输电网单线图自生成的新方法.pdf

第３８卷第１８期２０１０年９月ｌ６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏ—ｎ———ｔｒ—ｏ—ｌＶｏｌ－３８ＮＯ．１８Ｓｅｐｔ．１６，２０１０输电网单线图自生成的新方法王治华，董树锋２，张王俊１７王伟，王彬，刘锋２７何光宇（１．上海市电力公司，上海２００１２２；２．清华大学电机系电力系统国家重点实验室，北京１０００８４）摘要：提出了一种输电网单线图自生成的改进算法，完善了节点布局的数学模型，引入多目标以及分区约束项，提出了一种适合求解该优化问题的遗传算法，并设计了相应的交叉和变异算子。提出了走线过程中局部优化算法，减少了线路之间的交叉。基６－＿ｔ－￣算法，搭建了以ＣＩＭ／ＳＶＧ作为输入输出模式的图形系统，具有良好的交互性和兼容性。对某实际电网进行了单线图自动生成，计算效率和图形效果都满足工程实用的要求。关键词：单线图；自动生成；１ＥＣ６１９７０；ＣｌＭ；ＳＶＧ；遗传算法Ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｕｔｏ－－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｇｒｉｄｏｎｅ・－ｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍｓ———ＷＡＮＧＺｈｉｈｕａ，ＤＯＮＧＳｈｕｆｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＷａｎｇ－ｊｕｎ，ＷＡＮＧＷｅｉ，ＷＡＮＧＢｉｎ，ＬＩＵＦｅｎｇ，ＨＥＧｕａｎｇｙｕ（１．ＳｈａｎｇｈａｉＭｕｎｉｃｉｐａｌＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００１２２，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｆＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，ＤｅｐｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈＨａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ）—’Ａｂｓｔｒａｅｔ：ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｏｎｅｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍｓｉＳｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｓｔ￣ｉｏｎｓｌａｙｏｕｔｉＳｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙａｄｄｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｏｂｊｅｃｔｓａｎｄｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｉｓｓｕｉｔｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＣｒｏｓｓｏｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｍｕｔａｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｋｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｔｉｓｆｙｃｏｎｓＵａｉｎｔｓｎａｔｕｒａｌｌｙ．Ｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｒｅｄｕｃｅｃｒｏｓｓｏｖｅｒｓａｍｏｎｇｌｉｎｅｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｂｏｖｅ．ａｇｒａｐｈｉｃｓｙｓｔｅｍｉＳｂｕｉｌｔｕｓｉｎｇＣＩＭ／ＳＶＧｍｏｄｅａｓｔｈｅｉｎｐｕｔ．ｏｕｔｐｕｔｍｏｄｅ．ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅａｎｄｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆａｔｅａｌｐｏｗｅｒｇｒｉｄｎｅｔｗｏｒｋｍａｋｅｓｉｔｃｌｅａｒｔｈａｔｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｇｒａｐｈｉｃｅｆｆｅｃｔａｒｅｇｏｏｄｅｎｏｕｇｈｆｏｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｎｅ－ｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍ；ａｕｔｏ．ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ＩＥＣ６１９７０；ＣＩＭ：ＳＶＧ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ中图分类号：ＴＭ７６文献标识码：Ａ——文章编号：１６７４３４１５（２０１０）１８０１５５－０７０引言单线图是调度员直观便捷地了解电网运行状态的重要平台和手段。目前输电网络单线图一般利用ＣＡＤ工具手工绘制而成，随着网络规模不断扩大，系统维护工作量和成本日益增加。此外，手动绘制的图形在不同的应用软件之间交互困难，往往需要各自维护一套图形系统，加大了开发和维护的成本，也造成了图形数据冗余。单线图自动生成系统实现图形的自生成、自维护，具有良好的移植性，为提高电网调度自动化水平打下了基础，目前国内外对此问题研究还较少【ＪＪ。Ｙ．Ｓ，Ｏｎｇ，Ｈ．Ｂ．Ｇｏｏｉ，Ｃ．Ｋ．Ｃｈａｎ和Ｂ．Ｏｉｕ针对配电网的结构特点对单线图自动生成做了研引，但相关成果应用于具有复杂网络结构的输电网时效果不佳【４Ｊ。文献［５】将ＣＩＭ／ＳＶＧ引入到配电单线图自生成系统中。文献［６】针对输电网，将单线图白生成分解为节点布局和自动布线两个过程，节点布局抽象为组合优化问题，并采用罚函数法求解，自动布线采用搜索法找寻路径，取得了较好的效果。但在节点优化布局过程中没有考虑分区的约束，布局结果往往不能满足调度员对于单线图上节点按分区分布的要求，同时自动布线时优化目标为连线总长度最小，这使得节点数目较多时布线过于紧密、交叉次数过多，很大程度上影响单线图的美观实用。针对以上问题，文献［７】引入关键节点的地理信息，使节点位置与其地理位置相一致，但线路排布时优化目标仍局限于连线总长度最小。本文完善了文献［６］中节点布局的数学模型，考虑了实际系统分区的特点引入了分区约束，将节点布局问题转化为一个带约束的优化问题，设计了适合于求解该优化问题的算法；改进了线路排布时的路径搜索算法，提出了走线过程中的局部优化算法，进一步减少线路之间的交叉，使图形更加美观。．１５６．电力系统保护与控制１节点布局在ｍｘ的网格上找到ｂ个节点对应实际输电网的ｂ个厂站，称为一个布局Ｐ。空间存在一个布局集合，节点布局就是找到一个布局，使得节点之间的连线达到某个目标下的最优。１．１数学模型定义函数（尸）为节点之问连线总距离，此时ｂｂ∑∑（Ｐ）＝（１薯一ｘｊＩ＋ｌｙ一乃１）（１）ｉ＝１ｊ＝ｌ式（１）６７：（ｆ，Ｙｆ）是节点ｂｉ的坐标；（Ｘｊ，Ｙ）是节点ｂ的坐标；是节点ｂｌ和节点ｂ之间的线路条数。传统的节点布局问题数学模型可表示为：∈ｍｉ（Ｐ），尸应用中发现以ｍｉｎ．（尸）作为优化目标得到的节点布局为了追求连线最短距离，在节点数量较多时导致连线密集且连线之间交叉较多。考虑布局的不同需求，增加目标函数。比如节点之间尽可能直线相连，则可定义（Ｐ）为总直线条数，此时ｂｂ∑∑ｆｚ（Ｐ）＝Ｗ（２）ｉ＝ｌｊ＝ｌ式（２）中：＝１，如果节点ｂ和节点ｂ，纵向相邻或横向相邻；否则Ｕ＝０。同样，节点连线折线段尽可能少，可以定义（Ｐ）为直线条数和三端线之和：ｂｂ∑∑ｆ３（Ｐ）＝（３）ｉ＝１ｊ＝ｌ式（３）中：Ｖｉｉ＝１，如果节点ｂｉ和节点ｂ可以用直线或三段线相连；否则Ｖｉｉ＝０。采用式（２）或式（３）时，可用ｍａｘｆ（Ｐ）作为目标函数。无论用哪一式作为优化目标都是大规模组合优化问题，求解较为困难，宜采用启发式算法求解。考虑到实际输电网一般会按照地理位置分成多个区，手工绘制的单线图也通常相应地将图分成…多个区域，因此设ｚ个分区为】，口２，，：，则ｍ×…网格由ｚ个区域，ｒＥ，，ｒｚ与之对应。引入约束，当节点对应的厂站ｉ属于分区，布局必须满足∈ｂｌ。数学模型为：∈ｍｉｎＬｆＪＦ）），Ｐ只ｓ．ｔ．∈∈，ｆａｋ１．２遗传算法流程遗传进化算法是模拟自然界进化中优胜劣汰的优化过程，原则上能以较大的概率找到全局的最优解，具有并行、通用、鲁棒性强，全局收敛性好等优点［４】。遗传算法的缺点是计算速度慢，在节点布局优化这个问题上，只要种群规模和最大遗传代数不太大，计算速度可以满足在线应用的要求。本文采用的算法流程如图１所示。图１遗传算法流程图Ｆｉｇ．１ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＧＡ１．３编码和选择节点布局Ｐ作为研究个体，每个个体用一个二维数组［６］［２】表示，（１］【Ｏ】，口［卜１】【１】）表示第ｉ个节点在网格中的坐标。种群中每一个个体以一定概率被选中进行交叉，被选中的概率与个体的适应值有关，个体的适应值函数可以用式（１）、式（２）或式（３）。本文使用排序的方法计算个体被选中的概率，设种群个体数目为，适应值函数使用式（１）时，将个个体按从小到大的顺序排序，当适应值函数使用式（２）或式（３）时，将个个体按从大到小的顺序排序，排序后第ｉ个个体被选中概率用式（４）计算。—ｐｒｏ：（１．１０．２×ｉ／（ｓ十１））Ｉｓ（４）１．４交叉和变异交叉和变异是遗传算法中最重要的算子，本文设计了适用于节点布局优化问题的交叉和变异算子，能够保证交叉和变异之后的后代满足约束∈，如果ｂｌ对应的厂站属于分区。交叉算子：选择两个个体ｑ［６］［２］和口：［６］【２】，随机选择某一个区域设为，属于的节点集为Ｅ，王治华，等输电网单线图自生成的新方法．１５７．在Ｅ中依次取出节点，将ａＩ［６］【２］和ａ［６］［２］中保存的坐标交换，如式（５）所示。∈ＬｏｏｐｆＥ—ｔｍｐｘ＝ａ１［ｆ１］［Ｏ】；ｔｍｐｙ＝［一１］［１】；ａｉ［ｉ一１］＝ａ２［一１】；（５）—ａ２［ｆｌ】【Ｏ】＝ｔｍｐｘ；—ａ２［ｌ】［１］＝ｔｍｐｙ；ｅｎｄｌｏｏｐ变异算子：某一个个体６］［２］，节点ｉ属于区域ｒｋ，随机从区域ｒｋ中取出未被６］［２］中节点所覆盖的点，，令ａ［ｉ１］［Ｏ］＝Ｘ，ａ［ｉ一１］［１】＝Ｙ。本文采用定常的交叉和变异概率，交叉和变异发生的概率分别是，尸ｍ。２布线过程第一部分介绍的节点布局优化算法是在一个全局优化目标下计算出每个节点的坐标，这一部分介绍已知所有节点的坐标情况下的布线过程，以及如何使用一些局部优化的方法减少线路之间的交叉，使走线更加美观。≤第ｉ个节点的坐标为（ｆ，Ｙｆ），０Ｘｉｍ，０Ｙｎ，第个节点６，的坐标为（ｘ，，Ｙ，），≤０Ｘｍ，０Ｙ／＇／，这两个节点之间有ｗｆ条线路相连，以这两个节点为例说明布线过程。整个布线过程可以分为端口位置确定、连线类型确定、路径搜索和连线位置调整四个步骤，本文采用文献［５】提出的路径搜索方法，下面对其他三个步骤进行详细介绍。２．１端口位置确定每一个节点在图中对应一个矩形，第ｉ个矩形与第，个矩形之间连接线的首末段称为出线端口。根据节点ｉ和节点，的相对位置可决定出线方向，即端口位于矩形的哪一条边上，端口位置确定流程图如图２所示。出线方向确定后，根据节点该方向边上端口的数量，计算端口之间的间隔，进而确定端口的具体位置。为使相邻节点之间的出线端口在同一竖直线或同一水平线上，选择间隔时应采用两节点计算间隔中的最小值。图２确定端口位置流程图Ｆｉｇ．２Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｔｅｒｍｉｎａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｓ２．２连线类型确定节点之间用三种线形连接，分别是直线，三段线和五段线，如图３所示。直线三段线五段线图３连接线类型Ｆｉｇ．３Ｔｙｐｅｏｆｌｉｎｅｓ节点ｉ和节点，如果横向或纵向相邻使用直线连接，如果不相邻使用如下算法判断节点ｉ和节点，之间用三段线还是五段线连接。１）根据节点ｉ和节点，之间连接线端口所在位置确定搜索方向，比如端口在节点ｉ的左边沿，节点，的右边沿，则节点ｆ往右搜索，节点，往左搜索，同—时记录下＝Ｘｌ。２）记录下节点ｉ与第一个找到的节点之间的距离为，如果在该方向上没有找到节点，＝＋ｏｏ，节点，与第一个找到的节点之间的距离为，如果没找到，＝＋ｏｏ。３）如果＋＞，节点ｉ和节点，之间用三段线连接，否则，节点ｉ和节点，之间用五段线连接。２．３节点间连线位置调整确定了节点ｉ和节点，之间端口的位置和连接线类型之后，可以用搜索法找出线路路径。如果两个节点之间有多条线路连接，为了减少线路交叉，需要进行局部优化。对于三段线，如图４所示，调整前的搜索顺序１．４，２．５，３－６，将搜索的顺序调整一１５８－电力系统保护与控制为３－６，２．５，１．４，产生的路径之间就没有交叉。调整前调整后图４三段线的调整Ｆｉｇ．４Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅｓｅｃｔｉｏｎｌｉｎｅ对于五段线，无法适用改变搜索顺序的方法，使用变换的方法进行调整。如图５所示，将搜索结果１．２，３－４，５－６变换到新的１－２，３－４，５－６消除原来线路之间的交叉，变换的算法如下：线段１．２，３－４，５－６的横坐标保存在一个二维数组【３】【２】中，新的横坐标用ｎｅｗｘ【３］［２１保存，设变量ｄｌ＝ｘ［Ｏ】［Ｏ】＋［２】【０］，ｄ２＝ｘ［Ｏ】【１］＋［２】【１］，贝Ｕｎｅｗｘ［０儿０】＝ｄｌ－ｘ［Ｏ】【０】，ｎｅｗｘ［Ｏ儿１】＝ｄ２－ｘ［Ｏ儿１】，ｎｅｗｘ［１】【Ｏ】＝ｌ［１儿０】，ｎｅｗｘ【１】【１】：ｄ２［１儿１］，ｎｅｗｘ［２］［Ｏ］＝ｄｌ－ｘ［２］［Ｏ］，ｎｅｗｘ［２］［１］＝ｄ２－ｘ［２］［１］，变换之后纵坐标不变。将上面的变换推广到有，ｚ条线路连接的情况，横坐标保存在ｘ［ｎ］［２１中，［０］［０］＋ｘ［ｎ一１】［Ｏ】，＝［０】【１］十【一ｌ】［１】，ｎｅｗｘ［ｋ］［０］＝ｄｌ一明【０】，ｎｅｗｘ［ｋ］［１］＝ｄ２－ｘ［明［１】，其中ｋ＝－Ｉ，，－－－，ｎ一１。调整前调整后图５五段线的调整Ｆｉｇ．５Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｆｉｖｅｓｅｃｔｉｏｎｌｉｎｅ３图形系统的搭建本文基于上述算法设计了实用的图形系统，该系统使用ＩＥＣ６１９７０标准定义的公共信息模型（ＣＩＭ）１４１作为数据输入，使用可扩展矢量图形（ＳＶＧ）作为图形存储格式，ＳＶＧ是国际电工委员会确定的图形变换的标准格式Ｈ。３．１基于０ＩＭ的模型输入自生成算法需要获知厂站间拓扑关系，ＣＩＭ文件中则包含了设备及其关联关系的模型数据，采用基于ＣＩＭ的模型输入，不仅能动态获得网络拓扑，同时提高了图形生成系统的可移植性。将拓扑关系描述为矩阵，的形式如式（６）所示，是编号为ｆ和编号为的两个节点之间的连线条数。Ａ矩阵是对角线元素都为０的对称矩阵，而且一般情况下有很好的稀疏性。Ａ＝…Ｗｌ１…ｗ１，ｗｌ６（６）基于ＣＩＭ形成矩阵的步骤如下：１）解析描述ＣＩＭ的ＸＭＬ文件，并在内存中形成一套ＣＩＭ标准定义的对象。２）找出所有ＣＩＭ核心包中的Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ对象，设一共有ｂ个，从ｌ～ｂ进行编号，置矩阵所有元素初值为０。３１找出所有ＣＩＭ电线包中的ＡＣＬｉｎｅＳｅｇｍｅｎｔ对象，遍历所有ＡＣＬｉｎｅＳｅｇｍｅｎｔ，找出该ＡＣＬｉｎｅＳｅｇｍｅｎｔ两端的两个Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ，设这两个Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ的编号分别为ｉ和，，使ｗｌ；＝ｗｉｉ＋１。遍历结束后矩阵自动生成。算法的另一个输入是分区信息，通过人机交互界面输入。３．２使用ＳＶＧ格式存储图形ＳＶＧ是Ｗ３Ｃ组织推出的开放的基于ＸＭＬ的二维图形描述语言，非常适合数据交换和图形转换，在电力系统中也有广泛应用【３Ｊ。使用ＳＶＧ存储自生成的图形，可以方便地和现有调度自动化应用软件集成，大大提高了灵活性和兼容性。本文设计的系统自定义了一套内部类表示基本图元（矩形、圆、椭圆、弧线、直线和多边形），并用这些类的组合表示复杂图形，使用Ｊａｖａ２Ｄ技术将图形输出到Ｓｗｉｎｇ组件，同时将内部类输出到ＳＶＧ格式文件进行图形存储。使用开源软件包ｂａｔｉｋ中的ＳＶＧＤＯＭ解析来实现图形读取。图形系统支持图形的任意比例缩放以及图形自动生成后用鼠标拖动的方式对图形进行调整，每次用鼠标拖动节点后自动进行重新布线。系统的界面见附录中图１。４算例用本文提出的方法对某实际输电网络进行了单线图自动生成的测试，该实际输电网包括７５个厂站，２０５条线路，并分为７个子分区。本文自生成了７个分区单线图和１个全网单线图，附录中图２－４给出了部分自生成图形。表ｌ给出了节点布局优化王治华，等输电网单线图自生成的新方法．１５９．算法的一些参数。表１遗传算法的参数Ｔａｂ．１Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ种群个体数目１００最大遗传代数５０杂交概率０．８变异概率尸０．Ｏ５采用式（２）作为个体的适应值函数，图６显示了种群平均适应值随遗传代数的增加的变化情况。整个图形的生成在ＣＰＵ为Ｐｅｎｔｉｕｍ（Ｒ）４，主频为３．００ＧＨｚ，内存容量为１ＧＢ的个人计算机上，用时１．２５ｓ（不包括解析ＣＩＭ文件的时间）。趔蚓曩遗传代数图６种群平均适应值曲线图Ｆｉｇ．６Ｃｕｒｖｅｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｖｅｒａｇｅｆｉｔｎｅｓｓ５结论通过实际输电网络单线图自动生成的实验表明，本文提出的节点布局改进模型以及走线局部优化算法能够克服原有算法的局限性，更有效地生成美观、清晰的单线图。通过合理设计遗传算法中交叉和变异算子，在单线图上将厂站分布在对应分区中，符合调度员看图的习惯。图形系统采用ＣＩＭ／ＳＶＧ模式实现模型输入和图形输出，具有很好的移植性。在效率上，单线图的生成在１．３Ｓ内就可完成，完全满足工程使用的要求。参考文献Ｅ１］ＯｎｅＹＳ，ＧｏｏｉＨＢ，ＣｈａｎＣＫ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｏｎｅ－ｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ａｎｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，１４７（５）：２９２．２９８．［２］ＷａｌｋｅｒＪＱ．Ａｎｏｄｅ－ｐｏｓｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｇｅｎｅｒａｌｔｒｅｅｓ［Ｊ］．ＳｏｆｔｗａｒｅＰｒａｃｔｉｃｅａｎｄＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，１９９０，２Ｏ（７）：６８５．７０５．［３］ＱｉｕＢ．ＧｏｏｉＨＢ．Ｗｅｂ－ｂａｓｅｄＳＣＡＤＡｄｉｓｐｌａｙｓｙｓｔｅｍｓ（ＷＳＤＳ）ｆｏｒａｃｃｅｓｓｖｉａｉｎｔｅｒｎｅｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１５（２）：６８１－６８６．Ｅ４］ＱｉｕＢ．ＧｏｏｉＨＢ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｊａｖａｂａｓｅｄＳＣＡＤＡｄｉｓｐｌａｙｓｙｓｔｅｍ（ＪＳＤＳ）ｆｏｒａｃｃｅｓｓｖｉａｉｎｔｅｒｎｅｔ［Ｃ］．／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆＡＲＣＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＥｍｅｒｇｉｎｇＩｓｓｕｅｓａｎｄＭｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅＲｅｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇｏｆｔｈｅＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＩｎｄｕｓｔｒｙ．Ｐｅｒｔｈ（Ａｕｓｔｒａｌｉａ）：１９９９．［５］章坚民，楼坚．基于ＣＩＭ／ＳＶＧ和面向对象的配电单线图自动生成［Ｊ］．电力系统自动化，２００８，３２（２２）：６５－６９．ＺＨＡＮＧＪｉａｎ．ｍｉｎ，ＬＯＵＪｉａｎ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅ．１ｉｎｅｄｉａｇｒａｍｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｅｅｄｅｒｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄ０ｎＣＩＭ／ＳＶＧａｎｄｏｂｊｅｃｔ・ｏｒｉｅｎｔｅｄｄｅｓｉｇｎ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓ￣ｍｓ．２００８，３２（２２）：６５－６９．［６］宋适宇，何光宇，徐彭亮，等．输电网单线图的自动生—成算法［Ｊ】．电力系统自动化，２００７，３１（２４）：１２１５．—ＳＯＮＧＳｈｉｙｕ，ＨＥＧｕａｎｇ－ｙｕ，ＸＵＰｅｎｇ－ｌｉａｎｇ，ｅｔａ１．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅ．１ｉｎｅｄｉａｇｒａｍｓｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００７，３１（２４）：１２１５．［７］徐彭亮，何光宇，梅生伟，等．基于地理信息的输电网单线图自动生成新算法［Ｊ】．电网技术，２００８，３２（２１）：１３．１６．——ＸＵＰｅｎｇｌｉａｎｇ，ＨＥＧｕａｎｇ－ｙｕ，ＭＥＩＳｈｅｎｇｗｅｉ，ｅｔａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅ．１ｉｎｅｄｉａｇｒａｍｓｆｏｒｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００８，３２（２１）：１３．１６．［８］ＫｉｕｍｐＲ，ＳｃｈｏｏｌｅｙＤ，ＯｖｅｒｂｙｅＡｄｖａｎｃｅｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｏｐｅｒａｔｉｏｎ［Ｃ］．／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ１４ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｓｅｖｉｌｌａ（Ｓｐａｉｎ）：２００２．［９］潘正君，康立山，陈毓屏．演化计算［Ｍ】．北京：清华大学出版社，１９９８．—ＰＡＮＺｈｅｎｇｊｕｎ，ＫＡＮＧＬｉｓｈａｎ，ＣＨＥＮＹｕ－ｐｉｎｇ．Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，１９９８．［１Ｏ］张慎明，刘国定．ＩＥＣ６１９７０标准系列简介［Ｊ］．电力系统自动化，２００２，２６（１４）：１－６．—ＺＨＡＮＧＳｈｅｎ－ｍｉｎｇ，ＬＩＵＧｕｏｄｉｎｇ．ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄａｒｄＩＥＣ６１９７０［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００２，２６（１４）：１－６．［１１］董朝霞，戴琦，杨峰．基于ＣＩＭ和ＳＶＧ的电网建模技术［Ｊ］．电力系统及其自动化学报，２００６，１８（５）：５８．６１．—ＤＯＮＧＺｈａｏｘｉａ，ＤＡＩＱｉ，ＹＡＮＧＦｅｎｇ．ＰｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＣＩＭａｎｄＳＶＧ［Ｊ］．——ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＵＥＰＳＡ，２００６，１８（５）：５８６１．［１２］李亚平，姚建国，黄海峰，等．ＳＶＧ技术再电网调度自动化系统中的应用［Ｊ］．电力系统自动化，２００５，２９（２３）：８Ｏ－８２ＬＩＹａ－ｐｉｎｇ，ＹＡＯＪｉａｎ－ｇｕｏ，ＨＵＡＮＧＨａｉ－ｆｅｎｇ，ｅｔａ１．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＳＶＧｉｎｔｈｅｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇａｕｔｏｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００５，２９（２３）：８０８２．［１３］王康元，张沽，朱丽娟．基于ＳＶＧ的电网数据可视化图形描述［Ｊ］．电力系统及其自动化学报，２００６，１８（５）：８４．８７．ＷＡＮＧＫａｎｇ・ｙｕａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉｅ，ＺＨＵＬｉ－ｊｕａｎ．ＳＶＧ．ｂａｓｅｄｐｏｗｅｒｇｒｉｄｄａｔａｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅＣＳＵ－ＥＰＳＡ，２００６，１８—（５）：８４８７．［１４］冒宇清，唐晓莉，姜彬．基于ＳＶＧ／ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ的Ｗｅｂ．．１６０．．电力系统保护与控瑚监控技术在ＥＭＳ中的应用［Ｊ］．电力系统自动化，２００７，３ｌ（４）：９１・９６．ＭＡＯＹｕ－ｑｉｎｇ，ＴＡＮＧＸｉａｏ－ｌｉ，ＪＩＡＮＧＢｉｎ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ附录ＡｏｆｗｅｂｍｏｎｉｔｏｄｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｂａｓｅｄｏｎＳＶＧａｎｄｗｅｂｓｅｒｖｉｃｅｉｎＥＭＳ［Ｊ】．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００７，３１（４）：９１－９６．图１电力系统可视化系统界面Ｆｉｇ．１Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉ口厂ｉｒ爵ｒ＿＿１嗣ｎ回岔盆ｌＸ目ｒ回回回圜ｌｔｌ圃ｒｉｉ－圃回顾蜘分区．ｒｒ１杨行分区黄渡分区回圜圃圜圈．圆口四。回回ｒＤ圃ＬＬｒ＿辨］ｒ：ｉ圆圆：口网一ｆ蛋圃～～回广膏］囤杨岛分ｊ南桥分Ｉ嚣圃圊ｊ］ｒｉｊ疆］ｎ。广ｉｉ］ｔ厂戛曩］ｒｆｉ飘图２自动生成的某实际运行电网单线图（７５个节点，２０５条支路）Ｆｉｇ．２Ｏｎｅ．１ｉｎｅｄｉａｇｒａｍｏｆｎｅｔｗｏｒｋｏｆＳｈａｎｇｈａｉｐｏｗｅｒｇｒｉｄ，Ｃｈｉｎａ（７５ｂｕｓｅｓ，２０５ｂｒａｎｃｈｅｓ）王治华，等输电网单线图自生成的新方法．１６１一图３自动生成的某实际运行电网子分区单线图Ｆｉｇ．３Ｏｎｅ。ｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍｏｆａｓｕｂ－ｎｅｒｗｏｒｋｏｆＳｈａｎｇｈａｉｐｏｗｅｒｇｒｉｄ，Ｃｈｉｎａ图４自动生成的某实际运行电网子分区单线图—Ｆｉｇ．４Ｏｎｅ。ｌｉｎｅｄｉａｇｒａｍｏｆａｓｕｂｎｅｔｗｏｒｋｏｆＳｈａｎｇｈａｉｐｏｗｅｒｇｒｉｄ，Ｃｈｉｎａ收稿日期：２００９－０９－２７；—修回日期：２０１Ｏ－０１０６作者简介：王治华（１９７７一），男，硕士，工程师，从事电网调度自￣４Ｊ６；Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈ＠ｓｍｅｐｃ．ｃｏｒｎ董树锋（１９８２一），男，博士，研究方向为电力系统优化和控制：张王俊（１９７３一），男，硕士，工程师，从事电网调度自动化系统工作。