基于改进遗传算法的电力调度控制系统

张智鹏

（国网陕西西咸新区供电公司，陕西 西安 712000）

0 引 言

近年来，电力结构不断扩大，智能电网建设不断发展，电力调度的复杂程度和重要程度逐渐提高，为电力调度控制带来了一定的困难。电力调度控制的网路建设是组成智能电网的重要部分，由于传统的电力调度控制系统在对各子系统进行集成时存在维护和扩展困难的问题，严重影响了电网调度控制的运行效率，破坏了系统的稳定性，为了提高地区电网的控制能力和可靠用户的接纳能力，对多种结构数据进行高效存储，建成快速可靠的电力调度控制系统是十分必要的。对于电力调度控制系统的建设，需要引入先进成熟的信息技术，使电力调度控制与管理更加标准化和科学化[1]。本文结合研究地区调度控制的实际业务需求和发展需要，设计基于改进遗传算法的电力调度控制系统，在一定传输规约的情况下，完成对电力的调度，并通过通信通道与各变电站实现电力数据信息的交换，为提高电力调度控制水平提供了参考依据，对加强电力调度控制建设和系统运行效率具有重要的现实意义。

1 基于改进遗传算法的电力调度控制系统硬件设计

1.1 系统总体功能模块架构设计

本文系统设计采用分布式结构，基于Windows 2010的操作系统平台上运行，通信及通信接口的实现都以开放性为原则，实现数据库电力信息的共享。为了实现系统标准和系统结构的统一化问题，在系统集成过程中预留扩展接口，在进行功能模块设计中充分考虑后期系统软件的拓展性，使本文系统能够在后期集成中减少对于系统架构的整合与修改，为了保证系统的安全运行，通过物理层的隔离将电力调度控制与实时系统分开，进行机器和网络的双套CPU系统设计，具体功能模块架构设计如图1所示。

由图1可知，登录模块设计中，根据不同的登录用户类别，导入不同的操作菜单，对于电力数据的查询与应用具有不同的权限设置。门户展示模块能够进行电力数据信息的发布和电力信息预警，形成及时的信息数据反馈，进行系统功能检索。能量管理模块能够采集线路负载、气象情况等实时数据，实现动态的发电控制，进行用电负荷预测，分析电压稳定，通过遥测功能采集各变电站线路的电压、电流，为本文电力调度控制系统提供底层数据支撑，管理各类异常数据[2]。

1.2 控制器设计

在本文的电力调度控制系统设计中，主要涉及对电力数据的采集与处理，实现电力调度控制。在本文系统总体结构设计中利用无源晶片处理技术，协调转换并标准化处理电网中调度控制信息的传输和接收过程中的外部晶格，本文控制器主要组成部分为数字信号处理器和单片机，通讯采用双口RAM结构，具体如图2所示。

由图2可知，本文控制器结构采用基于恒频滤波器对逻辑处理芯片进行设计，带有智能电源模块，其数字信号处理为主要核心部分，同时包括了信号转换与功率预处理程序等，本文电力调度控制系统通信依赖于宽带系统，通过电源电路进行信号的输入，用于接收电力调度配置以及电力数据信息反馈[3]。数据采集和传输分别运用外设部件互联的局部并行总线和芯片系统，进行实时电力调度和传输的自动控制。为了防止本文系统的硬件故障，采用中间继电器保证系统的实时性，在系统正常运行的工况下对电池进行管理与监控，实现外部电源的自动化切换。

2 基于改进遗传算法的电力调度控制系统软件设计

2.1 电力数据监测及处理

对电网中主要设备的运行数据进行采集，双位遥信接入各电力设备数据监测信号，并对继电保护动作等事件进行记录，并存储在历史事件库中，对采集到的数据信息进行判断，若发现数据异常及时发出告警信号，支持事件信息的打印与语音输出[4]。经过采集得到的数据必须满足电力调度控制系统和集控中心的技术要求，能够将各类电网数据进行交互转换，满足调度控制数据的实时响应，在数据传输与融合中，支持多种网络通信协议，实现多目标源信息的处理，传输采样数据。根据遥信信号，进行遥信故障处理，根据获取的事故信号，对事故的变位情况实现自动化判定，对于遥测的处理可以在其越限时进行告警，能够将多源遥测量集成，进行功率到电量的计算及相应的处理。同时，将电能平衡率、输电线路功率等电力监测数据进行记录并整理，存储于数据库中，本文系统提供用户语言计算以及公式计算功能，实现对电力实时数据和历史数据的统计与处理。

2.2 基于改进遗传算法调度电力资源

遗传算法虽具有良好的可扩展性和较强的群体搜索能力，但仍存在不足之处，如在编码上缺乏规范性，容易陷入局部收敛问题，因此本文基于改进遗传算法实现电力调度。在电力调度控制系统中存在着一定的函数关系，运用电力系统调度资源映射调度任务的间接实数编码方式，将电力调度任务划分成的子任务个数进行网络资源分配，并进行对应编号，其中子任务的总数为：

式中，t为本文系统中的所有调度任务；S(i)为第i个任务所具有的子任务个数。按照任务顺序进行基因染色体编码后，对染色体进行解码操作，完成第w任务中的子任务所需要的时间为：

式中，m为本文系统中的所有资源数量；n为子任务个数；p为第p个worker节点资源；t(p,i)为第p个worker执行中第i个子任务所需时间[5]。在初始种群中设置相关参数，计算个体适应度，进行交叉操作和变异操作，适当调整其交叉和变异概率，其个体选择概率为：

式中，j为系统中资源个数，为避免算法的局部收敛，设定收敛依据，在样本计算中进行不同个体之间的相似性判断，连续经过并行变异处理，若种群中最优个体数量为明显变化，说明已经搜索到全局最优解，实现电力任务调度。

2.3 建立电力调度运行控制模型

本文以网络线损最小化为电力调度控制系统的控制目标，对研究区域内的电网电力进行调度控制，建立电力调度运行控制模型，具体表达式为：

式中，q为网络支路数；d为开关状态；Rv为支路v的电阻；Gv和Qv分别为研究区域内电网中支路v流过的有功和无功；Uv为母线电压。根据不同时段的用电需求，在特定时间段进行网络线损最小化目标函数的调整。判断研究区域配电网的各类开关的开关状态，通过相应措施获取新的网络拓扑结构，实现系统控制和优化目的[6]。本文通过改进遗传算法获取电力调度控制系统的最优解后，需要对该最优解所对应的研究区域配电网结构进行有效性的判定，判断网络结构是否为辐射状，根据实际需要选择最合适的安全控制层次，完成本文系统设计。

3 实验论证分析

为验证本文系统的可行性，将针对系统的性能指标进行测试，利用Windows平台的仿真软件工具进行效果评估，由电力调度控制人员从服务端进行身份验证，登录系统，其被测服务器环境的具体配置如表1所示。

表1 测试服务器环境具体配置

由表1可知本文实验测试环境，设置用户访问电力数据的数量为400个，测试开始时间为2022年1月12日下午15:30，测试持续时间为5 min，测试迭代次数为2 000次，其具体测试结果如表2 所示。

表2 系统性能测试

由表2 可知，本文系统通过验证平台对登录用户进行了身份验证，本文电力调度控制系统能够对测试操作给予及时的响应，响应时间均在3 s内，其中调度控制测试的响应时间最长，响应时间为2.8 s，但均在响应时间的合理范围内，在负载测试中，本文系统在不同负载环境下均保持运行稳定，证明本文系统具有可行性，能够满足系统用户需求。

4 结 论

本文通过系统总体结构设计和系统总体功能模块架构设计完成了本文电力调度控制系统的硬件设计，通过电力数据监测及处理，基于改进遗传算法，建立电力调度运行控制模型，完成了系统的软件设计，取得了一定的研究成果。同时，由于时间和条件的限制，本文研究还存在着诸多不足，有待于深入探讨，如对于电力数据的监测方法涉及的较少，对于本文系统的自动化功能建设还需要逐步完善，从而提高信息采集的准确性，在今后的研究中还将不断优化电力数据的共享模式，提高电网运行效率，减少系统响应时间，实现系统性能的优化。