一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法及系统

技术领域

本发明属于配电网技术领域，尤其是涉及一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法。

背景技术

主动配电网是供光伏能源、储能、各类交直流负荷等用电设备接入的平台，其故障后为避免发生连锁反应导致故障范围进一步扩大，减小停电带来的损失，既需要考虑通过DG、联络开关等恢复资源间接对失电区域进行恢复，也需考虑人工抢修故障线路元件以直接恢复失电负荷。主动配电网在故障发生后当即进行了故障快速恢复从而产生孤岛，在此情况下维修人员需要优先考虑修复孤岛上游故障线路，以尽快恢复孤岛失电区负荷。如何制定故障抢修策略，让维修队在灾后以最短时间到达故障点，并通过合理决策在成本有限的条件下使配电网恢复到故障前运行状态，是主动配电网元件修复亟需解决的问题。。

主动配电网故障后元件修复是多目标、多约束的组合优化问题。目前对配电网元件修复的研究主要集中在对抢修路径优化和优化算法的改进，但现有的元件修复研究鲜少考虑到抢修过程中DG出力与负荷需求波动，其求取的抢修策略不一定是全局最优策略，并且传统故障恢复方案缺乏对网络重构和元件修复两者协同作用的全面考虑，因此导致部分失电负荷须等待所有故障线路全部修复后才能恢复供电。因此，亟需根据以上问题开展元件修复相关研究工作，从而在故障发生后缩小停电面积、减小经济损失，为提高配电网韧性提供有利的技术支撑。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，现行的主动配电网元件恢复研究鲜少在抢修过程中通过网络重构操作提升系统供电能力，事实上DG出力波动性。

为解决上述问题，本发明提供一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，包括以下步骤：

A：采集主动配电网故障后DG、负荷出力数据及拓扑结构数据，读取主动配电网各节点和线路的地理位置；

B：根据步骤A获取的数据和地理位置计算主动配电网故障后对应所需抢修时间及故障节点间的车程，对节点坐标进行k-means聚类得到聚类中心地理位置作为维修中心地址；

C：以随机生成的维修人员的维修路径为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失建立主动配电网故障抢修模型，使用自适应蚁群算法对模型进行求解得到初始故障抢修顺序，修复所得抢修顺序中顺序第一的故障线路，所述维修路径为维修出发点以及终点均为步骤B获取的维修中心地址构成的闭环路径。

D：根据步骤C更新的网络拓扑结构，将主动配电网网架结构与各分布式电源出力作为优化目标，以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，求取对应网架拓扑结构及DG出力结果；

E：判断是否所有故障点均被抢修完毕，若是，则输出最终抢修顺序和每次修复单条线路后制定的优化重构策略，若未抢修完毕，则返回步骤C。

在上述的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，步骤C中主动配电网故障抢修模型包括以下部分：

(1)对于故障抢修模型，拟以维修人员的抢修顺序为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失，建立目标函数为

式中，C

(2)约束条件

①节点功率平衡约束(潮流约束)为：

式中，P

②配电网络一般都是闭环设计、开环运行。因此，在配电网重构和优化过程中必须始终保持辐射结构。本发明采用生成树模型来描述配电网辐射状拓扑，建立配电网辐射结构约束为：

式中，E

③节点电压约束为：

V

式中，V

④支路电流约束为

式中，

⑤对于主动配电网而言，风电和光伏的接入提高了系统的冗余度和关键负荷持续供电的能力，与此同时台风灾害下分布式电源出力上下限也会受到影响。随着相关控制技术的不断发展，太阳能光伏电站和风力发电电站均具有相应的调节能力。本发明讲分布式电源被简化为可调节的PQ模型，用于进行计算分析：

式中，P

⑥维修过程中，维修队伍在单程中所能携带的物资量需遵循总物资容量限制的规定。维修约束为：

式中，g

⑦一般设定故障点在修复后不会再次损坏，即对单个故障点的维修只有一次，故障点维修单次约束为：

式中，r

在上述的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，步骤C中主动配电网故障抢修模型采用自适应蚁群算法进行求解。

传统蚁群算法在搜索过程中，信息素的浓度则会受到蚂蚁在路径上遍历的时间和路径的质量等因素的影响而发生变化，蚂蚁根据不同路径上的信息素浓度使用轮盘赌法来决定转移方向。

式中，allowed

τ

式中，ρ(0<ρ<1)表示信息素蒸发系数，1-ρ表示信息素的持久性；

本发明对蚂蚁的状态转移规则进行改进，采用自适应的方式调整状态转移概率，以满足不同搜索阶段的需求。定义每次循环之后新的状态转移概率

式中q是一个值在[0,1]之内的随机数；q

本节模拟真实世界蚂蚁信息素的蒸发现状，当最优值连续迭代后仍没有明显改进时，自适应地调整信息素蒸发系数ρ，ρ减为

ρ(t)＝max[0.95ρ

式中，ρ

在上述的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，步骤C中自适应蚁群算法求解主动配电网故障抢修模型的具体步骤为：

步骤一：初始化蚁群算法参数和禁忌表，选取n

步骤二：针对待修复的故障线路集合，蚂蚁个体根据自适应蚁群算法状态转移公式计算的概率选择故障线路并前进。

步骤三：修改禁忌表指针并判断是否存在k

步骤四：对满足约束条件的人工蚂蚁计算式(4.1)中的目标函数F

步骤五：若循环次数G

在上述的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，步骤D中主动配电网优化重构模型以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，可表示为：

式中，F

在上述的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，步骤D中主动配电网优化重构模型采用Matlab中的YALMIP工具箱调用cplex算法包求解，因此需将潮流约束和支路电流约束进行二阶锥松弛转化，定义：

将上式代入潮流约束和电流约束，可以将其转化为

对最后一项进行进一步松弛，即

再将其进一步变形，可转化为标准二阶锥形式

一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复系统，包括以下步骤：

第一模块：被配置为用于采集主动配电网故障后DG、负荷出力数据及拓扑结构数据，读取主动配电网各节点和线路的地理位置；

第二模块：被配置为用于根据第一模块获取的数据和地理位置计算主动配电网故障后对应所需抢修时间及故障节点间的车程，对节点坐标进行k-means聚类得到聚类中心地理位置作为维修中心地址；

第三模块：被配置为用于以随机生成的维修人员的维修路径为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失建立主动配电网故障抢修模型，使用自适应蚁群算法对模型进行求解得到初始故障抢修顺序，修复所得抢修顺序中顺序第一的故障线路，所述维修路径为维修出发点以及终点均为第二模块获取的维修中心地址构成的闭环路径。

第四模块：被配置为用于根据第三模块更新的网络拓扑结构，将主动配电网网架结构与各分布式电源出力作为优化目标，以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，求取对应网架拓扑结构及DG出力结果；

第五模块：被配置为用于判断是否所有故障点均被抢修完毕，若是，则输出最终抢修顺序和每次修复单条线路后制定的优化重构策略，若未抢修完毕，则返回第三模块。

本发明首先以最小化抢修时间和停电损失为目标建立主动配电网故障抢修模型，并对传统蚁群算法中状态转移概率和蒸发系数进行自适应调节求解模型；其次提出一种元件修复与优化重构的滚动优化策略，通过在抢修过程中对重构与抢修方案进行协调优化，克服了利用故障发生时刻的负荷瞬时值求取的故障抢修恢复策略具有局限性的缺点。本发明所提方法充分考虑了配电网负荷时变性需求和分布式电源出力波动，能在缩短用户停电时间的同时兼顾系统运行的经济性，有助于改善故障恢复效果。

附图说明

图1为自适应蚁群算法辅助求解故障抢修模型的流程图。

图2为IEEE33节点系统的地理位置结构图。

图3为DG和负荷24小时功率分布曲线。

图4为配电网向上级购电成本曲线。

图5为本发明所提方法进行元件修复时不同时段的配网拓扑。

图6为仅进行单阶段元件修复时不同时段的配网拓扑。

图7为本发明所提方法进行元件修复过程中主动配电网供电水平。

图8是本发明的流程图。

具体实施方式

下面将参考附图来描述本发明所述的考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法的实施例，并作进一步的详细描述。在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式或其组合对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。

在具体实施上，考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法在此以图2所示含分布式电源的IEEE33节点配电系统为具体实施对象，描述本发明中所涉及的故障线路修复。

实施例1

本发明方法提供的一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复方法，包括以下步骤：

A：采集主动配电网故障后DG、负荷出力数据及拓扑结构数据，读取主动配电网各节点和线路的地理位置；

B：根据步骤A获取的数据和地理位置计算主动配电网故障后对应所需抢修时间及故障节点间的车程，对节点坐标进行k-means聚类得到聚类中心地理位置作为维修中心地址；

C：以随机生成的维修人员的维修路径为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失建立主动配电网故障抢修模型，使用自适应蚁群算法对模型进行求解得到初始故障抢修顺序，修复所得抢修顺序中顺序第一的故障线路，所述维修路径为维修出发点以及终点均为步骤B获取的维修中心地址构成的闭环路径。

D：根据步骤C更新的网络拓扑结构，将主动配电网网架结构与各分布式电源出力作为优化目标，以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，求取对应网架拓扑结构及DG出力结果；

E：判断是否所有故障点均被抢修完毕，若是，则输出最终抢修顺序和每次修复单条线路后制定的优化重构策略，若未抢修完毕，则返回步骤C；

步骤C中主动配电网故障抢修模型包括以下部分：

(1)对于故障抢修模型，拟以维修人员的抢修顺序为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失，建立目标函数为

式中，C

(2)约束条件

①节点功率平衡约束(潮流约束)为：

式中，P

②配电网络一般都是闭环设计、开环运行。因此，在配电网重构和优化过程中必须始终保持辐射结构。本发明采用生成树模型来描述配电网辐射状拓扑，建立配电网辐射结构约束为：

式中，E

③节点电压约束为：

V

式中，V

④支路电流约束为

式中，

⑤对于主动配电网而言，风电和光伏的接入提高了系统的冗余度和关键负荷持续供电的能力，与此同时台风灾害下分布式电源出力上下限也会受到影响。随着相关控制技术的不断发展，太阳能光伏电站和风力发电电站均具有相应的调节能力。本发明讲分布式电源被简化为可调节的PQ模型，用于进行计算分析：

式中，

⑥维修过程中，维修队伍在单程中所能携带的物资量需遵循总物资容量限制的规定。维修约束为：

式中，g

⑦一般设定故障点在修复后不会再次损坏，即对单个故障点的维修只有一次，故障点维修单次约束为：

式中，r

步骤C中主动配电网故障抢修模型采用自适应蚁群算法进行求解。

传统蚁群算法在搜索过程中，信息素的浓度则会受到蚂蚁在路径上遍历的时间和路径的质量等因素的影响而发生变化，蚂蚁根据不同路径上的信息素浓度使用轮盘赌法来决定转移方向。

式中，allowed

τ

式中，ρ(0<ρ<1)表示信息素蒸发系数，1-ρ表示信息素的持久性；

本发明对蚂蚁的状态转移规则进行改进，采用自适应的方式调整状态转移概率，以满足不同搜索阶段的需求。定义每次循环之后新的状态转移概率

式中q是一个值在[0,1]之内的随机数；q

本节模拟真实世界蚂蚁信息素的蒸发现状，当最优值连续迭代后仍没有明显改进时，自适应地调整信息素蒸发系数ρ，ρ减为

ρ(t)＝max[0.95ρ

式中，ρ

步骤C中自适应蚁群算法求解主动配电网故障抢修模型的具体步骤为：

步骤一：初始化蚁群算法参数和禁忌表，选取n

步骤二：针对待修复的故障线路集合，蚂蚁个体根据自适应蚁群算法状态转移公式计算的概率选择故障线路并前进。

步骤三：修改禁忌表指针并判断是否存在k

步骤四：对满足约束条件的人工蚂蚁计算式(4.1)中的目标函数F

步骤五：若循环次数G

步骤D中主动配电网优化重构模型以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，可表示为：

式中，F

步骤D中主动配电网优化重构模型采用Matlab中的YALMIP工具箱调用cplex算法包求解，因此需将潮流约束和支路电流约束进行二阶锥松弛转化，定义：

将上式代入潮流约束和电流约束，可以将其转化为

对最后一项进行进一步松弛，即

再将其进一步变形，可转化为标准二阶锥形式

实施例2

为验证本发明方法，本发明采用如图1所示的IEEE33节点配电系统进行测试，系统基准容量为10MVA，基准电压为12.66kV，系统基准负荷为3715+j2300kVA，正常运行条件下有功功率损耗为202.68kW，最低节点电压为0.9131p.u.。算例中DG种类包括光伏和风电机组，光伏机组和风电机组基本数据见表1。

表1.接入33节点系统的分布式电源参数

设置典型日内DG出力和配电网各节点负荷标幺值的时变特性分别如图3所示，通过利用光伏出力标幺值和阴天天气衰减系数计算光伏板阴天实际出力，根据风电出力标幺值叠加台风风速计算风电机组实际出力，可台风影响下典型日内PV和WT实际出力情况。负荷重要度与权重和配电公司与电力用户相关参数分别见表2、表3。

表2.负荷重要度与权重

表3配电公司与电力用户相关参数

设定线路8、11、16、24、25、32于12:00发生永久性故障。首先动作联络开关进行故障快速恢复，计算得拓扑结构如图5(a)所示，基于以上结果进行进一步元件修复优化。设定维修人员于12：00进行从维修中心出发前往故障点，各故障点地理位置、抢修时间设置如表4所示，本实施例设置两种元件修复方案进行对比分析。

方案一：采用本发明方法，考虑负荷需求时变性和DG出力时变性，进行配网优化重构和故障抢修滚动优化，每修复一处故障线路都对优化重构方案和抢修方案进行调整。

方案二：单阶段抢修，即不考虑配网优化重构和故障抢修滚动优化，以故障快速恢复后第一次求解的最初修复顺序为准直接对故障进行抢修。

表4各故障点位置及抢修时间需求

分别采用不考虑优化重构的单阶段抢修和本文提出的重构与故障抢修滚动优化方法对故障元件进行修复，得到的不同时段下配网拓扑结构如图5和图6所示。

故障环中共有6条故障线路，代入故障抢修模型直接求解得到故障元件最优修复顺序25-24-32-16-11-8。方案一首先抢修故障线路25，通过合上故障两侧分段开关24-25和联络开关25-29使得节点25处负荷提前恢复，求得最优网架结构如图5(b)所示。其次，在图5(b)基础上考虑维修队抢修时间和停电经济损失，对除线路25外的故障重新制定修复顺序。如此循环反复求解，维修人员每修复一处故障后均检测配电网是否存在有效重构并进行优化，直到6处故障均被抢修完毕，得到最终故障恢复拓扑结构。

最终，采用方案一进行元件修复得到的故障抢修顺序为25-32-16-11-8-24。抢修完故障线路32后检测到存在有效重构，合上线路两侧所在分段开关32-33，可恢复节点17、18、33处失电负荷，此时所有负荷均已恢复供电。此后维修人员依次修复故障线路16、11、8、24，并在每修复完一处故障后以主动配电网运行成本最小为目标优化网架结构和DG出力功率。先后断开联络开关18-33和9-15，线路8修复后闭合联络开关9-15；断开分段开关9-10、14-15，线路24修复后闭合联络开关18-33，断开分段开关17-18、28-29；采用方案一进行元件修复得到的故障抢修顺序为最优修复顺序，即25-24-32-16-11-8。

表5场景2元件修复技术指标(方案一)

表6场景2元件修复技术指标(方案二)

对比表5和6中参数可以看出，本文方法所制定的元件修复方案在修复故障线路32后完成了所有负荷的恢复供电，历时5小时10分，负荷供电量为41622.15kW·h；而单阶段抢修在修复故障线路16后才恢复全部负荷，历时15时43分，负荷供电量为38883.59kW·h；与之相对的是本文所提方法花费行驶路程较长，元件修复总时间略高于单阶段抢修。这是因为本文方法在修复个别故障元件后的重构能快速恢复非故障区域的负荷，使得部分失电负荷无需等所有故障元件全部修复之后才恢复供电，从而改变了其对应故障线路的停电经济损失。由于本节仿真实验中故障抢修模型C

图7反映了元件修复阶段主动配电网的负荷水平大小。由图可见，在12:00～14:42和次日3:43～9:00两个时段，两种方案对应的主动配电网负荷水平大小相等。这是因为2种不同的元件修复策略均在14:42优先恢复了负荷量最大的孤岛(26、27、28、29、30、32)，方案二在3：43恢复了全部失电负荷，使得系统供电水平相等，剩下时段均有F

实施例3

本发明还提供一种考虑网络重构与故障抢修滚动优化的主动配电网元件修复系统，包括：

第一模块：被配置为用于采集主动配电网故障后DG、负荷出力数据及拓扑结构数据，读取主动配电网各节点和线路的地理位置；

第二模块：被配置为用于根据第一模块获取的数据和地理位置计算主动配电网故障后对应所需抢修时间及故障节点间的车程，对节点坐标进行k-means聚类得到聚类中心地理位置作为维修中心地址；

第三模块：被配置为用于以随机生成的维修人员的维修路径为决策变量，考虑维修队抢修时间和停电经济损失建立主动配电网故障抢修模型，使用自适应蚁群算法对模型进行求解得到初始故障抢修顺序，修复所得抢修顺序中顺序第一的故障线路，所述维修路径为维修出发点以及终点均为第二模块获取的维修中心地址构成的闭环路径。

第四模块：被配置为用于根据第三模块更新的网络拓扑结构，将主动配电网网架结构与各分布式电源出力作为优化目标，以最小化当前时刻配电网运行费用作为目标函数，求取对应网架拓扑结构及DG出力结果；

第五模块：被配置为用于判断是否所有故障点均被抢修完毕，若是，则输出最终抢修顺序和每次修复单条线路后制定的优化重构策略，若未抢修完毕，则返回第三模块。

以上所述，充分验证了本发明方法在主动配电网元件修复研究中将故障抢修与优化重构两步骤进行滚动优化，能够充分考虑配电网负荷时变性需求和分布式电源出力波动，缩短用户停电时间的同时兼顾系统运行的经济性，有助于改善故障恢复效果。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，依然可以在本发明的精神和原则之内进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。