摘 要：随着智能电网的不断发展，我们开始不断研究多目标的输电网规划。而进行规划时所设计的方案一定要保证其可靠性、灵活性、适应性、经济性、抗毁性。要想保证方案的可靠性就要依靠需求计算缺损的电量；要想保证方案的灵活性就要依靠网络的输电能力；要想保证方案的适应性就要依靠系统的扩展能力；要想保证方案的经济性就要依靠发展电网所投的资金；要想保证方案的抗毁性就要依靠电网线路介数因子的最低值。为了能够制定出符合的方案，我们建立一个新的多目标输电网规划模型，这个模型是在一个余弦排序的理论基础上建立而成。为了得到一个最优的综合方案本文还会做出一个对比，并且指导多目标输电网能够更好的进行规划。
关键词：智能电网 多目标输电网 规划 余弦排序
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0120-02
1 对余弦排序理论进行分析
为了能够在检索信息这一个领域有一个很好的发展，Salton等人提出了一个新的模型，即向量空间模型。这个模型主要的作用就是查询文档与信息所具有的相似程度，而检查的办法就是查出人们所搜索的文档向量与人们所查询的信息向量之间的夹角，然后用此夹角的余弦值作为相似程度的定量。为了能够更好的规划电网，我们可以将这个余弦排序理论加以改造以后用于我们的电力系统中。
2 输电网规划方法研究现状
由于电网规划是一项比较复杂，约束比较多的项目，因此在其优化问题上有很大的难度。然而随着社会的发展，计算机网络、运筹学以及系统工程等领域也在快速的发展，从而为解决这些输电网规划上的难题带来很大的便宜条件，为了能够更好的对输电网规划进行研究本文将其分成了三个阶段。
2.1 启发式方法阶段
在这个阶段内我们所采取的手段为依靠直观的数据来进行分析，最常见的方法就是根据某些特定的原则对电路系统中可行性路线的灵敏度参数进行迭代，一直到最后的结果满足我们所需的要求。
在这个阶段中，为了能够控制电力系统的运行我们常常采用灵敏分析法，这种方法主要是对一些控制变量与运行指标进行分析以此来确定此变量能够对系统造成的影响，从而找到解决的办法使系统运行的更加顺利。在这个灵敏度分析法的基础上，人们逐渐研究出了一些新的办法，比如说：逐步推倒法以及逐步扩展法。逐步推倒法主要是构建一个虚拟的网络，在构建的时候我们可以依据水平年的原始数据来进行，构建好之后我们可以发现此网络虽然在连通上效率比较高，但是它不经济。在我们构建好网路之后还需要进行一下潮流分析，这样我们就可以将一些用处不大的路线去除出去，使我们的网络只剩下一些效率比较高的路线。
2.2 数学优化方法阶段
顾名思义，数学优化方法就是在进行输电网规划的时候将其中的一些约束条件等转化成运筹学范围的数学模型，然后运用数学方法进行计算以及求解，最终得出一个最优秀的方法。到现在为止我们所了解的数学规则法包括：整数规则方法、线性规划方法、混合整数规划方法、非线性规划方法、动态规划方法、分支定界方法、模糊规划方法。
2.3 智能优化方法阶段
如果我们采用传统的数学规划方法，那么我们所能解决的仅仅是一些小型的输电网规划问题，如果碰到一些比较复杂的、节点比较多的输电网规划，我们就会无所适从。然而近几年来人工智能手段发展越来越迅速，我们对于输电网的规划也随之发展起来，一些国内外的优秀学者们发现了一些新的方法：将规划人员的经验与专家的知识结合到一起然后推理出的专家系统，在进行优化求解的时候才用模糊数学的规则，模拟生物界自然生活法则的遗传进化算法，通过模拟蚂蚁找寻食物的时候选择最优路径所研究的蚁群算法，通过观察自然界植物生长所研究的模拟植物生长算法等。
遗传算法是我们根据自然界的法则所制定的一套模拟算法，我们都知道自然界的生存法则就是“物竞天择，适者生存”，在进行遗传算法的时候我们所采用的技术是计算机编码，我们可以利用它将一些优化的问题进行编码，一般情况下我们会将其编码为染色体，我们所选择的号码为0和1，然后我们针对其进行一些自然遗传学上的操作，直至到出现最优的染色体，其所代表的实际问题就是我们所求的最优解。这种方式所求的内容大都为不连续的或者非线性的，而且在寻找最优解的时候我们都是在可行域内进行，因此不会出现局部最优解的问题。在我们第一次将遗传算法应用于输电网的规划上时发现其不仅具有很好的可行性，最后所得的结果也非常好。我们在进行输电网规划的时候采用遗传算法可以看到它将实际问题中的一些比较复杂的变量全部转化成了非常简单的0-1变量，这样一来我们在求解的时候就不需要考虑可导、线性、连续等问题，在规划方案的时候就会非常简单明了。
3 算例分析
我们在对算例进行分析的时候所采取的办法为对比法，本文主要是将多目标模糊评价方法与层次分析法进行对比，从而得到一个综合性质的满意度与综合权重。为了方便两者的比较，我们可以列一个表1，在表1中我们将各个方案的加权余弦和值分别填入其中。从所得的数据中我们可以了解到在使用层次分析法来进行评价的时候没有办法很好的建立数学模型，从而没有办法进行数学优化法，如果进行比较的元素比较单一的话可以采用，一旦进行比较的元素多于某一个值那么进行比较的时候就不容易达成一致。我们采用模糊评价法的时候会发现这种评价方法在很大程度上比较依赖人的主观性。因此我们可以在对综合权重进行评价的时候加入一些熵理论，这样一来我们在进行评价的时候可以大大避免人为的偏好，对于各个目标的问题都可以进行有效的解决，从而使得最后的结果可以很好的满足人们的要求。
4 结语
如果想要在智能电网条件下来进行输电网的规划我们可以建立一个多目标输电网规划的数学模型，模型建立好之后我们就可以利用遗传算法来进行求解，最后通过算例分析对其进行分析以及对比，得出最适合的方案。
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