[發明專利]一種基于0-1規劃模型的彈性保底網架搜索建模方法在審
| 申請號: | 201811554762.0 | 申請日: | 2018-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN109638821A | 公開(公告)日: | 2019-04-16 |
| 發明(設計)人: | 孫志媛;丘浩;丘曉茵;梁水瑩;孫艷;周柯;李一銘;李明珀;劉默斯;劉光時;盧純顥 | 申請(專利權)人: | 廣西電網有限責任公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 南寧東智知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人: | 巢雄輝;裴康明 |
| 地址: | 530023 廣西*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 網架 搜索 規劃模型 優化模型 建模 不等式約束 發電機功率 算法魯棒性 不確定性 傳統智能 等式約束 電力系統 電壓約束 目標函數 求解模型 算法結果 線路功率 支路電流 支路功率 子網搜索 擴展性 發電機 權重 參考 潮流 | ||
本發明涉及電力系統核心骨干網架搜索技術領域,具體涉及一種基于0?1規劃模型的彈性保底網架搜索建模方法,具體步驟包括S1:建立以線路數和子網搜索權重之和為參考因素的目標函數;S2:建立優化模型的等式約束,建立以潮流約束為基礎的支路功率約束與支路電流約束;S3:建立優化模型的不等式約束,包括電壓約束、發電機功率限制約束和線路功率限制約束;S4:求解模型,使最終方案網架線路長度較小的同時電氣介數指標較大。利用本發明能解決傳統智能算法結果不確定性、算法魯棒性差問題,能得到線路最少的保底網架,并能獲得發電機是否投入運行的情況。其靈活性高,擴展性強,有效提高了保底網架搜索的效率和實用性。
技術領域
本發明涉及電力系統核心骨干網架搜索技術領域,具體涉及一種基于0-1規劃模型的彈性保底網架搜索建模方法。
背景技術
城市保底電網是指電網針對嚴重自然災害、外力破壞等極端情況,以提高城市核心區域和重要用戶供電安全、提高嚴重故障下的快速復電能力為目標,選取城市重要站點、關鍵線路和抗災保障電源進行差異化設計建設,所形成的最小規模網架。
為了提高城市電網防災應急保障能力,客觀應對城市電網面臨的風險,以減少損失、快速恢復為基本原則,遠近結合,最大限度利用好現有網架,提升電網防災抗災水平,有必要開展保底電網規劃研究工作。
保底網架是嚴重自然災害條件下保障重要負荷正常供電的最小網架,也是災后電網逐步恢復供電的基礎。由此可知,保底網架首先應包含重要負荷和重要電源節點,并且網架的規模要盡量小;其次,網架應盡量包含對系統運行、恢復影響較大的關鍵線路;最后,鑒于重要負荷的特殊性,保底網架在滿足電網安全運行約束和拓撲連通性約束的基礎上,應盡可能多地供應負荷,即具有較大的最大負荷供應能力。
0-1規劃是一種特殊形式的整數規劃,這種規劃的決策變量Xi只能取值0或1,故稱Xi為0-1變量或者是二進制變量,因為一個非負整數都可以用二進制記數法用若干個0-1變量表示。它的一般形式如下:
max(min)z=c1x1+c2x2+...+cnxn;
0-1變量可以數量化地描述諸如開與關、取與棄、有與無等現象所反映的離散變量間的邏輯關系、順序關系以及互斥的約束條件,因此0-1規劃非常適合描述和解決如線路設計、工廠選址、背包問題等人們所關心的多種問題。因此它是運籌學中一個重要的模型,針對不同的實際問題有不同的求解模型,有分支定界法、匈牙利法等。
近年來對于保底網架的求解大多采用人工智能算法。如“基于改進BBO優化算法和電網生存性的核心骨干網架構建[J].中國電機工程學報,2014,34(16):2659-2667.”提出采用改進BBO優化算法搜索保底網架、“基于生物地理學優化算法的核心骨干網架搜索方法研究[J].陜西電力,2014,42(08):1-5.”改進生物地理學優化算法搜索骨干網架。“基于改進二進制量子粒子群算法的核心骨干網架搜索[J].中國電機工程學報,2014,34(34):6127-6133.”一文采用改進二進制量粒子群算法進行骨干網架搜索。“基于電網生存性評估的關鍵線路識別方法[J].中國電機工程學報,2011,31(07):29-35.”提出采用基于BPSO的骨干網架搜索方法。“基于圖論算法的電網核心骨干網架構建[J].廣東電力,2017,30(10):81-85.”提出采用基于圖論的算法對保底網架進行搜索。“計及元件綜合重要度和網絡抗毀性的骨干網架搜索[J].電測與儀表,2018,55(09):15-20+34.”提出采用引導煙花算法搜索骨干網架。“基于需求差異化的電網核心骨干網架構建[J].電測與儀表,2018,55(02):25-32.”提出采用改進量子粒子群算法進行模型的求解。
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