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[發明專利]配電網故障恢復性重構方法在審

專利信息
申請號: 201810035737.5 申請日: 2018-01-15
公開(公告)號: CN108182498A 公開(公告)日: 2018-06-19
發明(設計)人: 關萬琳;徐冰亮;董爾佳;陳曉光;徐明宇;郭裊;張明江;武國良;祖光鑫;崔佳鵬;穆興華;劉志鵬 申請(專利權)人: 國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院;國家電網公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 代理人: 岳昕
地址: 150030 黑龍*** 國省代碼: 黑龍江;23
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 配電網故障 故障區 重構 初始化 量子粒子群 故障信息 網絡編碼 優化模型 有功損耗 整數編碼 粒子 讀取 配電網 經濟性指標 配電網規劃 有效性判斷 編碼策略 開關操作 網絡信息 網絡 傳統的 小開關 重構的 環網 更新 優化
【說明書】:

發明公開了配電網故障恢復性重構方法,屬于配電網規劃領域。配電網故障恢復性重構方法為初始化配電網參數,讀取故障信息;根據所述故障信息初始化非故障區網絡信息;根據整數型環網編碼策略對非故障區網絡進行編碼,獲取非故障區網絡編碼;對所述非故障區網絡編碼的整數編碼型量子粒子群參數進行初始化;分別對所述整數編碼型量子粒子群中的每個粒子的解進行有效性判斷,以對解有效的粒子進行優化更新,獲取故障恢復性重構方案。本發明在傳統的以最小開關操作次數優化模型的基礎上,考慮了網絡有功損耗這一經濟性指標,提出了配電網故障恢復性重構的經濟性優化模型,具有開關操作次數少及網絡有功損耗小的優點。

技術領域

本發明屬于配電網規劃領域,尤其涉及一種基于整數編碼型量子粒子群算法的配電網故障恢復性重構方法。

背景技術

配電網重構即是在滿足配電網運行約束下,通過改變系統中聯絡開關和分段開關的開閉組合狀態對網絡拓撲結構進行切換,在不同饋線之間轉移負荷,從而影響網絡潮流分布,達到網絡優化運行的目的。按側重點不同,基本分為靜態網絡優化重構和故障恢復性重構。靜態優化重構即通過優化網絡結構,達到系統有功損耗最小,提高供電可靠性的目的。而故障恢復性重構是在配電網發生故障并快速隔離故障后,在滿足一定條件下,為了減少停電面積從而盡可能用戶供電的網絡結構調整,重在故障后恢復供電,側重點不同。配電網通常是開環運行,環網設計結構,具有輻射狀饋線特點,永久性故障發生并隔離后,配電網被迫分為供電區與失電區兩部分,故障恢復性重構主要考慮操作聯絡開關對失電區網絡進行恢復性供電。

配電網恢復性重構是一個整數型組合優化問題,目前解決此問題的主要有方法:數學規劃法、啟發式搜索法和人工智能算法。數學規劃法具有全局最優性,但是在配電網維數增大后,往往求解困難。啟發式搜索算法。在復雜配電網發生故障后,區域的相互關聯特性將導致啟發式規則難以形成。人工智能算法善于解決多維空間優化問題,被廣泛應用于網絡優化問題。采用簡單的二進制編碼形式,尋優過程中會產生大量無效的不可行解,降低了故障恢復效率。

在配電網故障恢復性重構中尋求更好的尋優算法將大大提高尋優效率,對于提高重構效率尤為重要。粒子群算法作為全新的群體智能算法,在許多領域得到了廣泛的應用,與傳統的進化算法如遺傳算法相比,粒子群算法采用生物群體共享信息策略,收斂速度快,特別是在進化初期,可調節的參數少,簡單易行,易達到全局最優的特點。二進制粒子群算法在重構中產生大量不可行解,導致重構效率低,且傳統的粒子群算法在進化后期易陷入局部最優解或是陷入停滯狀態。傳統的配電網故障恢復性重構優化模型以開關操作次數最小為單一目標,但是往往忽略了網絡有功損耗最小的指標,無法保證在經濟上得到最優的恢復性重構方案。

發明內容

本發明針對傳統電網故障后配電網恢復性重構的問題,旨在提供一種開關操作次數少及網絡有功損耗小的配電網故障恢復性重構方法。

本發明提供了一種配電網故障恢復性重構方法,包括下述步驟:

S1.初始化配電網參數,讀取故障信息;

S2.根據所述故障信息初始化非故障區網絡信息;

S3.根據整數型環網編碼策略對非故障區網絡進行編碼,獲取非故障區網絡編碼;

S4.對所述非故障區網絡編碼的整數編碼型量子粒子群參數進行初始化;

S5.分別對所述整數編碼型量子粒子群中的每個粒子的解進行有效性判斷,以對解有效的粒子進行優化更新,獲取故障恢復性重構開關組合。

優選的,所述整數型環網編碼策略為:

將所述非故障區網絡的聯絡開關以自然數編號,并對每個聯絡開關所對應的環網進行單獨編號;所述聯絡開關的個數表示粒子的維數,每個環網中斷開的開關的編號為粒子的每一維元素。

優選的,在所述步驟S4中,對所述非故障區網絡編碼的整數編碼型量子粒子群參數進行初始化的過程為:

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