Page 21 - 电力与能源2024年第六期

余俊宏：基于状态估计的电能质量监测点优化配置研究 657

通过剪枝策略，提前排除一些不可行或劣质的方 略，将连续的粒子位置映射到离散的决策变量上，
案，缩小解空间的规模，这样可通过枚举和筛选的 如采用 Sigmoid 函数将位置转化为 0-1 概率，并根
方式，高效地获得满意解。 据概率采样得到离散解。另一方面，需要重新设
（3）还可以考虑引入一些启发式规则，如优先 计粒子速度和位置的更新规则，以适应离散问题
选择电能质量问题多发的重点节点、兼顾监测点 的特点。在算法实现中，可以用粒子的位置向量

的地理分布均衡性等，进一步指导搜索方向，提升 表示一个候选的监测点配置方案，每个维度对应
算法的收敛速度并提升解的质量 。 一个候选节点的选择状态。粒子的适应度值则对
［4］
通过上述改进措施，可以形成一个简化且高 应于该配置方案在目标函数上的评估结果，综合
效的多目标优化模型，为后续的算法设计和工程 考虑了监测效果和投资成本等因素。算法通过迭
应用奠定良好的基础。 代搜索，不断更新粒子的位置和速度，逐渐逼近更
3.2 基于智能优化算法的监测点配置方法 优解。同时，为了避免算法过早陷入局部最优，可
针对电能质量监测点优化配置问题所涉及的 以结合精英保留策略，维护一个全局最优解，并以

组合优化特性，传统的数学规划方法存在计算复 一定概率将其作为粒子位置更新的参考。通过设
杂度较高且易陷入维数灾难的问题。为了克服这 置合适的迭代次数和算法参数，可以在较短时间
一难题，可以借鉴现代智能计算的优势，采用进化 内获得满意的近似最优解，为工程应用提供高效
算法、群体智能算法等元启发式优化方法进行求 的求解工具。
解。这些算法通过模拟自然界的进化规律或群体 3.3 考虑电网拓扑与运行约束的优化配置策略

行为，实现了对复杂优化问题的高效搜索和求解， 在实际电网运行环境中，电能质量监测点的
具有良好的全局优化能力和鲁棒性。 优化配置需要充分考虑电网拓扑结构和运行方式
采用进化算法和群体智能算法等元启发式 的特殊性，以提升方案的针对性和可行性。首先，
优化方法的依据来源于多项研究和文献。例如， 在监测点布设时，应充分利用电网中的关键节点，
文献［5］对 33 种元启发式方法进行了全面测试， 如重要的枢纽变电站、主要负荷中心等。在这些

涵盖了 22 个来自不同学科领域的实际问题。研 关键节点布设监测装置，可以有效扩大监测覆盖
究结果表明，这些算法在不同计算预算下展现出 面，提升监测效果。同时，对于一些电能质量问题
各自的优势。文献［6］将智能优化算法分为四大 高发的区域，如敏感负荷集中的园区、新能源接入
类，包括仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长 的汇集点等，也应加密监测点布设。其次，在制定
算法和群体智能优化算法，详细阐述了群体智能 监测点优化配置方案时，还需要统筹兼顾电网的
优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域，并 实际运行特点和约束条件。针对大型电网，通常
分析了其在多目标优化、多约束优化、动态优化和 采用分区运行的模式，各个分区之间通过联络线

混合变量优化等复杂问题中的优越性。 进行电力交换。因此，在跨区域布设监测点时，需
这些研究为在电能质量监测点优化配置问题 要综合考虑各分区的电能质量管理需求、联络线
中采用进化算法和群体智能算法提供了坚实的理 走廊的重要程度等因素，进行合理配置。同时，还
论基础和实践依据，因此本文采用进化算法、群体 应考虑电网常见的检修方式和故障类型，预判可
智能算法等元启发式优化方法进行求解。以粒子 能出现的典型异常工况，有针对性地优化监测点
群优化算法（PSO）为例，该算法通过模拟鸟群觅 布局，确保在非常态下也能实现有效监测。此外，

食的群体行为，利用粒子在解空间中的移动和信 在优化配置过程中，还需权衡新增监测点与旧改
息共享，实现对优化问题的搜索和求解。为适用 造的投入产出效益。对于已有的电能质量监测装
于 0-1 优化变量的离散问题，需要对标准 PSO 算 置，应充分评估其监测性能和剩余寿命，对于监测
法进行适当的改进。一方面，可以引入离散化策 效果较好、改造升级成本较低的装置，可以优先纳