(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 202211236585.8 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 上海勘测设计 研究院有限公司 地址 200434 上海市虹口区逸仙路38 8号 (72)发明人 魏务卿　石明　童帆　常德龙　 殷岳　邹家勇　刘佳　刘愉　罗琴　 吴昊天　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 高彦 (51)Int.Cl. G06F 30/18(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 113/16(2020.01) (54)发明名称 基于遗传算法的海缆布局优化方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本公开实施例中提供基于遗传算法的海缆 布局优化方法、 装置、 设备及介质， 方法包括： 获 取升压站及多个风机的位置、 不同规格海缆的价 格、 海缆布局的约束条件以及遗传算法的计算参 数； 以适应度为优化目标， 利用遗传算法的计算 参数、 升压站及多个风机的位置以及不同规格海 缆的价格进行种群初始化操作、 交叉操作、 变异 操作、 比较操作、 迭代操作， 以得到满足所述约束 条件的最优海缆布局样本， 其中， 所述适应度是 根据不同规格海缆的价格、 海缆布局样本和辅助 点数据所对应的不同规格海缆的长度得到的， 所 述最优的海缆布局样本的适应度最高。 利用遗传 算法求解满足所述约束条件的最优的海缆布局 样本， 减少了 计算时间， 提高海缆线路规划效率。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 115544699 A 2022.12.30 CN 115544699 A 1.一种基于 遗传算法的海缆布局优化方法， 其特 征在于， 包括： 获取升压站及多个风机的位置、 不同规格海缆的价格、 海缆布局的约束条件以及遗传 算法的计算 参数， 其中， 所述 风机与风机之间或者 风机与升 压站之间用所述海缆连接； 利用升压站及各风机的位置、 风机的分层情况以及所述计算参数进行种群初始化， 生 成满足所述约束条件的种群样本， 并记录对应的辅助点数据， 其中， 所述种群样本包含多个 海缆布局样本， 所述 风机之间利用所述辅助点间接连接； 根据所述计算参数对所述种群样本进行交叉操作以及变异操作， 生成满足所述约束条 件的交叉变异后的种群样本， 并更新所述辅助点数据， 其中， 交叉变异后的种群样本中包括 多个交叉变异后的海缆布局样本； 将交叉变异前后的对应海缆布局样本进行比较， 将适应度高的海缆布局样本作为子 代， 并更新所述种群样本和所述辅助点数据、 记录当前种群样本中最优的海缆布局样本和 对应的适应度， 重复执行所述交叉操作、 变异操作以及比较操作直至达到进化次数， 其中， 所述适应度是根据不同规格海缆的价格、 海缆布局样本和辅助点数据所对应的不同规格海 缆的长度得到的， 所述 最优的海缆布局样本的适应度最高； 利用更新后的所述种群样本重复执行所述种群初始化、 交叉操作、 变异操作以及比较 操作， 直至重复次数达到总迭代次数或者重复预设次数后的最优的海缆布局样本的适应度 无变化， 则将当前种群样本中最优的海缆布局样本作为优化后的海缆布局。 2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 所述海缆布 局的约束条件包括： 海缆交联限制、 升压站汇集海缆限制、 海缆交叉限制、 风机连接海缆数 量限制。 3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 还包括： 将 人工初选的海缆布局样本加入到种群初始化后的种群样本中。 4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 所述种群样 本中包含的海缆布局样本的数量 为e(n)*500， 其中， n 为风电场中风机的总数量。 5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 所述利用升 压站及各风机的位置以及风机的分层情况进 行种群初始 化， 生成满足所述约束条件的种群 样本， 并记录对应的辅助点数据的步骤 包括： 利用风机的分层情况以及各风机的位置， 设置初始的辅助点； 对所述风机进行多次分组， 随机生成所述种群样本； 判断所述种群样本中各海缆布局样本是否满足所述约束条件； 如果不满足， 则利用所述初始 的辅助点、 新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局 样本进行调整以使各海缆布局样本满足所述约束条件， 并记录对应的辅助点数据。 6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 所述利用所 述初始的辅助点、 新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局样本进 行调整以使 各海缆布 局样本满足所述约束条件， 并记录对应的辅助点数据的步骤 包括： 对于海缆布局样本中每 个海缆线路， 判断海缆线路连接的两个风机是否跨层； 如果是， 则 需要取两个风机所在层之间取最近的辅助点， 以多段折线相连获得调整后 的海缆布局样本， 并记录更新后的辅助点数据， 其中， 所述最近的辅助点是所述初始的辅助 点和/或新增的辅助点， 所述辅助点数据包括辅助点数量数 组和辅助点坐标结构 体， 所述辅权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544699 A 2助点数量数组表示的是各风机连接的辅助点数量， 所述辅助点坐标结构 体表示的是各风机 连接的辅助点的坐标； 如果否， 则判断是否与已有海缆线路有交叉， 若有交叉则利用所述初始的辅助点和/或 新增的辅助点按与海缆线路的起点到下一点直线距离最短依次选取， 若起点所在层 全部辅 助点均无法避免相交， 则与相交的海缆线路交换起 点风机， 并记录更新后的辅助点数据。 7.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法， 其特征在于， 所述根据计 算参数对所述种群样本进 行交叉操作以及变异操作， 生成满足所述约束 条件的交叉变异后 的种群样本的步骤 包括： 利用所述计算 参数对种群样本中的海缆布局样本执 行所述交叉操作和所述变异操作； 在所述交叉操作和所述变异操作之后， 判断交叉后的海缆布局样本以及变异后的海缆 布局样本是否存在不满足所述海缆布局的约束条件的情况， 若遇到上述情况则重新执行对 应的操作， 直至完成选中的所有海缆布局样本的所述交叉操作和所述变异操作， 并更新对 应的辅助点数量数组与对应的辅助点 坐标结构体。 8.一种基于 遗传算法的海缆布局优化装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 所述数据获取模块用于获取升压站及多个风机的位置、 不同规格海缆 的价格、 海缆布局的约束 条件以及遗传算法的计算参数， 其中， 所述风机与风机之间或者风 机与升压站之间用所述海缆连接； 种群初始化模块， 所述种群初始化模块用于利用升压站及各风机的位置、 风机的分层 情况以及所述计算参数进行种群初始化， 生成满足所述约束条件的种群样本， 并记录对应 的辅助点数据， 其中， 所述种群样 本包含多个海缆布局样 本， 所述风机之 间利用所述辅助点 间接连接； 交叉变异模块， 所述交叉变异模块用于根据 所述计算参数对所述种群样本进行交叉操 作以及变异操作， 生成满足所述约束条件的交叉变异后的种群样本， 并更新所述辅助点数 据， 其中， 交叉变异后的种群样本中包括多个交叉变异后的海缆布局样本； 种群样本更新模 块， 所述种群样本更新模块用于将交叉变异前后的对应海缆布局样本进行比较， 将适应度 高的海缆布局样本作为子代， 并更新所述种群样本和所述辅助点数据、 记录当前种群样本 中最优的海缆布局样本和对应的适应度， 重复执行所述交叉操作、 变异操作以及比较操作 直至达到进化次数， 其中， 所述适应度是根据不同规格海缆的价格、 海缆布局样本和辅助点 数据所对应的不同规格海缆的长度得到的， 所述 最优的海缆布局样本的适应度最高； 迭代模块， 所述迭代模块用于利用更新后的所述种群样本重复执行所述种群初始化、 交叉操作、 变异操作以及比较操作， 直至重复次数达到总迭代 次数或者重复预设次数后的 最优的海缆布局样本的适应度无变化， 则将当前种群样本中最优的海缆布局样本作为优化 后的海缆布局。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括： 存储器及处理器； 所述存储器存储有程序指令， 所述处理器被配置成运行所述程序指令以执行如权利要求1至7中任一项所述的基于遗传 算法的海缆布局优化方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储有程序指令， 所述程序指令被运行以 执行如权利要求1至7中任一项所述的基于 遗传算法的海缆布局优化方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544699 A 3