基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，属电力系统安 全防御与恢复控制领域。 技术背景
[0002] 近年来不断发生的大停电事故表明，大停电是现代电力系统必须面对的严重威 胁。随着电力系统规模的日益扩大及社会对电力供应依赖度的不断提高，大停电事故造成 的后果也越来越严重。网架重构阶段的主要任务是充分利用前一阶段已恢复的孤立小系 统，选择合适的待恢复厂站与线路组合并确定相应的投运顺序，尽快为重要厂站送电并逐 步建立起稳定的网架结构。网架重构阶段系统恢复的好坏直接影响到后续负荷恢复以及整 个电网的恢复效率。
[0003] 目前网架重构研究的主要工作集中在两方面：目标网架的确定以及恢复到目标网 架的具体恢复路径序列的确定。在研究中大多将线路的操作时间作为确定数来处理，但由 于网架重构阶段涉及的元件及操作众多，对线路投运来说，其操作时间具有不确定性。有学 者认识到了这一点而将操作时间作随机数处理，但随机分布规律是建立在大量的统计数据 之上的，历史数据很可能由于数据量不足而产生偏差，从而导致结果不准确。而结合历史数 据及相关运行经验，我们往往较容易确定其最可能的取值以及可能分布的范围，操作时间 的这种不确定情况更适合用模糊变量表示，且可以用隶属函数很好的表示其模糊特性。因 此，将操作时间作为模糊变量处理更贴近理论实际。同样，线路投运时的恢复可靠性也具有 不确定性，不同线路组合造成目标网架整体的恢复可靠性也不同，而基于系统安全性的考 虑，我们往往希望形成的目标网架具有高的可靠性，之前也少有对这方面的研究。
【发明内容】
[0004] 针对上述背景，本发明综合考虑线路投运时其操作时间与恢复可靠性的不确定 性，提出了一种基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，以得到更为合理准确的 网架重构方案。
[0005] 为达到上述目的，该网架重构优化方法包括网架重构优化模型的建立模块与网架 重构优化算法模块。
[0006] 所谓网架重构优化模型的建立，即将线路操作时间与恢复可靠性假设为三角模糊 变量，在此基础上定义整个网架的恢复可靠性指标，运用模糊机会约束规划理论，以机组在 其启动时限内成功获得启动电源为约束，以在尽可能短的重构时间内网架恢复可靠性达到 最高为目标，建立网架重构优化的模糊机会约束模型，以期得到满足一定置信水平的网架 重构方案。
[0007] 所谓网架重构优化算法是由最短路径算法、模糊模拟以及交叉粒子群算法三部 分结合而成。即根据前述建立的模型及网架重构的特点，提出适用于本模型求解的方法， 采用基于模糊模拟的交叉粒子群算法为待恢复目标节点优化恢复顺序，同时采用经典的 Dijkstra算法为待恢复节点确定恢复路径。
[0008] 此外，本发明对由算法优化得到的恢复方案进行潮流校验，只有通过潮流校验或 各调节量在允许范围内的方案才视为可行。
[0009] 所述基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法的具体步骤如下：
[0010] 步骤一，以三角模糊变量来表示发明中涉及到的线路操作时间等模糊不确定量；
[0011] 步骤二，定义待恢复节点的恢复可靠性并进一步确定整个网架的恢复可靠性指 标；
[0012] 步骤三，以机组在其启动时限内成功获得启动电源为约束，以在尽可能短的重构 时间内网架恢复可靠性达到最高为目标，建立基于模糊机会约束的网架重构优化模型；
[0013] 步骤四，网架重构优化模型的求解，进一步地：
[0014] (1)确定黑启动电源和待恢复目标节点并设置初始参数，形成Np个初始粒子；
[0015] (2)对粒子进行循环迭代，i= 1 :NP ;
[0016] (3)取当前粒子i，调用Dijkstra算法搜索在该恢复顺序下各目标节点的恢复路 径；
[0017] (4)对机组节点，采用模糊模拟检验模糊机会约束；
[0018] (5)判断是否通过检验，是则进行（6)，否则，利用变异操作对粒子进行更新，之后 返回步骤（3);
[0019] (6)对通过校验的粒子进行潮流校验；
[0020] (7)判断所有粒子是否迭代完成；是则进行（8)，否则返回步骤⑵；
[0021] (8)模糊模拟计算粒子的适应度，并确定个体极值pbest、全局极值gbest以及它们对 应的极值位置Pxbest、gxbest ;
[0022] (9)利用交叉迭代操作对粒子进行更新；
[0023](10)判断是否达到迭代的最大次数；是则进行（11)，否则返回步骤⑵；
[0024] (11)输出最优粒子及对应的节点恢复路径，即得到最终的网架重构方案。
【附图说明】
[0025] 图1为本发明的基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法的流程图。
[0026] 图2为IEEE30节点系统最优的网架重构方案。
【具体实施方式】
[0027] 下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
[0028] 1网架重构优化模型的建立
[0029] 本发明以三角模糊变量来表示线路的操作时间，结合运行经验，对于某条可恢复 的线路，其操作时间介于乐观估计值h与悲观估计值t3之间，而t2是其最可能的恢复操作 时间，操作时间的这种模糊性可用三角模糊变量表示，其隶属函数如式（1)所示。对于文中 涉及到的其他参数的模糊性都可用类似的方法来描述和处理。
[0030]
【主权项】
1. 一种基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，其特征是该方法包括网架重 构优化模型的建立模块和网架重构优化算法模块。
2. 根据权利要求1所述的基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，其特征在 于，网架重构优化模型的建立模块，即将线路操作时间与恢复可靠性假设为三角模糊变量， 在此基础上定义整个网架的恢复可靠性指标，运用模糊机会约束规划理论，以机组在其启 动时限内成功获得启动电源为约束，以在尽可能短的重构时间内网架恢复可靠性达到最高 为目标，建立网架重构优化的模糊机会约束模型，以期得到满足一定置信水平的网架重构 方案。
3. 根据权利要求1所述的基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，其特征在 于，网架重构优化算法模块，由最短路径算法、模糊模拟以及交叉粒子群算法三部分结合而 成。即根据前述建立的模型及网架重构的特点，提出适用于本模型求解的方法，采用基于模 糊模拟的交叉粒子群算法为待恢复目标节点优化恢复顺序，同时采用经典的Di jkstra算 法为待恢复节点确定恢复路径。
4. 根据权利要求1所述的基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，其特征在 于，对由算法优化得到的恢复方案进行潮流校验，只有通过潮流校验或各调节量在允许范 围内的方案才视为可行。
5. -种基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，其特征在于，所述的具体步 骤如下： 步骤一，以三角模糊变量来表示发明中涉及到的线路操作时间等模糊不确定量； 步骤二，定义待恢复节点的恢复可靠性并进一步确定整个网架的恢复可靠性指标； 步骤三，以机组在其启动时限内成功获得启动电源为约束，以在尽可能短的重构时间 内网架恢复可靠性达到最高为目标，建立基于模糊机会约束的网架重构优化模型； 步骤四，网架重构优化模型的求解，进一步地： (1) 确定黑启动电源和待恢复目标节点并设置初始参数，形成Np个初始粒子； (2) 对粒子进行循环迭代，i = I :NP ; (3) 取当前粒子i，调用Dijkstra算法搜索在该恢复顺序下各目标节点的恢复路径； (4) 对机组节点，采用模糊模拟检验模糊机会约束； (5) 判断是否通过检验，是则进行（6)，否则，利用变异操作对粒子进行更新，之后返回 步骤（3); (6) 对通过校验的粒子进行潮流校验； (7) 判断所有粒子是否迭代完成；是则进行（8)，否则返回步骤（2); (8) 模糊模拟计算粒子的适应度，并确定个体极值pbest、全局极值gbest以及它们对应的 极值位置 Psbest、gsbest ; (9) 利用交叉迭代操作对粒子进行更新； (10) 判断是否达到迭代的最大次数；是则进行（11)，否则返回步骤（2); (11) 输出最优粒子及对应的节点恢复路径，即得到最终的网架重构方案。
【专利摘要】本发明涉及一种基于模糊机会约束的电力系统网架重构优化方法，属电力系统安全防御与恢复控制领域。该方法包括网架重构优化模型的建立与网架重构优化算法两模块。该方法将线路操作时间与恢复可靠性分别用三角模糊变量表示，并定义了评价目标网架性能的恢复可靠性指标，考虑机组启动时限，在模糊机会约束的框架下，建立了基于模糊机会约束的网架重构优化模型，采用模糊模拟、交叉粒子群算法与Dijkstra算法相结合的求解方法，优化确定机组启动顺序和重构时间最短、可靠性最高的恢复网架。本发明合理考虑了网架重构阶段线路投运时操作时间与恢复可靠性的模糊性，优化确定的最优网架重构方案兼顾系统重构速度及安全性要求，更具现实意义。
【IPC分类】H02J3-00, G06Q50-06, G06Q10-04
【公开号】CN104868465
【申请号】CN201410073048
【发明人】李文云, 梁海平, 朱涛, 顾雪平, 赵川, 刘艳, 李玲芳, 张雪丽, 梁铃, 马腾飞, 张丹, 叶华, 左智波
【申请人】云南电力调度控制中心, 华北电力大学（保定）
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2014年2月26日