一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法技術

本發(fā)明專利技術涉及一種配電網(wǎng)重構方法，特別是一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法，基于主動配電網(wǎng)對網(wǎng)絡重構的新要求，提出一種新的混合進化算法用于配電網(wǎng)重構，采用最優(yōu)流模式算法快速得到接近最優(yōu)解的初始網(wǎng)絡，再利用樹形結構編碼單親遺傳算法搜索最優(yōu)解，即對初始網(wǎng)絡進行樹形結構編碼，采用單親遺傳算法進行求解。其優(yōu)點在于，在對主動配電網(wǎng)進行網(wǎng)絡重構時，充分考慮了分布式電源的影響，即在約束條件中包含分布式電源出力約束、在可靠性計算中考慮分布式電源計劃孤島的影響，使網(wǎng)絡重構后的配電網(wǎng)網(wǎng)損大幅降低、供電可靠性得到提高，同時，重構結果也更加符合主動配電網(wǎng)大量接入分布式電源的實際情況。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法
本專利技術涉及一種配電網(wǎng)重構方法，特別是一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法。
技術介紹
隨著配電網(wǎng)中分布式電源的出現(xiàn)與發(fā)展，配電網(wǎng)從無源網(wǎng)絡變成了有源網(wǎng)絡，配電網(wǎng)的運行面臨新的挑戰(zhàn)。國際大電網(wǎng)會議(CIGRE)C6.11工作組提出了主動配電網(wǎng)(ActiveDistributionNetworks，ADN)的概念，ADN的核心就是主動管理，通過靈活地改變拓撲結構，對電網(wǎng)運行狀態(tài)進行主動地調節(jié)與控制；并能夠有效地集成分布式電源，充分利用其對配電網(wǎng)的積極作用；使線損顯著地降低，供電可靠率大幅提高。為了提高配電網(wǎng)的供電可靠性及運行靈活性，配電網(wǎng)線路上設有分段開關和聯(lián)絡開關。配電網(wǎng)重構就是在正常運行狀態(tài)下，通過分段開關和聯(lián)絡開關的操作進行運行優(yōu)化，達到降低網(wǎng)絡損耗、提高供電可靠性等目標；在發(fā)生故障時，通過開關操作將故障區(qū)域負荷轉移到非故障區(qū)域，降低故障區(qū)域停電時間。配電網(wǎng)重構不需要進行新設備的投資，卻能夠帶來電網(wǎng)在經(jīng)濟性、安全性等多方面的提升。但傳統(tǒng)配電網(wǎng)被動的接受主網(wǎng)傳輸過來的電能，并分配給各等級電力用戶，其初衷并未考慮分布式電源的接入，同時，傳統(tǒng)配電網(wǎng)閉環(huán)設計、開環(huán)運行就是在運行時盡可能少的去管理或者改變配電網(wǎng)的運行狀態(tài)。但隨著分布式電源大量的接入，配電網(wǎng)的雙向潮流使其規(guī)劃、保護控制以及調度管理方法都出現(xiàn)了本質變化。因此，針對主動配電網(wǎng)中大量分布式電源接入和主動管理的需求，需要研究新的網(wǎng)絡重構算法，并充分考慮分布式電源的影響。與本專利技術最為接近的專利文獻有：[1]一種基于最大供電能力的智能主動配電網(wǎng)重構方法(申請號：201310423370.1),通過將二進制粒子群優(yōu)化算法運用到以配電網(wǎng)最大供電能力為目標的重構策略中，可以實現(xiàn)配電網(wǎng)供電能力的實時評估分析。[2]配電網(wǎng)主動重構策略及其預防控制方法(申請?zhí)枺?01310755765.1)所提方案首先構建適用于主動配電網(wǎng)的最大供電能力評估指標，并通過變步長的重復潮流算法對其進行在線監(jiān)測，以實時評估配電網(wǎng)的最大供電能力；當配電網(wǎng)最大供電能力指標低于系統(tǒng)安全警戒線時，則以最大供電能力指標提升和網(wǎng)絡重構開關操作次數(shù)最小為多目標進行配電網(wǎng)主動重構，在系統(tǒng)出現(xiàn)緊急狀況前，通過網(wǎng)絡結構的優(yōu)化施行預防性控制以實時滿足配電網(wǎng)運行的安全裕度要求。[3]基于混合人工智能的主動配電網(wǎng)動態(tài)拓撲重構方法(申請?zhí)枺?01310705852.6)，提供一種基于混合人工智能的主動配電網(wǎng)動態(tài)拓撲重構方法。采用多種改進的人工智能方法對于求解進行優(yōu)化，綜合三種目標函數(shù)，最后采用提出的全新動態(tài)層次分析法進行決策，得到代表著最優(yōu)配電網(wǎng)結構的最優(yōu)解。然而，以上主動配電網(wǎng)重構方法將最大供電能力作為配電網(wǎng)重構依據(jù)，但其均并未考慮主動配電網(wǎng)中大量分布式電源對配電網(wǎng)重構的影響。對分布式電源的主動管理是主動配電網(wǎng)的主要特征，同時大量分布式電源造成的雙向潮流也給配電網(wǎng)重構帶來了新問題，因此，如果在主動配電網(wǎng)重構過程中未充分考慮分布式電源的影響，將可能造成較大的計算誤差，同時，也未能在網(wǎng)絡重構過程中充分發(fā)揮分布式電源提高供電可靠性、降低網(wǎng)損等優(yōu)勢。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術的目的在于根據(jù)現(xiàn)有技術的不足之處而提供一種充分考慮分布式電源的影響適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法。本專利技術的目的是通過以下途徑來實現(xiàn)的：一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法，其要點在于，包括如下步驟：1)確定主動配電網(wǎng)重構以網(wǎng)損最小及供電可靠率最大為目標函數(shù)，具體為：maxf2＝ASAI(2)其中：nb為支路數(shù)；ki為支路i上開關的狀態(tài)變量，0代表打開，1代表閉合；ri為支路i的電阻；Pi、Qi為支路i流過的有功功率和無功功率；Vi為支路i末端的節(jié)點電壓；ASAI為平均用電有效度指標，2)建立包含分布式電源出力約束的約束條件，其有功出力約束和無功出力約束為：其中分別是第m臺分布式電源DG的有功出力，及上下限；QDG,m，分別是第m臺分布式電源DG的無功出力，及上下限；3)輸入配電網(wǎng)的初始數(shù)據(jù)，包括節(jié)點數(shù)據(jù)、支路數(shù)據(jù)、可靠性數(shù)據(jù)，置種群進化迭代數(shù)Gen＝0，種群是指區(qū)域內一組多個配電網(wǎng)結構，種群中的每一個個體對應一種配電網(wǎng)結構；4)利用最優(yōu)流模式算法獲得每個個體的初始網(wǎng)絡，所述最優(yōu)流模式算法求解過程為：首先閉合網(wǎng)絡中所有的聯(lián)絡開關，使配電網(wǎng)成為一個多孔的環(huán)網(wǎng)；然后按照打開網(wǎng)絡中電流最小的開關的啟發(fā)式規(guī)則，逐次解開每一個環(huán)，直到網(wǎng)絡恢復為輻射狀運行，從而獲得初始網(wǎng)絡；5)計算種群中每個個體的適應值，即對個體進行潮流計算獲得個體的網(wǎng)損值，并進一步進行供電可靠性計算獲得ASAI；在可靠性計算中計及如下分布式電源計劃孤島的影響：預想故障條件下，對于含有分布式電源計劃孤島內的負荷供電，當計劃孤島外發(fā)生故障時，按計劃孤島運行；計劃孤島內發(fā)生故障，DG直接跳閘；無計劃孤島DG直接跳閘；對于由于網(wǎng)絡重構需要對計劃孤島內開關進行操作時，計劃孤島直接解裂，按無計劃孤島運行；6)應用單親遺傳算法，識別種群個體之間的支配和非支配關系，支配、非支配關系按照種群中個體目標函數(shù)之間的大小關系進行判斷：f1是網(wǎng)損最小目標函數(shù)，f2是可靠性最高目標函數(shù)，即ASAI值最大；對于種群中的任意兩個個體Xu，XV，當且僅當，有f1(Xu)<f1(XV)和f2(Xu)<f2(XV)，則Xu支配XV；而當且僅當，f1(Xu)<f1(XV)時有f2(Xu)>f2(XV)，或f1(Xu)>f1(XV)時有f2(Xu)<f2(XV)，則Xu，XV互不支配，即非支配關系；7)根據(jù)上述的支配和非支配關系對種群進行如下分層：a)設種群中的個體數(shù)量為N，選取種群中的任一個體Xu，b)對于種群里所有的其它個體的v＝1～N，且v≠u，基于目標函數(shù)f1和f2比較個體Xu和個體XV之間的支配、非支配關系；如果不存在任何一個個體XV優(yōu)于Xu，則Xu標記為非支配個體；c)再選取種群中的另一個個體，重復b)步驟，直到找到所有非支配個體；d)得到的所有非支配個體集為種群的第一級非支配層；然后忽略已經(jīng)標記的非支配個體，再重復步驟b)-c)，就會得到第二級非支配層，以此類推，直到整個種群被分層；8)對于每一級非支配層進行排序：設定每個非支配個體的虛擬適應度，所述的虛擬適應度是指每個種群個體所對應的網(wǎng)損值和ASAI值的加權函數(shù)；根據(jù)虛擬適應度值對每層中的非支配個體進行排序；9)基于單親遺傳算法的選擇算子，采用旋轉賭盤旋轉機制，從排序后的種群中選擇進行下一代遺傳操作的個體，個體被選中的幾率和它的適應值成比例，個體的適應值越大，被選中的概率就越高；10)基于單親遺傳算法的移位算子，對選擇后的個體進行移位，從每個配電網(wǎng)結構的初始網(wǎng)絡出發(fā)，隨機選擇一個移位點，斷開與該移位點相連接的父節(jié)點，此時初始網(wǎng)絡中出現(xiàn)了孤島，檢測孤島中的所有聯(lián)絡線，并隨機合上一條聯(lián)絡線，完成移位操作；11)基于單親遺傳算法的重分配算子，對于移位后的個體進行重分配，從每個配電網(wǎng)結構的初始網(wǎng)絡出發(fā)，隨機選擇一個重分配點，斷開與該重分配點相連接的父節(jié)點，此時初始網(wǎng)絡中出現(xiàn)了孤島，檢測孤島中的聯(lián)絡線，然后合上所有聯(lián)絡線，并檢測聯(lián)絡線兩兩之間處于孤島中的節(jié)點，若聯(lián)通，則隨機斷開其中一條支本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法，其特征在于，包括如下步驟：1)確定主動配電網(wǎng)重構以網(wǎng)損最小及供電可靠率最大為目標函數(shù)，具體為：minf1=Σi=1nbkiriPi2+Qi2Vi2---(1)]]>max?f2＝ASAI?????????(2)其中：nb為支路數(shù)；ki為支路i上開關的狀態(tài)變量，0代表打開，1代表閉合；ri為支路i的電阻；Pi、Qi為支路i流過的有功功率和無功功率；Vi為支路i末端的節(jié)點電壓；ASAI為平均用電有效度指標，2)建立包含分布式電源出力約束的約束條件，其有功出力約束和無功出力約束為：PDG,mmin≤PDG,m≤PDG,mmax]]>???????????????????????????????(3)QDG,mmin≤QDG,m≤QDG,mmax]]>其中PDG,m，分別是第m臺分布式電源DG的有功出力，及上下限；QDG,m，分別是第m臺分布式電源DG的無功出力，及上下限；3)輸入配電網(wǎng)的初始數(shù)據(jù)，包括節(jié)點數(shù)據(jù)、支路數(shù)據(jù)、可靠性數(shù)據(jù)，置種群進化迭代數(shù)Gen＝0，種群是指區(qū)域內一組多個配電網(wǎng)結構，種群中的每一個個體對應一種配電網(wǎng)結構；4)利用最優(yōu)流模式算法獲得每個個體的初始網(wǎng)絡，所述最優(yōu)流模式算法求解過程為：首先閉合網(wǎng)絡中所有的聯(lián)絡開關，使配電網(wǎng)成為一個多孔的環(huán)網(wǎng)；然后按照打開網(wǎng)絡中電流最小的開關的啟發(fā)式規(guī)則，逐次解開每一個環(huán)，直到網(wǎng)絡恢復為輻射狀運行，從而獲得初始網(wǎng)絡；5)計算種群中每個個體的適應值，即對個體進行潮流計算獲得個體的網(wǎng)損值，并進一步進行供電可靠性計算獲得ASAI；在可靠性計算中計及如下分布式電源計劃孤島的影響：預想故障條件下，對于含有分布式電源計劃孤島內的負荷供電，當計劃孤島外發(fā)生故障時，按計劃孤島運行；計劃孤島內發(fā)生故障，DG直接跳閘；無計劃孤島DG直接跳閘；對于由于網(wǎng)絡重構需要對計劃孤島內開關進行操作時，計劃孤島直接解裂，按無計劃孤島運行；6)應用單親遺傳算法，識別種群個體之間的支配和非支配關系，支配、非支配關系按照種群中個體目標函數(shù)之間的大小關系進行判斷：f1是網(wǎng)損最小目標函數(shù)，f2是可靠性最高目標函數(shù)，即ASAI值最大；對于種群中的任意兩個個體Xu，XV，當且僅當，有f1(Xu)<f1(XV)和f2(Xu)<f2(XV)，則Xu支配XV；而當且僅當，f1(Xu)<f1(XV)時有f2(Xu)>f2(XV)，或f1(Xu)>f1(XV)時有f2(Xu)<f2(XV)，則Xu，XV互不支配，即非支配關系；7)根據(jù)上述的支配和非支配關系對種群進行如下分層：a)設種群中的個體數(shù)量為N，選取種群中的任一個體Xu，b)對于種群里所有的其它個體的v＝1～N，且v≠u，基于目標函數(shù)f1和f2比較個體Xu和個體XV之間的支配、非支配關系；如果不存在任何一個個體XV優(yōu)于Xu，則Xu標記為非支配個體；c)再選取種群中的另一個個體，重復b)步驟，直到找到所有非支配個體；d)得到的所有非支配個體集為種群的第一級非支配層；然后忽略已經(jīng)標記的非支配個體，再重復步驟b)?c)，就會得到第二級非支配層，以此類推，直到整個種群被分層；8)對于每一級非支配層進行排序：設定每個非支配個體的虛擬適應度，所述的虛擬適應度是指每個種群個體所對應的網(wǎng)損值和ASAI值的加權函數(shù)；根據(jù)虛擬適應度值對每層中的非支配個體進行排序；9)基于單親遺傳算法的選擇算子，采用旋轉賭盤旋轉機制，從排序后的種群中選擇進行下一代遺傳操作的個體，個體被選中的幾率和它的適應值成比例，個體的適應值越大，被選中的概率就越高；10)基于單親遺傳算法的移位算子，對選擇后的個體進行移位，從每個配電網(wǎng)結構的初始網(wǎng)絡出發(fā)，隨機選擇一個移位點，斷開與該移位點相連接的父節(jié)點，此時初始網(wǎng)絡中出現(xiàn)了孤島，檢測孤島中的所有聯(lián)絡線，并隨機合上一條聯(lián)絡線，完成移位操作；11)基于單親遺傳算法的重分配算子，對于移位后的個體進行重分配，從每個配電網(wǎng)結構的初始網(wǎng)絡出發(fā)，隨機選擇一個重分配點，斷開與該重分配點相連接的父節(jié)點，此時初始網(wǎng)絡中出現(xiàn)了孤島，檢測孤島中的聯(lián)絡線，然后合上所有聯(lián)絡線，并檢測聯(lián)絡線兩兩之間處于孤島中的節(jié)點，若聯(lián)通，則隨機斷開其中一條支路，直到任何兩聯(lián)絡線之間都不聯(lián)通，完成重分配操作；從而形成新的個體，所有的新的個體形成新的種群，由此，原種群迭代形成新的種群。在新的種群中，由最差個體替換為與最佳個體相同的個體，保持有兩個最佳個體，使得具有最優(yōu)適應值的個體確保能夠進入下一次的遺傳操作；12)基于分布式電源計劃孤島的影響計算新的種群中每個個體的適應值，包括網(wǎng)損值和ASAI；當新的種群滿足目標函數(shù)的設定值或者滿足設定的迭代次數(shù)時，則結束迭代，輸出網(wǎng)絡重構結構，否則新的種群進入下一次的迭代操作，回到步...

【技術特征摘要】
1.一種適用于主動配電網(wǎng)的多目標網(wǎng)絡重構方法，其特征在于，包括如下步驟：1)確定主動配電網(wǎng)重構以網(wǎng)損最小及供電可靠率最大為目標函數(shù)，具體為：maxf2＝ASAI(2)其中：nb為支路數(shù)；ki為支路i上開關的狀態(tài)變量，0代表打開，1代表閉合；ri為支路i的電阻；Pi、Qi為支路i流過的有功功率和無功功率；Vi為支路i末端的節(jié)點電壓；ASAI為平均用電有效度指標，2)建立包含分布式電源出力約束的約束條件，其有功出力約束和無功出力約束為：其中PDG,m，分別是第m臺分布式電源DG的有功出力，及上下限；QDG,m，分別是第m臺分布式電源DG的無功出力，及上下限；3)輸入配電網(wǎng)的初始數(shù)據(jù)，包括節(jié)點數(shù)據(jù)、支路數(shù)據(jù)、可靠性數(shù)據(jù)，置種群進化迭代數(shù)Gen＝0，種群是指區(qū)域內一組多個配電網(wǎng)結構，種群中的每一個個體對應一種配電網(wǎng)結構；4)利用最優(yōu)流模式算法獲得每個個體的初始網(wǎng)絡，所述最優(yōu)流模式算法求解過程為：首先閉合網(wǎng)絡中所有的聯(lián)絡開關，使配電網(wǎng)成為一個多孔的環(huán)網(wǎng)；然后按照打開網(wǎng)絡中電流最小的開關的啟發(fā)式規(guī)則，逐次解開每一個環(huán)，直到網(wǎng)絡恢復為輻射狀運行，從而獲得初始網(wǎng)絡；5)計算種群中每個個體的適應值，即對個體進行潮流計算獲得個體的網(wǎng)損值，并進一步進行供電可靠性計算獲得ASAI；在可靠性計算中計及如下分布式電源計劃孤島的影響：預想故障條件下，對于含有分布式電源計劃孤島內的負荷供電，當計劃孤島外發(fā)生故障時，按計劃孤島運行；計劃孤島內發(fā)生故障，DG直接跳閘；無計劃孤島DG直接跳閘；對于由于網(wǎng)絡重構需要對計劃孤島內開關進行操作時，計劃孤島直接解裂，按無計劃孤島運行；6)應用單親遺傳算法，識別種群個體之間的支配和非支配關系，支配、非支配關系按照種群中個體目標函數(shù)之間的大小關系進行判斷：f1是網(wǎng)損最小目標函數(shù)，f2是可靠性最高目標函數(shù)，即ASAI值最大；對于種群中的任意兩個個體Xu，XV，當且僅當，有f1(Xu)<f1(XV)和f2(Xu)<f2(XV)，則Xu支配XV；而當且僅當，f1(Xu)<f1(XV)時有f2(Xu)>f2(XV)，或f1(Xu)>f1(XV)時有f2(Xu)<f2(XV)，則Xu，XV互不支配，即非...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：張逸，劉文亮，邢海軍，郭熠昀，
申請(專利權)人：國家電網(wǎng)公司，國網(wǎng)福建省電力有限公司，國網(wǎng)福建省電力有限公司廈門供電公司，
類型：發(fā)明
國別省市：北京;11