[發(fā)明專利]一種電網(wǎng)中的短路電流限流優(yōu)化方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710930507.0
• 申請日: 2017-10-09
• 公開（公告）號: CN107749618A
• 公開（公告）日: 2018-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊建林;郭明星;費斐;龐愛莉;紀(jì)元;黃阮明;杜習(xí)周;張夢瑤
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)上海市電力公司;國網(wǎng)上海電力設(shè)計有限公司
• 主分類號: H02H9/02
• 分類號: H02H9/02;H02H7/26
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司31225
• 代理人: 趙繼明

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及短路電流限流方法，尤其是涉及一種電網(wǎng)中的短路電流限流優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

當(dāng)短路電流達(dá)到甚至超過斷路器的遮斷容量，可能使斷路器的開斷能力不足而不能有效切除故障，導(dǎo)致故障擴大，誘發(fā)連鎖故障，進而造成大面積停電事故，嚴(yán)重影響電網(wǎng)輸電能力及安全運行；發(fā)生接地故障時由于注入大地的電流過大而產(chǎn)生強大的地電位反擊，使接地點附近的變電站安全甚至人身安全受到嚴(yán)重威脅；為了滿足設(shè)備熱、動穩(wěn)定要求，迫使電力系統(tǒng)改造、更換線路和變電站的設(shè)備等，更換設(shè)備期間增加了系統(tǒng)運行、調(diào)度管理的復(fù)雜性，使電網(wǎng)建設(shè)的經(jīng)濟性明顯下降。因此研究針對電網(wǎng)的有效的、長遠(yuǎn)的短路電流限制措施十分必要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種電網(wǎng)中的短路電流限流優(yōu)化方法。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種電網(wǎng)中的短路電流限流優(yōu)化方法，所述的方法包括以下步驟：

S1、建立短路電流限流措施選取優(yōu)化模型；

S2、利用量子遺傳算法進行優(yōu)化模型求解；

S3、利用所得最優(yōu)解對短路電流進行限流。

優(yōu)選地，所述的優(yōu)化方法中采用線路開斷、線路出串、增加限流電抗器和增加高阻抗變壓器的方式對短路電流進行限流，S1中所述的短路電流限流措施選取優(yōu)化模型為：

其中，α_i為功率系數(shù)，P_i輸出功率，β_i表示各成本系數(shù)，C_i表示各措施成本， i表示第i種優(yōu)化方式。

優(yōu)選地，優(yōu)化模型的約束條件為：

其中，表示第r條線路開斷系數(shù)，表示線路開斷限值，N表示共有N條線路可開斷。

優(yōu)選地，優(yōu)化模型的約束條件為：

其中，表示第k條線路出串系數(shù)，表示線路出串限值，M表示共有M條線路可出串。

優(yōu)選地，優(yōu)化模型的約束條件為：

其中，表示第p個限流電抗器整體阻抗，表示限流電抗器阻抗限值，H為限流電抗器總個數(shù)。

優(yōu)選地，優(yōu)化模型的約束條件為：

其中，表示第q個高阻抗變壓器整體阻抗，表示高阻抗變壓器阻抗限值，G為高阻抗變壓器總個數(shù)。

優(yōu)選地，S2中所述的利用量子遺傳算法進行優(yōu)化模型求解具體為：

S201、設(shè)置初始種群，所述的初始種群中的變量包括n條支路中的線路開斷系數(shù)序列、線路出串系數(shù)序列、限流電抗器系數(shù)序列、高阻抗變壓器系數(shù)序列、限流電抗器阻值序列和高阻抗變壓器阻值序列；

S202、對初始種群中的變量進行測量；

S203、利用適應(yīng)度函數(shù)對初始種群進行評價，并進行迭代，直至滿足迭代終止條件。

優(yōu)選地，所述的短路電流限流優(yōu)化方法為基于ward等值優(yōu)化基礎(chǔ)上進行的短路電流限流優(yōu)化方法。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

1、優(yōu)化模型實現(xiàn)電網(wǎng)中短路電流降低的基礎(chǔ)上，降低成本；

2、采用量子遺傳算法進行迭代，優(yōu)化效果好，迭代次數(shù)少，效率高；

3、基于ward等值方法下進行限流措施配置優(yōu)化，縮小各限流措施備選集空間，避免由于電網(wǎng)物理規(guī)模較大，潛在限流措施較多，算法陷入局部收斂。

附圖說明

圖1為本發(fā)明流程示意圖；

圖2為基于量子遺傳算法的限流措施優(yōu)化流程圖；

圖3為限流措施成本與短路電流關(guān)系曲線圖；

圖4為等值前電力網(wǎng)絡(luò)圖；

圖5為等值后電力網(wǎng)絡(luò)圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)屬于本發(fā)明保護的范圍。

實施例

本發(fā)明一種電網(wǎng)中的短路電流限流優(yōu)化方法基于ward等值方法下進行限流措施配置優(yōu)化，縮小各限流措施備選集空間，避免由于電網(wǎng)物理規(guī)模較大，潛在限流措施較多，算法陷入局部收斂。如圖1所示通過建立短路電流限流措施選取優(yōu)化模型，并利用量子遺傳算法進行優(yōu)化模型求解，利用所得最優(yōu)解對短路電流進行限流。