（广东电网公司阳江供电局）
摘要：电网规划整个过程当中网架规划对于整个电力系统有着非常影响，网架规划科学与否直接关系到电力系统是否能够优质、安全的运行，所以网架规划合理的建造的方案是整个电网规划的基础。本文简单叙述近年来我国电网网架规划的研究成果，同时根据不同的电网的不同特点，分析相应的数学建模和数学算法。最后主要讨论我国电网规划中网架规划中存在哪些问题和相应的解决方案。
1引言
这些年来，伴随着我国的经济飞速的发展，用电量的需求也在不断地增大，这就对供电系统的质量有着非常高的要求，但是就目前的发展状况而言，我国的配电网并不能够满足我国对于电的各方面需求，这就充分暴露了我国电力系统的漏洞，导致了我国电网建设远远地落后于社会发展。所以电网规划的问题已经成为我国电力发展的核心问题和主要难点，同时这也决定了电网建设的成本高低、运行的优良。本文针对电网网架规划进行深入的分析和研究，综合考虑影响电网网架规划因素，采用断电损失最小法的方法来改进，并结合先进的理念同传统的方法结合找出最合适的网架结构。
1电网网架规划的现状分析与特点
1.1电网网架规划的现状分析
现如今，我国电力行业已经开始逐渐的改变先前的发展重点，已经在一定程度上趋于合理、正规。但是因为我国的配电网规划仍然处于起步阶段，所以仍然存在许多的弊端。
1.1.1基础薄弱
我国配电网规划起步晚，这就造成了我国电网建设的基础薄弱的缺点，尤其是西部地区。在以往的电网建设过程当中，因为在建设初期勘测、规划等工作的经验不足，导致我国电网设置极度的不均匀、不合理，使得整个供电线路较长，浪费了大量的人力、物力、财力。例如某些城市的电网集中，电力丰富，但是城市周边却出现电力稀缺的情况，甚至一些边缘的农村出现无电生活的状况。
1.1.2电网结构不合理
我国的电网建设目前存在着电路复杂，电路交错纵横等不良现象，电网接线的过程相对复杂，迂回供电，主线路被专用线路所占用等不合理操作，这给将来电网规划带来了极大的不便，也给电路修整带来了很大的困难。
1.1.3供电故障多
因为我国电网建设发展较晚，所以造成我国的供电网技术基础较为薄弱，电网结构设置不合理，这就会影响供电的质量和整个供电的效率。现如今，还有许多地方通过高空架线进行输送电能，虽然这种方式出现故障的概率较小，但是该方式容易引起电力事故，增加了输送电力的危险性。
1.2网架规划问题的主要特点
在我国的网架规划主要有以下特点：1、动态性：在设计网架规划时，不仅仅需要网架规划满足在年限内的经济、技术等指标要求，还要求考虑到网架以后的发展状况。2、非线性：网架规划中的线路功率、电气参数以及建设网架所消耗的费用均为非线性的。3、离散型：在设计整个线路的过程当中，线路均为整数回路去建设，所以在整个规划的过程当中取值需要为离散型或者为整数型。4、不确定性：当网架建设完毕后，对于网架的运营和设备维修费用均为不可预见，所以存在不确定性。5、多目标性：网架的规划过程当中不仅要求在技术方面、经济方面需要满足社会需求，所以在建设过程当中需要考虑到多重情况，结合当地实际情况进行建设，以免发生矛盾。
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2网架规划的主要方法
在最近的几十年来，诸多的电网工作人员对于电网规划的教学方案做出了大量的工作，在整个规划大背景不变的情况下，在设计过程中加入少量的新思想、创新点就能够给电力部门获得巨大的经济效益。在以往的网架规划过程当中都是通过几个不同的方法比较得出最优的方案。随着我国计算机技术和数学计算能力的发展，出现了新的网架规划方法，就目前而言我国电网规划主要的采用现代启发式规划方案。现代启发式方法是一种能够直观分析的算法，一某一系统的某个性能路径上的参数作为敏感度，经过一系列的计算，得到满足需求的规划要求。这种方法简单、计算量小、灵活。方便人工计算并且能在最快的时间获得最优解。
2.1 基于遗传算法的网架规划方法
将网架规划与遗传算法相结合是网架方法的一大突破。遗传算法演变自达尔文的的生物进化论。通过生物进化过程中的自然选择与遗传机制，形成了基于遗传算法的数学模型。该模型的建造充分利用了进化规律，通过模拟自然界进化过程寻找最优解的方法，它于1975年由美国 J.Hol-land教授首先提出并加以证明，随后出版了相关的专著，在专著中教授提出了“简单遗传算法”一词，即SGA。遗传算法衍生自进化算法，是众多进化算法的其中一种。一般应用于寻找最佳解的计算过程中。进化生物学引发了数学计算、建模的一场突破。进化中的遗传现象、突变现象、自然选择以及杂交等等成为数学计算中的灵感源泉。遗传算法一般在计算机计算模拟上实现。设定变量与非变量模拟计算。对于寻找网架方法等最佳解的过程，设定规定数量的个体（特定解）的抽象表示种群（染色体）向更好的解进化。进化的演变是随机从种群中挑选一个个体，任其自由进化，按此模型变化发生在之后每一代之中。整个种群在一代代更迭中被研究，被权衡，通过选择种群中的优秀个体，通过遗传算法演变进化，通过自然选择与遗传机制产生新一代族群，而这代族群成为新的母族，产生新的个体。遗传算法虽然存在计算速度慢、局限性等缺点但同时具有不可比拟的优越性：它的多渠道选择，随机性强，从而大大提高了结果的现实模拟性与高质量的计算结果，它的计算目的明确，易达到计算的准确目的，将遗传算法应用于网架的规划方法中大大提高了网架结构的最优化与实用性。
2.2 基于蚂蚁的网架规划方法
在自然界中，蚂蚁觅食带来许多工作灵感与创新。蚂蚁算法是利用蚂蚁觅食的工作机制与规律，模拟自然界的蚂蚁构造出设计所需的工作蚂蚁，利用他们模拟工作机理。每个蚂蚁根据分泌的荷尔蒙量的多少选择行动路线，并在自己行经的路线上上留下少量的但足以作为标记的荷尔蒙以供后来的蚂蚁识别。以此类推，每一蚂蚁按照以上工作机制完成一次“觅食”后，所有的路径战略已全部得以实现并一目了然。通过大量的实验，蚂蚁做出了它们认为的完美路线选择，最终的路线大多直指一条，这就是我们寻找的最佳解即完成网架方法的最优解。蚂蚁觅食法的应用主要结合了正反馈机制和分布式计算的方法，正反馈的准确应用有利于快速而准确的得到最优解；而分布式计算法则起到简化计算，使结果一目了然的作用。通过大量的实验，对于类似于网架方法等求得最优解问题，蚂蚁觅食法的精确判断，较小误差率以及科学计算的大量优势使其在计算方法中脱颖而出，有着良好的应用前景。
3遗传算法与蚂蚁算法之比较
遗传算法的优点主要由以下几点：首先具有广域性。为了顾全全局，遗传法并非只集中在一点，而是将关联的几点联系起来，并非孤立的存在；其次具有指导性。在网架方法中，遗传算法是基础指导，可有效避免计算过程中出现的问题。最后具有多元性。由于基于遗传学，随机大量的选择成为方案的不同备选答案。遗传算法的缺点是就是计算速度有待改进，提高计算速度将大大有利于该方法的利用。、蚂蚁算法的优点的是计算能力强，有规律可循。蚂蚁算法的缺点是应用规模较小，对于大规模的用用有局限性。所以在具体应用中要结合实际情况选择最优的方法得出最优解。
4结束语
网架的规划对于我国电力设施的架构起着重要的重用。科学合理的规划将大大有利于我国的电力运输。通过分析国内的网架规划的弊端找出了相应的解决方法，通过建立模型和不同的算法推动研究成果的进展。希望在今后的电网工作中，方法可以更加科学合理，规划更加完善，我国电力事业将真正实现科学发展。
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论文作者:苏计棒
论文发表刊物:《电力设备》2015年第10期供稿
论文发表时间:2016/4/21
标签：网架论文; 电网论文; 算法论文; 方法论文; 我国论文; 蚂蚁论文; 最优论文; 《电力设备》2015年第10期供稿论文;