计及分布式电源的电能质量监测点配置方法与流程

本发明涉及一种基于改进粒子群优化的、为实现计及分布式电源并网的智能配电网的电能质量全面监测和扰动事件智能诊断而对电能质量监测点进行智能优化配置的方法，属电气工程和电能质量领域。

背景技术：
随着电力市场化和社会经济发展，电力故障和电能质量(PowerQuality,PQ)问题造成的经济损失不断增加。同时，当今的能源危机与生态环境问题，使得以新能源为基础的分布式电源(DistributedGenerator,DG)受到越来越多的重视。然而，分布式电源并网会对电网的节点电压、功率潮流和电能质量产生一定影响。对配电网进行全面监测有助于快速排除电力故障和解决PQ问题，降低经济损失以及明确事件责任。考虑到电能质量监测仪(PowerQualityMonitor,PQM)的成本问题，必须对PQM的安装数量和位置进行优化，在满足全局可观的条件下降低经济成本，即电能质量监测点的优化配置，它对供电可靠性具有重要意义。现有的PQM监测点配置方法仍存在明显的缺陷和较大的局限性，且未考虑DG并网的影响。其中一些监测点配置方法仅考虑基尔霍夫电流准则KCL，只能满足电流的全局可观，而不满足电压的全局监测；另外一些监测点配置方法仅考虑电压凹陷域问题，虽然满足了电压的全局可观，却无法满足电流信息的完备性。因此，现有配置方法无法满足对PQ扰动事件的智能诊断和精确定位需求。目前，已有相关成果主要集中在电能质量的扰动识别、扰动定位和在线监测、综合评估等几个研究方面：申请号为CN201510113962.2提出了一种基于不完全S变换的电能扰动识别与定位方法，CN201510223195.0提出了一种基于证据理论的电能质量扰动源定位方法、CN201510308581.X提出了一种数字化电能质量监测终端监测装置及其数据转换方法，CN201510313399.3提出了一种根据故障电阻矩阵消除电压暂降监测盲区的监测节点配置方案。这些相关研究均未能充分考虑DG并网因素以及电流电压同时全局可观的优化策略，且均未涉及在这些情况下用改进的二进制粒子群优化算法(BinaryParticleSwarmOptimization,BPSO)实现电能质量监测点的优化配置。

技术实现要素：
本发明要克服现有优化配置方法无法同时满足电压电流的全局可观的缺点，同时以较低的成本实现含分布式电源的智能配电网的电能质量全面监测和满足扰动事件智能诊断需求，提供一种基于改进粒子群优化的、计及分布式电源且满足电压电流同时全局可观的电能质量监测点优化配置的方法，并具有较好的经济性和系统优化效果。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于改进二进制粒子群优化的、计及分布式电源且满足电压电流同时全局可观的电能质量监测点优化配置的方法，所述分布式电源并网是指新能源开发利用和分布式发电技术背景下的分布式电源接入智能配电网，所述电能质量监测点是指电能质量监测仪在配电网中的潜在安装位置，所述优化配置方法是指满足全面监测和智能诊断条件下的电能质量监测仪PQM安装的最佳数量和具体位置。本发明所述的计及分布式电源的电能质量监测点配置方法，包括以下步骤：1)对计及分布式电源并网的电能质量监测点优化配置中的相关概念进行定义；定义计及分布式电源DG情况下的“配电网的全面监测”，是指能满足电能质量扰动事件的智能诊断要求而需要获取的电压和电流信息监测程度；定义“电压和电流的全局可观”，是指基于配置安装的PQM获取信息，再通过状态估计进一步获取其他未安装线路和节点的信息，使得配电网全网所有线路和节点的电压和电流信息可观测。定义监测点的“配电权重系数”，是指依据某个潜在监测点的额度容量占所有监测点额定容量总和的比重而得到的一项系数，用于潜在监测点的优先权排序；特别是计及DG并网，当潮流方向发生反转时，使得权重系数优先次序发生改变；2)定义为满足基尔霍夫电流定律KCL的最少个数NKCL，即PQM的配置数量满足电流全局可观的最少个数；定义“优化配置的可行域”，是指优化配置结果的安装数量不少于NKCL；KCL原则表明从一条母线上流出N条线路，一条支路的电流能通过另外N-1条支路计算得出，对于单个节点而言，N-1是避免支路电流不明确的PQM最少安装个数；并考虑PQM安装在支路的端点，即刚从母线分离位置上，PQM监测范围将包括整条线路；因此，NKCL的定义式如下式中，Na表示系统中潜在安装PQM监测点数，计及分布式电源情况下任一条线路的两端都是潜在的安装点；β表示系统中的母线数量；i是计数变量；bi是母线的属性判断值，当母线上连接两条以上线路时，bi判定返回1，否则返回0；3)定义电压可观测区域MRA，是指系统发生电能质量扰动事件时，某监测点所能观测到该扰动事件的区域；实现全网的电压可观测性，即使系统监测点的MRA组合能够覆盖全网；系统中故障点数用Fa表示，则系统全部节点的MRA能用一个维数是Na×Fa的可观测矩阵MMRA表示，其元素赋值m(di,fj)如下式中，Vij表示第j个故障点fj发生短路故障时di节点的电压值，Vt为设置的监测电压阈值；和表示任意i和任意j；当m(di,fj)等于1，表示故障点fj属于节点di的MRA；当m(di,fj)等于0，表示故障点fj不属于节点di的MRA；4)对二进制粒子群优化BPSO模型进行改进；改进后的BPSO中，各个粒子是具有速度参数的一个解，其粒子位置是对应于Na个潜在安装位置的向量,向量维数1×Na，其元素取值为1或0，表示是否安装PQM，所有可行解构成了搜索空间中的位置状态；各粒子的飞翔方向和距离由速度值和当前位置值决定，通过评价函数进行适应值评价，然后粒子群在解空间中追寻当前最优解进行快速搜索，找出最优粒子；改进后PSO模型的迭代过程包括粒子位置和速度的迭代；第n个粒子的速度值的第k次迭代如下：式中，下标n表示第n个粒子，上标k或k+1表示迭代次数；ω为惯性权重，代表速度的惯性系数；c1和c2为加速因子，代表粒子与当前较优位置的差距而产生加速的系数；r0、r1和r2是[0～+1]区间的随机实数；个体极值表示第n个粒子自身的当前找到过的最优位置，全局极值表示所有粒子当前找到过的最优位置；或表示向量v或的第i个元素，任意i＝1,2,…,Na；为中间变量，将复杂的迭代式分为两条使表述明晰化；其中sigmoid(·)函数的定义如下式(5)中，z代表任意变量；速度迭代式(3)表达了粒子群追随当前较优粒子的特性，迭代式(4)用sigmoid(·)函数将速度的取值范围转换为[-1～+1]间的连续值；r0的作用是防止速度趋近于零时，搜索长期停滞而陷入局部极值；第n个粒子的位置迭代，用其元素表示如下：式中，r3为[0～+1]间的随机实数；上标k或k+1表示迭代次数；表示第n个粒子的第i个元素的取值，任意i＝1,2,…,Na；判断条件的含义是：若第k次粒子位置与其速度之和大于动态阈值时，则第k+1次位置取值为1，否则为0，且每个元素分别计算；模型改进的目的，是使算法在粒子迭代过程中，保持向当前较优粒子方向搜索的能力，克服二进制运算在优化过程中的适用性问题，而且其阈值具有动态性能，防止过早陷入局部收敛；5)构建新的评价函数，将粒子群代入所构建评价函数计算适应值，对应的适应值越小，表示其解越优良；评价函数由4个子函数及其系数构成：式中，μ1为单个PQM的成本因子，为权重函数；μ2表示不满足KCL原则而产生的冗余因子，为相应的冗余函数；λ1表示不满足MRA时的惩罚因子，为相应的判定函数；λ2表示覆盖因子，为相应的覆盖函数；其中第一项，权重函数表示对所有安装PQM监测点进行的权重累加，若监测点数越少其值越小，其定义式如下式中，Si为第i个安装点的额定容量，ΣSN为所有额定容量总和；ξ(i)表示对应的配电权重系数，其取值为略小于数值1的正数；配电权重系数是基于安装点的额度容量占总容量的比例，再求出其与数值1的差值，该系数越小反而表示其优先权的权重越大；其中第二项，冗余函数计算了不满足N-1原则而产生的冗余度；其中第三项，判定函数用于判定是否满足电压全局可观；式中，y(j)表示向量y的第j个元素；为电压可观测矩阵MMRA的1×Fa维向量y过渡中间向量；式(12)用下标注释了运算维数，若的运算结果y中存在数值为0的项，表明当前解在对应的行列处存在无法监测到的故障点，则式(11)的连乘积条件将等于0，使得判定返回值等于1，进而触发评价函数式(10)中的惩罚因子λ1；其中第四项，覆盖函数表达监测点的利用效率；||y1||＝[y1(1)2+y1(2)2+…y1(Fa)2]1/2(14)式中，||y1||表示求向量y1的欧氏范数，代表1×Fa维的全1向量，y(j)数值的物理含义是故障点被多个监测点同时监测到的个数；当y1的欧氏范数趋近于零时，表明所有故障点均能监测且仅被一个监测点测到，利用率最高；反之其范数越大，表明存在过多的监测点被覆盖在配电网的某块区域；6)初始化粒子群位置和速度，将粒子群代入评价函数式计算适应值，并对初始的极值进行赋值；7)根据粒子位置和速度的迭代式，更新所有粒子；对可行域进行反馈校验，若不满足可行域，则对该粒子的随机一个元素置1变异，再反馈校验，直到满足可行域；8)再将所有粒子群代入评价函数式计算适应值；若粒子的适应值优于此前的个体极值，则更新个体极值，否则不变；若最佳的个体极值优于此前的全局极值，则更新全局极值，否则不变；9)当达到最大迭代次数，则跳出循环，并输出当前的全局极值作为优化结果；否则返回步骤7继续迭代；根据全局极值中取值为1的元素，来确定PQM的安装位置，并累加的所有元素值得到安装总个数。本发明针对分布式电源并网、配电网的全面监测、扰动事件智能诊断和精确定位的综合需求等影响因素进行电能智能监测点的优化配置研究，提出了计及DG并网情况下同时考虑电压和电流全局可观的优化配置思路，改进了的BPSO模型并构建了新的评价函数，通过带可行域反馈校验的粒子群迭代过程，寻找PQM配置方案的最优解。实现了一种基于改进BPSO的、计及分布式电源且满足电压电流同时全局可观的电能质量监测点优化配置的方法，且能满足配电网的全面监测、扰动事件智能诊断和精确定位的综合需求。本发明的有益效果主要表现在：1、定义了计及分布式电源情况下的智能配电网的全面监测、电压和电流全局可观、配电权重系数概念；2、改进了二进制粒子群优化BPSO模型以及构建了一种新的评价函数，并提出了一种基于改进BPSO的电能质量监测点的优化配置方法；3、所提优化配置方法能以较低的成本实现了含DG配电网的电能质量全面监测，并满足电压和电流全局可观、满足扰动事件的智能诊断和精确定位需求。附图说明图1为本发明方法的具体实施流程图。图2为DG对配电权重的影响示意图。图3为添加DG的IEEE13节点配电网拓扑图。图4为粒子群的个体极值收敛过程图。图5为粒子群的全局极值收敛过程图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。实施例中计及分布式电源的电能质量监测点优化配置方案总体框图如附图1所示，本发明所述的计及分布式电源的电能质量监测点配置方法，包括以下步骤：1)对计及分布式电源DG并网的电能质量监测点优化配置中的相关概念进行定义；定义计及DG情况下的“配电网的全面监测”，是指能满足电能质量扰动事件的智能诊断要求而需要获取的电压和电流信息监测程度；定义“电压和电流的全局可观”，是指基于配置安装的PQM获取信息，再通过状态估计进一步获取其他未安装线路和节点的信息，使得配电网全网所有线路和节点的电压和电流信息可观测；定义监测点的“配电权重系数”，是指依据某个潜在监测点的额度容量占所有监测点额定容量总和的比重而得到的一项系数，用于可选监测点的优先权排序；如图2所示，计及DG并网且潮流方向发生反转时，使得图2中{S1至S5}的权重系数大小次序发生改变；2)定义NKCL为满足基尔霍夫电流定律KCL的最少个数，即PQM的配置数量满足电流全局可观的最少个数；定义“优化配置的可行域”，是指优化配置结果的安装数量不少于NKCL；KCL原则表明从一条母线上流出N条线路，一条支路的电流能通过另外N-1条支路计算得出；并考虑PQM安装在支路的端点，PQM监测范围将包括整条线路；因此，NKCL的定义如式(1)所示；3)定义电压可观测区域MRA，是指系统发生电能质量扰动事件时，某监测点所能观测到该扰动事件的区域；用Fa表示系统中故障点数，则系统全部节点的MRA用一个维数是Na×Fa的可观测矩阵MMRA表示，其元素值m(di,fj)如式(2)所示；4)对二进制粒子群优化BPSO模型进行改进；改进后的BPSO中，各个粒子是具有速度参数的一个解，其粒子位置是对应于Na个潜在安装位置的向量，向量维数1×Na，其元素取值为1或0来表示是否安装PQM，所有可行解构成了搜索空间中的位置状态；各粒子的飞翔方向和距离由速度值和当前位置值决定，通过评价函数进行适应值评价，然后粒子群在解空间中追寻当前最优解进行快速搜索，找出最优粒子；改进后PSO模型的迭代过程包括粒子位置和速度的迭代；第n个粒子的速度值的第k次迭代如式(3-5)所示；第n个粒子的位置迭代，用其元素表示如式(6)所示；模型改进的目的，是使算法在粒子迭代过程中，保持向当前较优粒子方向搜索的能力，克服二进制运算在优化过程中的适用性问题，而且其阈值具有动态性能，防止过早陷入局部收敛；5)构建新的评价函数，将粒子群代入所构建评价函数计算适应值，对应的适应值越小，表示其解越优良；评价函数由4个子函数及其系数构成，如式(7-14)所示，包括了配电权重、电流全局可观、电压全局可观和覆盖效率四个方面；6)初始化粒子群位置和速度，将粒子群代入评价函数式计算适应值，并对初始的极值进行赋值；7)根据粒子位置和速度的迭代式，更新所有粒子；对可行域进行反馈校验，若不满足可行域，则对该粒子的随机一个元素置1变异，再反馈校验，直到满足可行域；8)再将所有粒子群代入评价函数式计算适应值；若粒子的适应值优于此前的个体极值，则更新个体极值，否则不变；若最佳的个体极值优于此前的全局极值，则更新全局极值，否则不变；9)当达到最大迭代次数，则跳出循环，并输出当前的全局极值作为优化结果；否则返回步骤7继续迭代；根据全局极值中取值为1的元素，来确定PQM的安装位置，并累加的所有元素值得到安装总个数。下面以图3所示的IEEE13节点配电网为实施例，进一步说明本发明的操作过程，添加的DG在Bus611处并网，图中的黑色方框PQM为待定信息，需要通过所提优化配置方法得到结果后来确定。用MATLAB/simulink建模仿真，电能质量扰动源位于线路L6，扰动事件为能量注入型的短时投切。基于已确定的线路拓扑结构信息，根据式(1)获取满足基尔霍夫电流定律KCL的最少个数NKCL等于6。并获得由0或1构成的、22×12维的可观测矩阵MMRA，每个具体元素的取值按照式(2)来确定，其中监测电压阈值设置为额定值的百分之九十。对改进算法中的初始参数进行设定：粒子群种群数量设置为40，迭代次数为300次。其他参数设置如下：成本因子μ1取1.1，冗余因子μ2取0.15，惩罚因子λ1取2.0，覆盖因子λ2取0.2。按照所述参数设置，先初始化粒子群，随机取40个粒子，代入评价函数获得适应值，并将其赋值给初始的个体极值和全局极值。然后进行粒子群迭代搜索，得到其个体极值的收敛过程如图4所示，为保持图形的清晰度，每5次迭代标注一个星点“*”符号。从图4的总体趋势得到个体极值的适应值以类似于指数衰减的规律，不断地逼近全局最优解。粒子向当前较优位置的追随效果，使得算法具有较快的收敛速度。如图4中第100～150次迭代过程中，能够清晰地观察到一部分位置较差的粒子在追随作用下，跳出局部收敛区域，快速地逼近最优解。粒子群的全局极值的收敛过程如图5所示，显示了其收敛速度接近于指数收敛。根据粒子群迭代最后输出的全局极值，按照中取值为1的元素，来确定PQM的安装位置，并累加其所有元素值得到安装总个数，如表1所示，其中650-632表示从节点650向节点632连接的出线位置。将优化结果在拓扑结构图上标注出PQM配置的具体信息，如图3中黑色方框所示。表1PQM优化数量和位置根据表1得优化结果具有73.9％的节省率，即23个潜在安装位置只需要安装6个PQM。进一步验算所得优化结果是否满足电压和电流的全局可观：首先根据公式(1)验算PQM总个数等于KCL的最佳个数NKCL，并验证任一条未安装PQM的线路是否满足KCL定律由已安装PQM推算得到电流信息；然后按照公式(2)的MRA矩阵，验证其符合电压全局可观。因此，验证了所提方法能自动、有效地实现监测点优化配置，且能适用于DG并网的情况，而且所提方法能以较低的成本实现了配电网的电能质量全面监测，满足电压和电流全局可观，从而能满足扰动事件的智能诊断和精确定位需求。如上所述，便可较好地实现本发明，上述实施例仅为本发明的典型实施例，并非用来限定本发明的实施范围，即凡依本发明内容所作的均等变化与修饰，都为本发明权利要求所要求保护的范围所涵盖。