一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置及方法
【专利摘要】一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置及方法，属于配电网扩展规划领域。确定实际配电网的关键环节，所述的关键环节进一步包括关键线路和关键变压器，配电网关键环节的抗灾变性分析及单项措施表的获得，以配电网投资费用最少为目标之一，对配电网的关键环节进行扩展。本发明在综合评估线路关键性指标确定关键线路的过程中不仅结合了线路的介数、线路负荷水平系数、支路关联系数，还考虑了线路发生故障的概率；在确定配电网中的关键变压器的过程中不仅考虑了变压器之间的密切程度，还考虑了变压器在电力系统中影响的权重；这样确定的关键环节更加精确。
【专利说明】—种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置及方法
【技术领域】
[0001]本发明属于配电网扩展规划领域，特别涉及一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置及方法。
【背景技术】
[0002]无论是传统配电网还是智能配电网，优质可靠供电都是关键目标之一。受技术条件限制，传统配电网很难实现灾害条件下的电力持续稳定供应，只能依赖事后抢修的被动防御模式，在全球气候变化导致自然灾害频发的大背景下，配电网亟需发展主动型灾害防御技术，减少灾害导致的重大损失。另一方面，随着智能配电网概念的提出及相关技术的发展，配电网已经具备了向主动型灾害防御方向发展的理论基础和技术条件，尤其是灾害条件下对社会生命线的供电保障能力成为一个重要选项。
[0003]在智能配电网仍处于发展中阶段的现实条件下，构建配电网灾害条件下对生命线的供电保障能力会面临如下挑战:首先，配电网的规模越来越大，网络结构越来越复杂，设备故障、负荷变化等影响供电安全的不稳定因素越来越多；其次，随着国家对绿色清洁能源的大力支持，分布式电源、储能装置、电动汽车大规模接入电网，需求响应和双向潮流对配电网结构和运行管理产生重大影响；第三，配电网节点规模大，量测数据多，但由于成本等原因覆盖率却比较低、并且数据质量不佳，上述三个原因直接导致操作人员难以有效掌控配电网各种状态及变化趋势，既影响着正常条件下的配电网可靠供电能力，也影响着灾害条件下对生命线用户的供电保障能力。再加上配电网规划阶段较少考虑抗灾需求，缺乏相应的抗灾规划技术，进一步削弱了配电网的灾害防御能力。
【发明内容】
[0004]针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置及方法，以达到提升配电网的供电可靠性，尤其是灾害条件下生命线用户的供电可靠性，提高电网投资收益的目的。
[0005]本发明的技术方案是这样实现的:一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置，包括:
[0006]数据采集与监控模块:用于采集电压模拟量、电流模拟量、开关量和约束信息，并将模拟输入量转换为数字量；
[0007]通讯模块:用于在数据采集与监控模块和数据处理模块间、数据处理模块与输入输出模块间、数据处理模块与数据库间信息的接收和传输；
[0008]输入输出模块:用于根据接收到的数据处理模块的信息，由操作人员对系统进行监视与控制；
[0009]数据库模块:用于生成预想故障数据库、节点关联矩阵、关键环节抗灾变性指标和候选单项措施记录，完成数据备份与管理；
[0010]数据处理模块:用于对配电网关键环节进行辨识、生成预想故障模式库，进行抗灾变性分析处理；
[0011]在所述的数据处理模块中还进一步包括:
[0012]生成预想故障模式库单元:根据历史数据，建立各个关键环节对应的故障或者各个关键环节对应的因检修而造成的停运；
[0013]动态解析网络拓扑单元:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中标注出变压器节点和配电线路；
[0014]抗灾变性分析处理单元:用于对配电网各个关键环节故障进行抗灾变性分析，得到抗灾变性指标，并生成单项配电网扩展措施表；
[0015]扩展单元:运用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网关键环节的扩展；
[0016]最优扩展识别单元:判断配电网的甩负荷量是否为零；若是，则选取最优的扩展措施集合；若没有，则调整智能选取配电网关键环节单元的阀值，重新选取关键环节；
[0017]智能选取关键环节单元:用于对阈值进行设定，同时按照设定的阀值，识别出关键线路和关键变压器。
[0018]一种基于抗灾变性指标扩展配电网的方法，扩展流程图见附图1，包括以下步骤:
[0019]步骤1:确定实际配电网的关键环节，所述的关键环节进一步包括关键线路和关键变压器，具体步骤如下
[0020]步骤1.1:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中标注出变压器节点和配电线路；
[0021]步骤1.2:利用改进的综合评估线路关键性指标的方法识别实际电力系统的关键线路:在配电网线路的介数、负荷水平系数、支路关联系数三个指标的基础上，进一步引入线路发生故障的概率，综合这四个指标的乘积构成关键性指标，对关键性指标进行排序，关键性指标越大表示越关键；
[0022]步骤1.3:利用模糊综合评判法来定位关键变压器:首先建立模糊矩阵R来表示配电网中各变压器节点之间的联系紧密程度，利用反应变压器在电力配电网中影响权重的模糊权向量A，把模糊权向量A与模糊矩阵R的合成B作为被评判对象的最终评价结果矩阵，该评价结果矩阵中，元素值若大于预先设定的阈值，则该元素表示的变压器为关键变压器；
[0023]步骤2:配电网关键环节的抗灾变性分析及单项措施表的获得，具体步骤如下:
[0024]步骤2.1:对配电网内所有关键环节进行抗灾变性分析:首先分别假设配电网中某个变压器或者某个线路出现故障或者需要进行检修，然后分别对出现故障或者需要进行检修的变压器或者线路进行抗灾变性分析，所述的抗灾变性分析过程为:隔离故障、负荷恢复、计算配电网架抗灾变性、负荷均衡化、以甩负荷量最小为目标的网络重构；利用抗灾变性得到整个配电中所有变压器及所有配电线路的抗灾变性指标。
[0025]步骤2.2:根据步骤2.1的抗灾变性指标确定针对配电网关键环节进行的扩展措施，确定各个扩展措施与其所对应费用之间的关系；
[0026]步骤3:以配电网投资费用最少为目标，同时满足如下约束条件:
[0027]约束条件1:满足配电网的累计甩负荷量为零；
[0028]约束条件2:流过配电网的电流应满足如下约束条件:
[0029]I ( Iijfflax[0030]式中，I表示流过配电网的电流，Ii^max表示配电网第i支路允许的的电流上限；[0031 ] 约束条件3:电压应满足如下约束条件:
[0032]Ufflin ≤ U ≤ Umax
[0033]式中，U表示配电网电压，Ufflin是配电网允许的最低电压值，Ufflax是配电网允许的最高电压值；
[0034]在满足上述目标和约束的条件下对配电网的关键环节进行扩展；
[0035]所述的对配电网的关键环节进行扩展，具体包括以下步骤:
[0036]步骤3.1:运用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网的扩展规划；
[0037](I)利用蚁群算法确定配电网扩展措施集合:首先根据各个单项扩展措施计算每种扩展措施的投入产出比，对投入产出比进行排序，将排序序列中的后20 %的扩展规划措施放入禁忌表中，在剩余的扩展措施中进行选择，选择投入产出比最大值所对应的扩展措施对配电网进行扩展，此时，配电网的甩负荷量降低，产生新的配电网络；根据投入产出比越大转移概率越大的原则，再在剩下的扩展措施中选择，使用选中的扩展措施对配电网进行再一次扩展，此时，配电网的甩负荷量进一步降低，产生另一个新的配电网络，重复此过程，直至配电网的甩负荷量为零，得到多个配电网扩展措施集合；
[0038](2)利用粒子群算法确定配电网的最优扩展措施:将(I)中产生的配电网扩展措施集作为粒子群算法的输入，利用粒子群算法，输出最优的扩展措施；
[0039]步骤4:按照步骤3所确定的扩展措施对配电网进行扩展。
[0040]本发明的有益效果:本发明在综合评估线路关键性指标确定关键线路的过程中不仅结合了线路的介数、线路负荷水平系数、支路关联系数，还考虑了线路发生故障的概率；在确定配电网中的关键变压器的过程中不仅考虑了变压器之间的密切程度，还考虑了变压器在电力系统中影响的权重；这样确定的关键环节更加精确。对配电网关键环节的抗灾变性分析可以直观的反应出配电网关键环节故障时的配电网状态，并有针对性的提出扩展规划的改进措施，为达到累计甩负荷量为零的网络重构做了铺垫。采用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网的最优扩展，本算法融合了蚁群禁忌粒子群算法，充分发挥了蚁群算法具有正反馈、并行计算、强鲁棒性的优点，在蚁群算法中引入了禁忌表来标记和规范蚂蚁的行进节点，禁忌表淘汰了投入产出比AL' KS/Ci小的措施节点，节约了搜索时间；本发明充分利用了蚁群禁忌算法某次迭代中将产生若干条路径的特点，又合理的避开了蚁群算法搜索时间过长的缺点；运用蚁群禁忌算法产生的措施路径作为粒子群算法中的措施路径粒子，因为此粒子种群数不会太大，不会导致粒子群优化算法陷入局部最优，又发挥了粒子群优化算法搜索速度快、效率高、算法简单的优点，故融合蚁群禁忌粒子群优化算法可以很好的得到目标最优解。
【专利附图】
【附图说明】
[0041]图1为本实施方式基于抗灾变性指标扩展配电网的装置结构框图；
[0042]图2为本实施方式数据采集与监控模块结构框图；
[0043]图3为本实施方式数据处理模块结构框图；
[0044]图4为本实施方式基于抗灾变性指标扩展配电网的流程图；
[0045]图5为本实施方式扩展前的配电网简化模型图；[0046]图6为本实施方式发现关键线路的流程图；
[0047]图7为本实施方式母线类故障分析过程流程图；
[0048]图8为本实施方式融合蚁群禁忌粒子群算法扩展规划过程流程图；
[0049]图9为本实施方式扩展后的配电网简化模型图。
【具体实施方式】
[0050]下面结合附图对本发明的实施方式作进一步详细的说明。
[0051]本实施方式采用的装置包括数据采集与监控模块、通讯模块、输入输出模块、数据处理模块和数据库模块，总体结构如图1所示。
[0052]本实施方式中的数据采集与监控模块主要采用基于RS-485的分布式数据采集模±夹——ADAM4000系列模块，这是一种运行可靠的SCADA系统模块，ADAM-4117模块采集模拟量，其A/D转换完成将模拟输入量尽可能准确地转换为数字量的功能，ADAM-4050模块采集数字开关量(本实施方式主要是指开关的状态，如用O代表开关状态为闭合，用I代表开关的状态为断开)和约束信息(本实施方式包括指甩负荷降、最大电压和最大电流)；所采集信息主要用于数据处理模块的网络拓扑分析、电网状态检测、故障信息记录、约束条件监视，其中用到的监视模块由WAMS系统组成，采用同步相角测量技术，通过逐步布局全网关键测点的同步相角测量单元(PMU)，实现对全网同步相角及电网主要数据的实时高速率采集，其结构如图2所示。
[0053]本实施方式中的数据处理模块包括微处理器、存储器、定时器及并行通信接口等。微处理器执行存放在只读存储器中的程序，对由数据采集系统输入至随机存取存储器中的数据进行分析处理，主要用于关键环节辨识、生成预想故障模式库、抗灾变性分析处理、算法模式实现和最优扩展识别等决策系统核心功能。其结构如图3所示。
[0054]在所述的数据处理模块中还进一步包括:
[0055]生成预想故障模式库单元:根据历史数据，建立各个关键环节对应的故障或者各个关键环节对应的因检修而造成的停运。
[0056]抗灾变性分析处理单元:进行配电网各个关键环节故障的抗灾变性分析，得到抗灾变性指标，并生成单项扩展措施表。
[0057]扩展单元:运用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网关键环节的扩展。
[0058]最优扩展识别单元:判断配电网的甩负荷量是否为零，若是，则选取最优的扩展措施集合；若没有，则调整智能选取配电网关键环节单元的阀值，重新选取关键环节。
[0059]动态解析网络拓扑单元:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中标注出变压器节点和配电线路。
[0060]智能选取关键环节单元:按照预先设定的阀值，识别出关键线路和关键变压器。
[0061]通讯模块:包括通信接口电路及接口实现多机通信或联网，主要实现信息接收、传输控制。本实施方式中采用RS-485标准接口和同步并行光纤通信方式，提高联网环境下的通讯速率同时保证数据传输准确性和安全性。
[0062]输入输出模块:包括按键单元、显示单元等人机交互输入输出设备，微机识别系统与操作人员的交互接口，实现运行人员对系统的监视与控制。
[0063]数据库模块:用于生成预想故障数据库、节点关联矩阵、关键环节抗灾变性指标和候选单项措施记录，完成数据备份与管理功能。
[0064]本实施方式采用的基于抗灾变性指标扩展配电网的方法，其流程如图1所示，包括以下步骤:
[0065]步骤1:确定实际配电网的关键环节，所述的关键环节进一步包括关键线路和关键变压器，具体步骤如下
[0066]步骤1.1:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中标注出变压器节点和配电线路。本实施方式中，实际的配电网，包括馈线段区域共有39个，出线开关共有13个，母线共有5条，主变压器共有5台，变电站共有3座，高压进线共有2条路径，其中#1高压进线路径采用双会同塔架设，通过T接方式接入A和B两座变电站。将实际配电网构建配电网模型，如图5所示，假设各台主为压器的电气极限均为2000A，各IOkV母线的电气极限均为2000A，其它开关和导线的额定负荷均为400A，各区域和馈线段的负荷如图中括号内所示。图中的圆圈表示开关，实心表示闭合，空心表示断开，开关旁边的数字表示其编号。例如变电站B就是一个重要的变电站节点，3#主变变压器就是一个关键的变压器节点，#1高压进线和#2高压进线就是关键线路。
[0067]步骤1.2:利用改进的综合评估线路关键性指标的方法识别实际电力系统的关键线路:在配电网线路的介数、线路负荷水平系数、支路关联系数三个指标的基础上，进一步引入线路发生故障的概率，综合这四个指标的乘积构成关键性指标，对关键性指标进行排序，关键性指标越大表示越关键，其过程如图6所示。
[0068]配电网线路的介数Bi计算公式为:
【权利要求】
1.一种基于抗灾变性指标扩展配电网的装置，包括: 数据采集与监控模块:用于采集电压模拟量、电流模拟量、开关量和约束信息，并将模拟输入量转换为数字量； 通讯模块:用于在数据采集与监控模块和数据处理模块间、数据处理模块与输入输出模块间、数据处理模块与数据库间信息的接收和传输； 输入输出模块:用于根据接收到的数据处理模块的信息，由操作人员对系统进行监视与控制； 数据库模块:用于生成预想故障数据库、节点关联矩阵、关键环节抗灾变性指标和候选单项措施记录，完成数据备份与管理； 数据处理模块:用于对配电网关键环节进行辨识、生成预想故障模式库，进行抗灾变性分析处理； 其特征在于: 在所述的数据处理模块中还进一步包括: 生成预想故障模式库单元:根据历史数据，建立各个关键环节对应的故障或者各个关键环节对应的因检修而造成的停运； 动态解析网络拓扑单元:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中 标注出变压器节点和配电线路； 抗灾变性分析处理单元:用于对配电网各个关键环节故障进行抗灾变性分析，得到抗灾变性指标，并生成单项配电网扩展措施表； 扩展单元:运用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网关键环节的扩展； 最优扩展识别单元:判断配电网的甩负荷量是否为零；若是，则选取最优的扩展措施集合；若没有，则调整智能选取配电网关键环节单元的阀值，重新选取关键环节； 智能选取关键环节单元:用于对阈值进行设定，同时按照设定的阀值，识别出关键线路和关键变压器。
2.一种基于抗灾变性指标扩展配电网的方法，利用权利要求1所述的基于抗灾变性指标扩展配电网的装置，其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:确定实际配电网的关键环节，所述的关键环节进一步包括关键线路和关键变压器，具体步骤如下 步骤1.1:将实际配电网抽象成配电网模型来表示，根据实际配电网的结构，在配电网模型中标注出变压器节点和配电线路； 步骤1.2:利用改进的综合评估线路关键性指标的方法识别实际电力系统的关键线路:在配电网线路的介数、负荷水平系数、支路关联系数三个指标的基础上，进一步引入线路发生故障的概率，综合这四个指标的乘积构成关键性指标，对关键性指标进行排序，关键性指标越大表示越关键； 步骤1.3:利用模糊综合评判法来定位关键变压器:首先建立模糊矩阵R来表示配电网中各变压器节点之间的联系紧密程度，利用反应变压器在电力配电网中影响权重的模糊权向量A，把模糊权向量A与模糊矩阵R的合成B作为被评判对象的最终评价结果矩阵，该评价结果矩阵中，元素值若大于预先设定的阈值，则该元素表示的变压器为关键变压器； 步骤2 ;配电网关键环节的抗灾变性分析及单项措施一览表的获得，具体步骤如下:步骤2.1:对配电网内所有关键环节进行抗灾变性分析:首先分别假设配电网中某个变压器或者某个线路出现故障或者需要进行检修，然后分别对出现故障或者需要进行检修的变压器或者线路进行抗灾变性分析，所述的抗灾变性分析过程为:隔离故障、负荷恢复、计算配电网架抗灾变性、负荷均衡化、以甩负荷量最小为目标的网络重构；利用抗灾变性得到整个配电中所有变压器及所有配电线路的抗灾变性指标。 步骤2.2:根据步骤2.1的抗灾变性指标确定针对配电网关键环节进行的扩展措施，确定各个扩展措施与其所对应费用之间的关系； 步骤3:以配电网投资费用最少为目标，同时满足如下约束条件: 约束条件1:满足配电网的累计甩负荷量为零； 约束条件2:流过配电网的电流应满足如下约束条件:
I ≤ 1≤i，max 式中，I表示流过配电网的电流，Iiifflax表示配电网第i支路允许的的电流上限； 约束条件3:电压应满足如下约束条件: Umin≤U≤Umax 式中，U表示配电网电压，Umin是配电网允许的最低电压值，Umax是配电网允许的最高电压值； 在满足上述目标和约束的条件下对配电网的关键环节进行扩展； 所述的对配电网的关键环节进行扩展，具体包括以下步骤: 步骤3.1:运用融合蚁群禁忌粒子群算法进行配电网的扩展规划； (1)利用蚁群算法确定配电网扩展措施集合:首先根据各个单项扩展措施计算每种扩展措施的投入产出比，对投入产出比进行排序，将排序序列中的后20%的扩展规划措施放入禁忌表中，在剩余的扩展措施中进行选择，选择投入产出比最大值所对应的扩展措施对配电网进行扩展，此时，配电网的甩负荷量降低，产生新的配电网络；根据投入产出比越大转移概率越大的原则，再在剩下的扩展措施中选择，使用选中的扩展措施对配电网进行再一次扩展，此时，配电网的甩负荷量进一步降低，产生另一个新的配电网络，重复此过程，直至配电网的甩负荷量为零，得到多个配电网扩展措施集合； (2)利用粒子群算法确定配电网的最优扩展措施:将(I)中产生的配电网扩展措施集作为粒子群算法的输入，利用粒子群算法，输出最优的扩展措施； 步骤4:按照步骤3所确定的扩展措施对配电网进行扩展。
【文档编号】G06N3/00GK103714398SQ201310744177
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月30日 优先权日:2013年12月30日
【发明者】牟景旭, 孙秋野, 葛维春, 刘鑫蕊, 张宏宇, 胡冰, 张化光, 杨珺, 侯欣明 申请人:国家电网公司, 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司, 东北大学