[0036]S2325、假如F
min
≥F
new
，F
new
由F
min
替换。
[0037]进一步的，步骤S24具体还包括如下步骤：
[0038]S241、判断多业务组合投资方案是否满足投资约束函数要求；
[0039]S242、若不满足，则淘汰该多业务组合投资方案，若满足，则采用混合布谷鸟算法，对该多业务投资方案的投资目标函数求解。
[0040]进一步的，所述电力需求约束，包括对电力供给要大于等于电力需求的约束，对电量平衡的约束和对停电与故障时间的约束。
[0041]进一步的，所述资源约束，包括对投资业务所需人力、材料和设备的约束。
[0042]进一步的，所述投资业务约束指的是各项“5G基站与电网基础资源共享”业务之间
的相互排斥、相互独立、相互依存、紧密依存或互补关联关系的约束。
[0043]通过采用上述技术方案，本专利技术的有益效果为：
[0044]1)通过采用本专利技术的优化方法可以对投资者现有的投资业务进行调整以达到最优的多业务组合投资方案，有助于电网公司投资多个5G基站与电网基础资源共享业务时，能够兼顾经济效益、环境效益和社会效益；保障公司盈利的同时，承担国企应该承担的责任，保障电网供电的可靠性，提高电能供应的绿色性；同时有助于充分利用资金，提高投资决策的投入产出，提高公司的市场竞争力，促进电网企业可持续发展。
[0045]2)本专利技术通过将布谷鸟算法结合二次插值与差分进化算法形成混合布谷鸟算法对传统的布谷鸟算法进行优化，解决了传统布谷鸟算法会出现振荡、收敛速度慢、求解精度低、无法对种群信息充分利用等问题，且克服了传统布谷鸟算法、差分进化算法和二次差分算法收敛速度慢的缺点，提高了运行效率。
附图说明
[0046]图1为实施例1中不同算法的迭代次数图
[0047]图2为实施例1中不同业务组合方案的目标函数值
具体实施方式
[0048]下面将结合本专利技术说明书中的附图，对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的一部分实施例，而不是全部的实施例，基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种5G与电网基础资源共享的多业务组合投资优化方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、将投资者的多个预投资业务进行排列组合形成多种多业务组合投资方案；S2、构建多业务组合投资方案效益测算模型；S3、将S1中的每种多业务组合投资方案分别带入S2构建的效益测算模型中求解，综合效益最高的方案即为最优多业务组合投资方案，根据最优多业务组合投资方案调整投资者的投资业务，以优化“5G基站与电网基础资源共享”的多业务组合投资方式；其中，步骤S2包括以下子步骤：S21、根据投资者的投资目标，构建投资目标函数；S22、根据投资者的实际情况，构建投资约束函数；S23、将布谷鸟算法结合差分进化算法和二次差值算法构建混合布谷鸟算法；S24、基于混合布谷鸟算法，在投资约束函数的约束下，对投资目标函数求解。2.根据权利要求1所述的多业务组合投资优化方法，其特征在于：步骤S21包括如下步骤：S211、构建效益激励函数R
eco
(w)；S212、构建供电可靠性函数R
re
(w)；S213、构建电能绿色函数R
env
(w)；S214、构建惩罚成本函数C
punish
；S215、构建投资目标函数R
com
(w)。3.根据权利要求2所述的多业务组合投资优化方法，其特征在于：其中，i为第i个业务，σ
i
为业务i市场占有增长率；ξ
i
为业务i市场化率。4.根据权利要求1所述的多业务组合投资优化方法，其特征在于：步骤S22包括如下步骤：S221、构建投资能力约束；S222、构建电力需求约束；S223、构建资源约束；S224、构建投资业务约束。5.根据权利要求1所述的多业务组合投资优化方法，其特征在于：步骤S23包括如下步骤：S231、构建布谷鸟算法式中：和分别为第t+1与t代的第j个鸟巢的位置；S
step
为Levy飞行步长；L为其中一个鸟巢位置；L
best
为最好的鸟巢位置；S232、采用二次插值算法和差分进化算法，对布谷鸟算法进行优化，形成混合布谷鸟算法。6.根据权利要求5所述的多业务组合投资优化方法，其特征在于：步骤S232包括如下步
骤：S2321、在区间得到初始化的...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛磊，吴建斌，宋巍，齐慧文，李强，郑宇明，魏佳红，郑惠文，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：