基于风险分析的变电站选址优化研究.docx

基于风险分析的变电站选址优化研究摘要：笔者从全寿命周期角度考虑，基于运筹优化理论和风险分析的评价方法建立了变电站选址化模型。模型改进了选址优化问题中以最小成本为目标函数的局限性，提出了以全寿命周期内最大风险利润为目标函数，并通过传统优化方法与智能优化方法的对比，分析了优化结果的可行性。关键词：全寿命周期；风险分析；解释结构模一.国内外研究现状随着城市经济的发展，土地越来越紧缺，人们环保意识也不断增强等，使变电站的选址风险越来越大。变电站站址的选择与落实将影响到电网的投资、运行的经济性、可靠性等，变电站的站址直接影响着未来电力网的结构，供电质量及运行经济性。如何基于风险分析来进行城市变电站的优化选址是我国城市电网规划面临的现实问题。国内外学者对变电站的选址问题进行了一定的研究。变电站站址优化是指：在满足诸如负荷需求、线路容量、变电站容量等约束条件的情况下，寻优新建变电站的位置坐标，使某目标值（如年综合计算费用、线损等）达到最优。我们将拟动力方法引入高中压变电站长期规划的站址优化中，但优化方法没有考虑地理环境等不确定因素带来的影响。我们提出将启发规则运用于迭代算法中，从而解决变电站站址优化问题，该方法无需候选站址。有学者也提出使用线性函数表示的总费用成本函数的模型，将站址优化规划问题确切地阐述成混合整型线性（MILP）规划问题，从而避免了非线性规划和得到局部解的可能。我们提出包含启发式组合优化算法，并通过软件实现站址优化问题，该法站址优化问题的模拟性强。我们考虑未来系统运行中网络重构，提出启发式搜索算法。但该方法的应用基于特定的候选站址数目。我们为多站址整体优化问题提供两阶段优化规划方案，第一阶段采用改进的粒子群算法，得出备选站址；第二阶段着重考虑地理因素对选址的影响，结合层次分析法，获得了更为合理的变电站站址选择方案。我们提出的方法对新建变电站的上下级电网进行了整体优化，在发挥计算机功能的同时，还充分考虑了电力规划专家的经验和判断能力。变电站选址中不确定性因素的问题得到了初步的解决，但缺少对动态的不确定性因素问题的解决。刘巍等基于优化理论，运用非线性寻优及最小费用最大流法，提出一种在多约束条件下的变电站站址分层优化方法，运用非线性规划中的步长加速法实现变电站站址的最优化，它能够在给出优化站址的同时，实现电网网架的最优。基于模糊层次分析法，通过建立递阶层次结构图，构建模糊统一矩阵，解决变电站选址中涉及的不确定因素，从而得到最优站址。但该法不能定量描述各种不确定风险对变电站站址成本的影响。我们可采用单亲遗传算法加入模拟退火选择操作，构建了退火单亲遗传算法，得到了较一般遗传算法更优的结果，但计算复杂，而且缺乏对选址问题中的不确定性因素进行分析。我们在枣西220kV高新变电站选址定容优化规划中，采用粒子群算法进行一次规划，并考虑不确定性，建立了变电站评价指标体系，结合综合评价方法进行二次规划，从而获得了最优站址。但方法仍未考虑不确定性对收益和成本的综合影响。我们提出了将数据融合技术和证据理论应用于变电站选址的问题，并解决了多因素选址问题。我们将GIS中的地理引入变电站选址问题，综合了可量化因素和非量化因素，并结合粒子群算法，进行变电站选址优化，该方法降低了寻优的复杂程度，提高了搜索精度。随着计算机技术和现代智能优化技术的发展,变电站选址从最初的人工筛选方式发展为通过计算机计算自动生成站址的方式,其优化方法也由传统的数学优化方法上升到现代的智能优化算法,己发展了多种智能优化算法。我们采用遗传算法和多目标决策方法的组合方法，得到了变电站选址中的整体最优解。二.变电站选址的基本理论1.多源选址问题多源选址问题比单源选址问题要困难得多。首先，我们将一直的固定位置称为“终点”或“目的地”。多源选址问题一般是已知各个终点的位置、需求量及有关区域的运价等，求解源的个数、位置及将终点划分给各个源的情况及容量。然而，同时求出源的个数和位置并对终点进行分配是相当棘手的问题。与单源选址问题类似，采用迭代方法，先假定源的个数已经确定，再求解最优选和分配问题，然后对不同数目的源多次重复迭代，计算求出的最优解即为最优站址。而这样的迭代算法，需要基于以下两个假定：一是各个源的容量不受限制，二是单位运价与源的总输出量无关。假定源的个数为n，而各个源的资本折旧费和经营管理费是n的某个函数：f1（n），这个源n向给定的m个终点供货的最低费用为f2（n）。那么，实际供货的总费用CT为：CT=f1（n）+f2（n）形式上，其最小费用解，也即是当总费用取最小时，源的个数为：■=■=■=0一般来说，源的个数要精确或分配要完全恰到好处这类要求，最优解并不是特别敏感。而在求解f1（n）和f2（n）的时候，一般情况下，f1（n）是很容易的获得的，只需要将费用的数据拟合成一个经验方程或者