本发明涉及城市电网规划领域，尤其是涉及一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划方法。
背景技术
随着中国输电网架的不断发展，城市互联电网在有效缓解输电压力、增强系统稳定性和抵抗小扰动能力的同时，也不可避免的会遇到新的挑战。其中，500/220kv高低压电磁环网的出现和220kv系统短路电流水平升高即是两个显著问题。为打开高低压电磁环网，需调整电网结构，限制由系统互联和容量增大引起的短路电流水平升高问题，不能简单地采取更换断路器的方法，因此，需要调整电网结构对电网进行分层分区。
为了降低短路电流，保证城市电网的供电可靠性，不能简单地采取更换断路器这种治标不治本的办法，必须对电网的电网结构做出调整。在关停一些小容量机组，提高电网电气距离的同时，还需要解开电磁环网。目前很多的理论和实践均证明，对电网采取分区是解决上述电网问题的有效方法。例如《大电网系统技术》中指出：对一个地区来说，配合高一级电压电网的出现，应当有专门的规划和相应的工程安排，实现对低一级电压电网的改造；随着高一级电压网络的建设，原来的主输电网络应当解环转而成为地区供电网络(次输电网络)，逐步实现分区运行，避免出现高低压电磁环网。因此通过解开电磁环网来限制城市电网的短路电流，是一项有效而可行的措施。
综上所述，在我国城市电网500kv电压等级网架日益普完善的背景下，研究为解开电磁环网而进行的城市220kv电网分区，在电网规划的时候就考虑电网的分区，对降低电网的短路电流，指导我国未来城市电网的发展建设都具有实际的指导意义。
技术实现要素：
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划方法，包括以下步骤：
1)构建考虑电网分区优化运行的城市电网二层规划模型；
2)对考虑电网分区优化运行的城市电网二层规划模型进行求解，获取考虑电网分区优化运行的城市电网规划最优方案。
所述的步骤1)具体包括以下步骤：
11)以规划后分区后电网成本最小作为上层规划模型的目标函数，并建立约束条件；
12)以分区后电网负荷均衡性最大作为下层规划模型的目标函数，并建立约束条件；
13)并对待选方案进行连通性校验，确保最优方案不存在孤岛网架。
3.根据权利要求2所述的一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划方法，其特征在于，所述的步骤11)中，上层规划模型的目标函数表达式为：
minf＝sline+sfuel
其中，sline为线路的建设成本，sfuel为发电的燃料成本，ω为节点的集合，cij为节点i到节点j电线路单位投资费用，lij为节点i到节点j的输电线路长度，nij为节点i到节点j之间新建输电线路回数，λk为火力发电厂k的发电煤耗，ck为电厂k燃料价格，pgk为发电厂k的发电机出力，ng为电机组的集合，th为最大负荷利用小时数。
所述的上层规划模型的约束条件为：
正常情况下约束：
n-1情况下约束：
新建输电线路回数约束：
0≤nij≤nij,max；
其中，b0和
所述的步骤12)中，下层规划模型的目标函数表达式为：
其中，dm为第m号分区的负载率，dmax和dmin分别为分区后的最大负载率和最小负载率，pgk,m为第m号分区的第k号火力发电厂的发电机出力，pdk,m为第m号分区的第k号负荷，dg,m为第m号分区的发电厂的数量，nd,m为第m号分区的负荷的数量，s500为500kv主变的主变容量。
所述的下层规划模型的约束条件为：
正常情况下约束：
n-1情况下约束：
其中，上标n-1表示n-1情况，pg为发电机节点出力，pd为节点负荷，θ为正常情况下的节点相角列向量，b0为正常情况下的系统节点导纳矩阵，θi和θj分别为正常情况下的节点i和节点j的相角列向量，xij为节点i与节点j之间的线路电抗，pij为正常情况下的节点i与节点j之间输电线路上的总潮流，
所述的步骤13)中，为保证规划的方案的可靠性，对所生成的网架方案进行连通性校验，确保求得的最优方案不存在孤岛网架，对于连通的网架方案，按二层规划模型进行求解，对于不连通的网架方案，则对目标函数额外增加惩罚数。
所述的步骤2)中具体包括以下步骤：
21)利用聚类算法对电网进行分区并确定联络通道；
22)采用遗传算法对上层模型进行求解，采用原始-对偶内点法与聚类算法相结合的混合算法对下层模型进行求解，并反馈至上层，最终获取最优的网架方案。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明中充分考虑随着负荷的增长，已有分区结构不合理会带来分区内短路电流超标或供电不足的问题，强调规划时电网分区分层的重要性，本发明基于电网分区优化运行的城市电网规划问题为出发点，通过建立模型和有效算法计算，得出最优规划方案具有方法简单、实用性强的优点。
附图说明
图1为本发明的发明流程图。
图2为聚类算法中电网初步分区算法流程图。
图3为聚类算法中优化分区算法流程图。
图4为聚类算法中电网分区合并算法流程图。
图5为聚类算法中电网分区校验算法流程图。
图6为混合算法求解算法流程图。
图7为实施例18节点系统网络示意图。
图8为考虑电网分区后规划的网络电气接线图。
图9为仅考虑成本规划的网络电气接线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，本发明提供一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划方法，包括以下步骤：
s1对一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划构建二层规划模型，并对方案进行连通性校验，确保最优方案不存在孤岛网架；
s2求解二层规划模型，获取考虑电网分区优化运行的城市电网规划最优方案；
步骤s1中对一种考虑电网分区优化运行的城市电网规划构建二层规划模型，并对方案进行连通性校验，确保最优方案不存在孤岛网架，其具体步骤为：
步骤s11：本专利上层数学模型的目标函数是“规划后分区后电网成本最小”，其中的成本包括线路的建设成本和发电的燃料成本，数学模型具体如下所示：
目标函数“规划后分区后电网成本最小”：
minf＝sline+sfuel
输电线路新建线路成本：
发电机组运行成本：
式中：ω为节点的集合；cij为电线路单位投资费用(万元/km)；lij为j的输电线路长度(km)；nij为i到j之间新建输电线路回数；λk为火力发电厂k的发电煤耗(g/kw·h)；ck为电厂k燃料价格(元/t)；pgk为发电厂k发电机出力(mw)；ng为电机组的集合；th为最大负荷利用小时数(h)；
上层数学模型的约束条件如下所示：
正常运行状态下潮流约束、线路有功潮流约束：
n-1运行状态下潮流约束、线路有功潮流约束：
输电线路约束条件：
0≤nij≤nij,max
式中：b0和
步骤s12：下层数学模型的目标函数是“分区后电网负荷均衡性最大”，数学模型具体如下所示：
目标函数“分区后电网负荷均衡性最大”：
分区负载率：
其中，dm为第m号分区的负载率，dmax和dmin分别为分区后的最大负载率和最小负载率，pgk,m为第m号分区的第k号火力发电厂的发电机出力，pdk,m为第m号分区的第k号负荷，dg,m为第m号分区的发电厂的数量，nd,m为第m号分区的负荷的数量，s500为500kv主变的主变容量。
下层数学模型的约束条件如下所示：
正常运行状态下潮流约束、线路有功潮流约束：
n-1运行状态下潮流约束、线路有功潮流约束：
分区负载率的约束：
0＜di＜1
分区内最大短路电流约束：
il≤ic
发电机出力约束：
式中：上标n-1表示n-1情况，pg为发电机节点出力，pd为节点负荷，θ为正常情况下的节点相角列向量，b0为正常情况下的系统节点导纳矩阵，θi和θj分别为正常情况下的节点i和节点j的相角列向量，xij为节点i与节点j之间的线路电抗，pij为正常情况下的节点i与节点j之间输电线路上的总潮流，
步骤s13：为了保证规划的方案的可靠性，需要对所生成的方案进行连通性校验，以确保求得的最优方案不存在孤岛网架。对于连通的网架方案，按上面所述模型进行求解；对于不连通的网架方案，则直接对目标函数施加一个非常大的惩罚数。
其中，u为网络不连通是的惩罚数，为一个非常大的数，这样当随机产生的规划方案不连通时目标函数直接为一个比较大的数，从而节省计算时间。
步骤s2中求解二层规划模型，获取考虑电网分区优化运行的城市电网规划最优方案，其具体步骤为：
步骤s21：利用聚类算法对电网进行分区，确定联络通道。聚类算法求解电网分区的算法步骤如下：
step.1：对全网进行潮流计算，将电网暂时看成多500kv主变的分区模式，并以此为初始计算短路电流。
step.2：电网初步分区。以线路距离作为相似度的判别条件，依照聚类算法，以单个500kv站为核心，分别编号为a1，a2，……an，遍历所有220kv站，通过比较220kv站与500kv站的距离大小，采用聚类算法，以单500kv主变的分区模式进行初步分区分区，具体流程图如图2所示。
step.3：优化初始分区。以“主变负载率均匀”为目标函数，首先将经过初步分区后的电网按照主变负载率从低到高排序，然后得出主变负载率最低的分区，统计该分区的相邻分区以及与各相邻分区的边界节点，接着将边界节点依次分给主变负载率最低的分区，，并校验最大短路电流，在最大短路校验合格的情况下，重新计算合并后分区的主变负载率，将重新计算的主变负载率与其他分区的主变负载率再按照从低到高的顺序排序，如此循环，直到主变负载率最高的分区为止。具体流程图如图3所示。
step.4：分区合并。以“主变负载率均匀”为目标函数，首先将经过初步分区后的电网按照主变负载率从低到高排序，然后将主变负载率最低的两个分区进行分区合并，并校验最大短路电流，在最大短路校验合格的情况下，重新计算合并后分区的主变负载率，将重新计算的主变负载率与其他分区的主变负载率再按照从低到高的顺序排序，如此循环，直到主变负载率最高的分区为止。具体流程图如图4所示。
step.5：分区校验。对所得到的分区结果进行校验，检验各分区的短路电流是否超标，对有存在短路电流超标的分区，将弃置所得结果，重新采用聚类算法对电网进行分区。具体流程图如图5所示。
步骤s22：采用遗传算法，聚类算法和原始-对偶内点法这三种算法对联络通道确定的二层模型进行求解。采用遗传算法对上层模型进行求解；采用原始-对偶内点法与聚类算法相结合的混合算法对下层模型进行求解，并反馈至上层。算法的求解步骤如下：
step.1：输入原始数据，并设置参数初始值；
step.2：生成初始种群，并进行编码；
step.3：检查初始种群是否满足要求，若满足则转入step.4，否则重新生成个体替换不符合的个体，并转入step.2重新编码；
step.4：计算种群个体的适应度，并从大到小进行排序；
step.5：根据遗传算法的操作方式对种群个体进行选择，交叉和变异操作；
step.6：判断是否达到最大迭代次数，若是转入step.7，否则转入step.2；
step.7：根据上层得到的最优解，采用聚类算法进行分区计算；
step.8：采用原始-对偶内点法以各发电机出力为变量对分区后电网进行优化求解，并记录优化后各发电机出力，并将优化后的各发电机出力值覆盖初始发电机出力值；
step.9：判断是否满足上下层最大迭代次数，若是则输出结果并结束，否则转入step.2；
混合算法求解二层规划流程图如图6所示。
实施例网络结构图如图7所示，为18节点系统，该系统现有10个节点、9条线路，原始数据在未来规划水平年该系统有18个节点，总负荷为35870mw，假设每个路径最多有4条回路。图中实线为现有输电线路，虚线为待选输电线路。选择3号，9号和11号作为4×750(mva)的500kv变电站下的220kv变电站。经过随机选择，其中1号、2号、3号、4号、5号、6号、7号、8号、9号、11号、12号、13号、16号的接线方式为双母双分段接线，10号、14号、15号、17号和18号的接线方式为单母分段。
通过本专利提出的混合算法对模型进行求解，初始种群规模取800，遗传迭代计数器最大值取100，中心参数σ取0.1，对偶间隙取10-6，输电线路单位投资成本均取120万元/km，发电煤耗取285g/kwh，燃料价格为700元/t。网络不连通时施加的惩罚数u取109。在matlab2013a平台上进行编程实现。所得规划线路如图8所示。由图可知，该算例被分为3个分区，每个分区都是单500kv站模式。具体各分区的最大短路电流，用电负荷，发电站总供电量和成本如表1所示。
表1分区后各分区数据
若在规划时仅考虑成本最低，不考虑分区的情况，进一层数学模型进行计算，可得规划网络如图9所示。由图可知，在未考虑分区的规划中，虽然最大短路电流并未超标，且成本比考虑分区时的电网规划要低，但是，假设5年后，整体负荷增长10％，其最大短路电流和成本与考虑分区时的电网规划进行对比如表2所示。
表2分区与未分区规划后各年份电网最大短路电流
由表可知，未分区的电网在第3年的时候最大短路电流已经接近50ka，在第4年将超过50ka，但是在考虑分区的情况下，电网在第5年的时候最大短路电流为45.2ka，证明了在基于分区的城市电网规划对减少短路电流的增长具有实质性的作用。