(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111538461.0 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司徐州供电 分公司 地址 221003 江苏省徐州市 鼓楼区解 放北 路20号 (72)发明人 李存　袁丁　梁改革　刘璐　 (74)专利代理 机构 南京行高知识产权代理有限 公司 32404 专利代理师 李晓 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于多目标粒子 群的停电检修优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多目标粒子群的停 电检修优化方法， 引入博弈论机制， 计算使得多 个停电优化目标函数最小 的Archive最优解集， 生成兼具安全性与经济性的停电检修优化模型。 针对停电设备设计停电优化多目标函数； 模型训 练前初始化种群， 设置博弈次序得到领导者， 建 立存放历史优解的Archive档案集； 选取非支配 解进入Archive档案集， 进行更新迭代替换， 若满 足迭代终止条件， 退出并输出训练结果； 若不满 足迭代条件， 在Archive档案集中选取目标解 leader作为最优解， 并按照当前解进行种群的更 新， 包括更新博弈次序， 更新粒子位置和速度， 更 新Archive档案集。 本发明利用博弈机制对历史 优解进行博弈选取， 保证种群的多样性， 实现停 电检修的高效性与经济性， 满足大电网停电计划 的需求。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114444762 A 2022.05.06 CN 114444762 A 1.一种基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括 步骤： (1)针对停电设备设计停电优化多目标函数， 包括停电影响最小函数、 停电成本最小函 数、 检修时间最短函数； (2)模型训练前初始化种群， 设置博弈次序得到领导者， 建立存放历史优解的Archive 档案集； (3)选取非支配解进入Archive档案集， 进行更新迭代替换， 若满足迭代 终止条件， 则退 出， 并输出训练结果； (4)若不满足迭代条件， 则在Archive档案集中选取目标解leader作为最优解， 并按照 当前解进 行种群的更新， 包括更新博弈次序， 更新粒子位置和速度， 更新Archiv e档案集， 返 回步骤3。 2.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤1中， 停电影响最小函数： 其中， Fi为设备i的停电频率， Ni为设备i停电影响用户数， M为用户数， 为停电设备总 数。 3.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤1中， 停电成本最小函数： 其中， Ci为设备i在所停电单位时间内的电费损失， Ti是设备停电的时间， Ri为检修费 用。 4.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤1中， 检修时间最短函数： min f3＝tli+R(c1,c2,xi)τ(xi)+tfi 其中， 车程时间tli、 检修时间tfi、 协作等待时间τ(xi)。 5.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤1中， 停电优化多目标函数为： min f(x)＝(f1(x),f2(x),...,fk(x)),x∈Ω 优化内向量x由n维变量组成， 目标向量f(x)由k维目标构成， 是停电计划中的多个优化 目标函数； 其中， 多目标函数f将n 为空间Ω映射到k维目标空间内。 6.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤4中， 具体包括： (4.1)初始化粒子群生成初始群体P1， 优化过程中将历 史优解存储到Archive档案集中 得到A1； (4.2)更新博弈次序得到领导者， 领导者领导粒子进行更新， 更新种群信息， 更新群体 内粒子位置与速度， 在位置与速度两个极值的引导下寻 求最优解； (4.3)通过不断的更新迭代得到新群体Pt+1， 将新群体内的优解存储到Aichive档案集 中；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114444762 A 2(4.4)输出A rchive集中的粒子信息， 包括 位置与速度。 7.根据权利要求6所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 当Archive集不为空时， 只要Pt+1中粒子优于或者独立于Archive集中的某个粒子， 则把 该粒子插入到Archive集中。 8.根据权利要求6所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 当Archive集中的粒子数超过了规定大小时， 需要删除多余的个体以维持稳定的 Archive集规模； 要删除的粒子数PN： 其中， Int()为取整函数At+1表示更新的存 储集， Grid表示网格内粒子数目。 9.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤2中， 基于博弈论的多目标粒子群优化算法中， 领导者博弈方控制种群的搜索过 程， 其他选择接受前者策略。 10.根据权利要求1所述的基于多目标 粒子群的停电检修优化方法， 其特 征在于， 步骤3中， 当迭代次数 大于设置迭代次数时迭代终止 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114444762 A 3