一种继电保护多目标优化整定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及继电保护领域，具体涉及一种继电保护多目标优化整定方法。
【背景技术】
[0002] 继电保护是电力系统最重要的二次设备之一，对电力系统的安全稳定运行起着至 关重要的作用。继电保护装置能否满足电网所提出的"四性"，即可靠性、选择性、速动性和 灵敏性要求，很大程度上取决于继电保护定值是否合理。评价继电保护整定方案的好坏是 基于全网所有保护整体的保护效果而非某一个保护的作用效果。现代分布式电力系统运行 方式异常复杂，存在着多个回路，继电保护的不正确动作不仅会使电力系统的故障扩大，甚 至可能发生不良连锁反应而造成电力系统的崩溃，导致大面积停电和重大经济损失，给人 们生活生产造成严重影响。因此，基于全网所有保护整体性能多目标综合最优的继电保护 整定方法具有重大的研宄价值和现实意义。
[0003] 很多继电保护定值的优化研宄都集中在定时限保护的全局优化上。定时限过流保 护作为电流速断保护的后备保护，具有结构简单、调试方便和可靠性高的特点。然而，在一 般情况下，定时限过流继电器由于受到系统运行方式的影响，往往不能同时满足灵敏度和 动作范围的要求。为了充分发挥被保护元件的效益，又不导致因长时间过热造成损坏，必须 安装具有性能更为优越的反时限特性的过流保护。文献[1]首次利用优化理论求解大规模 电网过流保护的全局最优整定方案，以所有保护整体动作时间最短为优化目标，各个保护 的待整定值为优化变量，保护灵敏性、选择性为约束条件。文献[2]首先建立了反时限过电 流保护的数学模型，将其保护定值整定问题转化为非线性整数规划问题来处理，提出了一 种使用模拟植物生长算法来对继电保护整定问题进行优化处理。但是，上述方法只是将表 征继电保护性能的目标函数通过加权求和的方式转化为单目标函数求解，采用简单的单目 标优化算法，一次只能求得一个解，且优化结果受权重的影响很大。
[0004] 实际上，由于电网结构和负荷性质的不同，对继电保护的整定可能涉及到可靠性、 选择性、灵敏性和速动性等多个优化目标的要求，且每个目标的侧重也各不相同。因此， 反时限过电流保护的整定计算问题可以抽象为一个多目标、多变量、多约束的全局优化问 题。运用先进的多目标智能优化算法求解Pareto最优解集，可以在继电保护整定计算过程 中对其可靠性、选择性、灵敏性和速动性等相互矛盾的要求进行平衡和协调，然后可以方便 地、量化地考虑电网结构和负荷性质的不同要求、继保工程师的经验和偏好，选取不同侧重 目标的反时限过电流保护全局最优整定方案。目前，尚未有专利和文献进行相关研宄和论 述。
[0005] 本专利的参考文献为：
[0006] 文献[1]Urdaneta A J，Nadira R，Perez L G. Optimal Coordination of Directional Overcurrent Relays in Interconnected Power Systems[J]. IEEE Trans on Power Delivery,1988, (3):703-911 ；
[0007] 文献[2]胡汉梅，郑红，李劲，等.基于模拟植物生长算法的配电网继电保护整 定优化的研宄[J] ?电力系统保护与控制，2012, 40 (7): 19-24。
【发明内容】
[0008] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种继电保护多目标优化整定方法， 该方法能够有效实现整定继电保护的多个优化目标，且使得整定后继电保护的优化目标具 有电网中继电保护综合性能最优的特点。
[0009] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0010] 一种继电保护多目标优化整定方法，包括以下步骤：
[0011] 步骤（1):建立继电保护多目标优化整定的目标函数；
[0012] 根据预设继电保护的性能，选择继电保护的相应优化指标，建立继电保护多目标 优化整定的目标函数，得到继电保护多目标优化整定模型；
[0013] 步骤（2):确定继电保护多目标优化整定模型中的整定变量：时间整定系数和启 动电流；
[0014] 步骤（3):根据继电器之间的相互配合关系，设定继电保护多目标优化整定模型 中的整定变量的约束条件：
[0015] TDS, fflin^ TDS ^ TDS , fflax (1)
[0016] Ipi min< I Pi< I Pi max⑵
[0017] 其中，了051表示故障i中时间整定系数，TDS i _表示故障i中最小时间整定系数， TDSi _表示故障i中最大时间整定系数，I 示故障i中流过继电器的电流，I Pi min表示 故障i中流过继电器的最小电流，IPi _表示故障i中流过继电器的最大电流；
[0018] 步骤（4):根据步骤（3)设定的约束条件，采用混沌遗传算法求解继电保护多目标 优化整定的目标函数，得到继电保护多目标优化整定的目标函数的一组Pareto最优解；
[0019] 步骤（5):采用模糊隶属度法从步骤（4)中得到的一组Pareto最优解中选择一个 满足继电保护预期目标的最优解。
[0020] 所述步骤（1)中的继电保护的优化指标，包括继电保护的可靠性、选择性和速动 性。
[0021] 所述步骤（1)中的继电保护多目标优化整定模型，包括继电保护整定的可靠性目 标函数、选择性目标函数和速动性目标函数。
[0022] 所述步骤⑴中继电保护多目标优化整定模型为：
[0024] 其中，fMl、fsel和f sel分别表示继电保护整定的可靠性目标函数、继电保护整定的 选择性目标函数和继电保护整定的选择性目标函数；/二、乂和/^u分别表示优化后的 继电保护整定的可靠性目标函数、优化后的继电保护整定的选择性目标函数和优化后的继 电保护整定的选择性目标函数。
[0025] 所述继电保护整定的可靠性目标函数fMl为
[0027] 其中，t,为故障i从故障发生到故障切除的时间，P,为故障发生的危害率。
[0028] 所述继电保护整定的选择性目标函数fsel为：
[0031] A ti>pq= t i>p-tijq (6)
[0032] 其中，i代表故障编号；ti;p为故障i中配合对的上游保护装置p的动作时间；t i;q 为故障i中配合对的下游保护装置q的动作时间；A ti;pq为故障i的保护配合对p，q的动 作时间之差；〇为给定的时间级差；fsel越小，表示继电保护系统的选择性越好。
[0033] 所述继电保护整定的速动性目标函数fquidt为：
[0035] 其中，i代表故障编号；A ti，pq为故障i的保护配合对p，q的动作时间之差；〇为 给定的时间级差。
[0036] 所述步骤（4)中采用混沌遗传算法求解继电保护多目标优化整定的目标函数的 具体过程包括：
[0037] 步骤（4. 1):选定种群规模NP，最大进化代数G_和混沌控制参数；
[0038] 步骤（4. 2):初始化进化代数G和父代种群P。，采用Logistic映射混沌模型产生 混沌向量，进而得到初始种群的第i个个体的第j个分量 Xi，j;
[0039] 步骤（4.3):对父代种群匕依次进行非支配排序、双支联赛选择、交叉和变异，生 成子代种群Qe，其中，父代种群P e每个解的适应度就是它的非支配水平；
[0040] 步骤（4. 4):将父代种群P。和子代种群Q 结合成种群R ，对&进行非支配排序确 定Re全部的非支配解前沿面F= (Fi，F2，…），其中，Qe;
[0041] 步骤（4. 5):计算Re全部的非支配解前沿面F = (F i，F2,…）中的Fi的拥挤距离， 并对Fi进行拥挤距离排序；
[0042] 步骤（4. 6):选择匕拥挤距离最小的子代种群，判断子代种群中非劣等级为1的个 体数目心^是否与种群数目N P相等，当N Fi"t = N P时，则进行自适应混沌细化搜索且变量 的搜索区间缩小，并产生新的决策变量x"
[0043] X" (l-n)x〃 nxy (14)
[0044]式中，n为自适应调节系数；X'U为自适应混沌细化搜索后产生第i个个体的 第j个混沌变量；Xu为初始种群的第i个个体的第j个分量；
[0045] 步骤（4. 7):判断是否达到最大进化代数，若进化代数G小于最大进化代数G_， 则令进化代数G递增，并返回步骤（4.3);否则，将种群中非劣等级为1的所有个体作为 Pareto最优解集，输出并结束运行。
[0046] 所述步骤（4. 6)中自适应调节系数的确定方法为：
[0048] 式中，I是根据目标函数而定的参数，K为迭代次数。
[0049] 所述步骤（5)的具体过程包括：
[0050] 步骤（5. 1):对继电保护的每个目标函数建立如下隶属度函数：
[0052] 其中，Xk为Pareto最优解集中的第k个个体；为第m个目标函数归一化后的 函数值；fm(Xk)为Xk的第m个目标函数值；/r n为Xk的m个目标函数值的最小值；为 Xk的m个目标函数值的最大值；
[0053] 步骤（5.