一种区域挂牌停电后重启路径优化方法与流程

1.本发明属于配电网规划管理技术领域，尤其涉及一种区域挂牌停电后重启路径优化方法。


背景技术：

2.出于检修、维护、调试等各种原因，电网会不定期对部分区域进行挂牌停电以便于进行各类作业，在挂牌停电结束后，为保证生产生活恢复正常，需要尽可能快的恢复供电，但由于设备投运时间以及投运条件、供需侧负荷平衡以及节点关联设备的状态等，都会影响重启后电网持续供电的稳定性，因此挂牌停电后节点重启恢复供电的路径方案需要经过优化配置，目前常通过控制挂牌停电的范围以及结合分区控制等方案，配合区域供配电制度来进行制度性重启调度，但上述重启路径方案依赖于相对稳定的电网结构以及明确清晰的控制路径，可预见的，在控制区域规模继续扩大，电网节点状态信息模糊等情形下，快速增大的数据处理量，任意异常节点对于某个调度方案的直接否定等原因，会导致上述方案难以快速有效的确定最佳的重启调度方案，限制了挂牌停电后的重启调度效率。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于，根据实际需求，提供一种能够高效快速确定优选重启方案，提高断电后恢复效率，降低重启成本，减少停电对于生产工作的不利影响的区域挂牌停电后重启路径优化方法。
4.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。
5.一种区域挂牌停电后重启路径优化方法，包括如下步骤：
6.步骤1.收集挂牌停电区域内的输电路径、节点数量、节点投运状态、各节点的负荷、功率、容量；
7.步骤2.建立区域电网当前重启状态和目标状态集，包括：区域电网已经重启的节点的集合、确定计划中需要实现重启的目标节点的集合；
8.步骤3.建立节点重启路径方案的目标函数：
9.其中ti是指第i个节点间路径的重启成本，其中mi为第i个节点间路径的重启状态，mi＝1表示重启，mi＝0表示不重启；
10.步骤4.将路径是否重启状态量进行组合，得到区域电网内的路径状态矩阵mi，构成的集合mi形成一组编码，每一个重启路径对应一组编码，编码中的状态量的值代表对应每个路径的重启状态，基于遗传编码算法，以mi为种群个体，可产生一系列的随机初始化种群w，种群w中的每个个体mi代表一个重启路径；
11.约束条件：
12.其中m
+
是指已经重启的路径的集，pj是指第j条路径的有功功率，是指路径j的潮流极限；f是已重启的系统的频率，f
min
是指系统频率下限，f
max
是系统频率上限；
13.步骤5.通过遗传算法生成初始化种群w，根据约束条件对初始化种群w中的每个个体进行验证，筛选出满足约束条件的合格个体，计算各个体的目标函数值，选择目标函数值最小的两个个体予以保留并遗传至下一代，设定遗传算法参数后进行个体遗传遗传迭代，直至得到最终的遗传个体，按照个体的目标函数值大小进行排序，输出若干优选个体，根据个体状态矩阵参数转换至重启路径方案，选择合适的方案。
14.对前述区域挂牌停电后重启路径优化方法的进一步改进或者优选实施方案，所述步骤5还包括：基于容量约束的待重启节点再分配的步骤，具体是指：
15.在每次遗传迭代前，利用当前已重启网络的负荷承载数据，对输出型目标节点接入后系统后是否能够持续运行进行校验，校验约束：
16.其中l是指计划启动的输出型目标节点的数量，是第l个待启动的输出型目标节点的启动负荷，n
+
是指已经重启的输出型节点的数量，是指第n
+
个已启动的输出型节点的负荷承载能力；
17.对于不满足上述约束限制的带充气输出型目标节点进行剥离后，更新需要重启的目标节点，
18.在每次遗传迭代后，将被剥离的目标节点补充至下一次遗传迭代的目标节点集中。
19.对前述区域挂牌停电后重启路径优化方法的进一步改进或者优选实施方案，所述步骤5还包括：建立优先度矩阵[yi]，yi是指第i(i∈m)条路径的优先权重；在每次更新结束得到新的个体之后，将目标函数值与优先度矩阵[yi]相乘后再排序。
[0020]
对前述区域挂牌停电后重启路径优化方法的进一步改进或者优选实施方案，基于不同情形下的基本约束条件，对每次更新后产生的个体进行校验筛选，具体包括：对于区域电网内含有大量的供电线路，导致线路产生的无功功率不可忽视时，应当保证线路重启后产生的无功功率不超过系统的无功容量限制，建立使系统能够稳定运行的容量约束限制：
[0021]
其中j是指成功完成重启的路径的数量，q
j-是指第j个路径的无功负荷，k是指成功完成重启的输出型节点的数量，q
k+
是指第k个电能输出节点的无功容量。
[0022]
对前述区域挂牌停电后重启路径优化方法的进一步改进或者优选实施方案，基于不同情形下的基本约束条件，对每次更新后产生的个体进行校验筛选，具体包括：对于区域电网系统对于稳定性的要求较高时，应当保证电网运行过程中各种有功和无功功率相对平衡，以实现经济性、稳定性和安全性的协调，建立使系统能够均衡稳定运行的功率平衡约束限制：
[0023][0024]
其中，w
xy
是指节点x和节点y之间的路径，p
x
是指节点x向电网输入的有功功率，q
x
是指节点x向电网输入的无功功率，p
lx
是指节点x消耗的有功功率，q
lx
是指节点x消耗的无功功率，δ为节点的电压，β
xy
是节点x和节点y之间的电压相位差，a
xy
和b
xy
是节点导纳矩阵第x行第y列元素对应的实部和虚部。
[0025]
对前述区域挂牌停电后重启路径优化方法的进一步改进或者优选实施方案，所述步骤5中，在通过遗传算法生成初始化种群w时，对于任意两个初始化种群个体，将其对应的初始编码按照相同分割方式进行分割呈若干基因池，每个基因池中含有来自于两个初始化种群个体对应位置的编码片段，按照顺序依次从每个基因池中随机选择一个编码片段进行组合形成新的初始化种群个体。
[0026]
其有益效果在于：
[0027]
本技术的区域挂牌停电后重启路径优化方法，通过将重启路径的规划方案转换为编码组合方式，提供了一种可以利用遗传变换思维实现快速确定优选重启路径方案，进而可以提高路径规划效率，同时便于有效检索可行路径方案，保证路径规划的全面性和有效性。
附图说明
[0028]
图1是区域挂牌停电后重启路径优化方法的流程原理图。
具体实施方式
[0029]
以下结合具体实施例对本发明作详细说明。
[0030]
本技术的区域挂牌停电后重启路径优化方法，主要用于区域电网在挂牌停电结束后快速实现重启，在尽可能低的重启成本下提高供电恢复效率，以降低挂牌停电对于生产生活带来的不利影响。
[0031]
其具体步骤包括：
[0032]
步骤1.收集挂牌停电区域内的输电路径、节点数量、节点投运状态、各节点的负荷、功率、容量；
[0033]
在停电后进行区域节点重启过程中，需要考虑各节点重启时与电网之间的诸多影响，为确定影响程度以便于获得最优重启路径方案，需要收集挂牌停电区域内的输电路径、节点数量、节点投运状态、各节点的负荷、功率、容量；其中节点是指在电能传递过程中主要作为电能的输出、输入、控制功能的设备或结构，包括输出型的发电机组、电站，由于在某节点接入网络之后，与该节点连接的用电设备或子网可以直接从电网获取电能，因此此类节点定义为输入型节点，且在对接点的用电参数进行计算时需要同步考虑与之直接连接且不属于其他节点的设备或结构；节点投运状态是指该节点是否接重启后的网络；
[0034]
步骤2.建立区域电网当前重启状态和目标状态集，包括：区域电网已经重启的节
点的集合、确定计划中需要实现重启的目标节点的集合；
[0035]
步骤3.建立节点重启路径方案的目标函数：
[0036]
其中t(m)是指节点间路径m的重启成本，其中m(i)为决策变量，i为路径m的重启状态，i＝1表示重启，i＝0表示不重启；其中，重启成本是根据在规划过程中追求的目标属性决定，若追求最快的重启速度，则相应的重启成本可以设定为线路对应节点重启的时间消耗、工时消耗，若追求最小的电能损耗，则重启成本一般为线路及对应节点在重启过程中的无功消耗。
[0037]
步骤4.ruozhuiqiu将路径是否重启状态量进行组合，得到区域电网内的路径状态矩阵[m(i)]，构成的集合[m(i)]形成一组编码，每一个重启路径对应一组编码，编码中的状态量的值代表对应每个路径的重启状态，基于遗传编码算法，以[m(i)]为种群个体，可产生一系列的随机初始化种群w，种群w中的每个个体[m(i)]代表一个可到达目标节点的重启路径；
[0038]
从重启初始点出发，节点间路径的增加会形成若干个可行路径，这些路径具有不同的重启成本，在最终到达待目标节点之前需要不断进行连接，最终形成多个可到达目标节点的多个重启路径方案，每次路径形成时重启成本都存在差异，最终使各个重启路径方案由于路径差异的存在会产生不同的优劣，这种情况与遗传变异问题相同，将路径是否重启状态量进行组合，可得到区域电网路径状态量集[mi]形成的一组编码，每一个重启路径对应一组编码，编码中的状态量的值代表对应每个路径的重启状态，基于遗传编码算法，以[mi]为种群个体，可产生一系列的随机初始化种群w，种群w中的个体[mi]代表一个重启路径；上述随机生成的重启路径仅考虑路径的随机组合，在实际重启工作过程中，对于整个重启路径，需要保证重启路径上的潮流(系统各节点的功率的稳态分布)和系统的频率分布符合要求，即存在约束条件：
[0039]
其中m
+
是指已经重启的路径的集，pj是指第j条路径的有功功率，是指路径j的潮流极限；f是已重启的系统的频率，f
min
是指系统频率下限，f
max
是系统频率上限；
[0040]
步骤5.通过遗传算法生成初始化种群w，根据约束条件对初始化种群w中的每个个体进行验证，筛选出满足约束条件的合格个体，计算各个体的目标函数值，选择目标函数值最小的两个个体予以保留并遗传至下一代，设定遗传算法参数后进行个体遗传遗传迭代，直至得到最终的遗传个体，按照个体的目标函数值大小进行排序，输出若干优选个体，根据个体状态矩阵参数转换至重启路径方案，选择合适的方案。
[0041]
节点重启过程中，输出型节点的重启需要的功率远超传统输入型节点以及线路上的无功损耗，同时由于输出型节点的重启需要消耗更大的工作量以及更多的时间，为尽可能提高重启效率，应当首先根据已重启电网的负载能力将优先将满足重启条件的输出型的目标节点进行重启，在新的输出型节点接入后进一步重启更多借点，进而减少所需要进行重启的总节点数目、降低所需要重启的路径的总量、缩短路径降低线路损耗，在具体操作时，需保证已经重启的输出型节点的负荷承载能力能够满足待启动的输出型节点的启动负荷需求，即新的输出型目标节点接入后系统需能够持续运行的负荷约束限制：
[0042]
其中l是指计划启动的输出型目标节点的数量，是第l个待启动的输出型目标节点的启动负荷，n
+
是指已经重启的输出型节点的数量，是指第n
+
个已启动的输出型节点的负荷承载能力；
[0043]
基于上述约束条件，首先利用当前已重启网络的负荷承载数据对待重启输出型目标节点进行校验，对于不满足上述约束限制的带充气输出型目标节点进行剥离，更新需要重启的目标节点，并在后续步骤中基于遗传迭代的目标节点确定最优路径后，将被剥离的目标节点作为新的目标，并重复整个步骤；
[0044]
基于前述基础，通过遗传算法生成初始化种群w，根据约束条件对初始化种群w中的每个个体进行验证，筛选出满足约束条件的合格个体，计算各个体的目标函数值，选择目标函数值最小的两个个体予以保留并遗传至下一代，设定遗传算法参数后进行个体遗传遗传迭代，直至得到最终的遗传个体，按照个体的目标函数值大小进行排序，输出若干优选个体，根据个体状态矩阵参数转换至重启路径方案，选择合适的方案。
[0045]
为了提高求解效率，降低运算成本，在通过遗传算法生成初始化种群w时，基于基因组合原理，可通过初始化种群中的两个个体通过编码分割组合的方式获取初始化种群的新个体，进而提高初始化种群的生成效率，具体而言：对于任意两个初始化种群个体，将其对应的初始编码按照相同分割方式进行分割呈若干基因池，每个基因池中含有来自于两个初始化种群个体对应位置的编码片段，按照顺序依次从每个基因池中随机选择一个编码片段进行组合即可形成新的初始化种群个体。
[0046]
在实际实施过程中，不同节点之间的路径因为启用成本、效率以及稳定性的原因，存在差异，同时因为规划用途的限制，区域特点等原因，不同节点之间的路径存在不同的选择倾向，因此可以建立优先度矩阵[yi]，yi是指第i(i∈m)条路径的优先权重；在每次更新结束得到新的个体之后，将目标函数值与优先度矩阵[yi]相乘后再排序；
[0047]
上述目标函数将配电网挂牌停电后的重启路径方案优化问题简化为基于拓扑网络的路径优选问题，但在实际实施过程中，节点之间的关联性、节点负荷容量以及供需侧负荷平衡等因素的存在会对节点的重启恢复带来实质性限制因素，若不考虑这些限制因素，可能会导致节点重启失败或者重启后电网稳定性下降甚至出现配电故障等问题，例如前述方案能够在主要是输入型节点的电网，以及系统稳定的中小型区域电网内能够快速生成重启路径并通过重启成本和约束限制的验算快速形成优选重启路径，但当区域电网内存在大量的输出型节点，或者电网规模较大时，由于输出型节点接入时对于电网系统的功率冲击较大，以及大规模电网内线路中不可忽视的线路损耗，会影响重启状态和效果的判定，因此，经过统计分析不同状态下挂牌停电后节点重启的调试过程后，可以在利用遗传算法进行迭代过程中，可以基于不同情形下会直接影响电网网络运行状态结果的几个要素，形成必要的基本约束条件，对每次更新后产生的个体进行校验筛选，具体包括以下情形：
[0048]
a、对于区域电网内含有大量的供电线路，导致线路产生的无功功率不可忽视时，应当保证线路重启后产生的无功功率不超过系统的无功容量限制，存在使系统能够稳定运
行的容量约束限制：
[0049]
其中j是指成功完成重启的路径的数量，q
j-是指第j个路径的无功负荷，k是指成功完成重启的输出型节点的数量，q
k+
是指第k个电能输出节点的无功容量；
[0050]
b、在重启过程中，当区域电网系统对于稳定性的要求较高，除了保证前述节点启动瞬间负荷以及容量的需求之外，还需要保证电网运行过程中各种有功和无功功率相对平衡，以实现经济性、稳定性和安全性的协调，得到使系统能够均衡稳定运行的功率平衡约束限制：
[0051][0052]
其中，w
xy
是指节点x和节点y之间的路径，p
x
是指节点x向电网输入的有功功率，q
x
是指节点x向电网输入的无功功率，p
lx
是指节点x消耗的有功功率，q
lx
是指节点x消耗的无功功率，δ为节点的电压，β
xy
是节点x和节点y之间的电压相位差；a
xy
和b
xy
是节点导纳矩阵第x行第y列元素对应的实部和虚部，
[0053]
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。