CN102751722A

CN102751722A - 基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法

Info

Publication number: CN102751722A
Application number: CN2012102025038A
Authority: CN
Inventors: 盛斌; 吴丹; 李新; 马利庄
Original assignee: Shanghai Jiaotong University
Current assignee: Shanghai Jiaotong University
Priority date: 2012-06-18
Filing date: 2012-06-18
Publication date: 2012-10-24
Anticipated expiration: 2032-06-18
Also published as: CN102751722B

Abstract

本发明涉及一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，该方法包括以下步骤：1)确定变电站服务半径，计算变电站节点服务半径缓冲区内的用电节点的总负荷数，并将此作为该变电站的负荷数；2)对所有负荷节点采取最短可达距离加权法进行空间插值，获得连续面上的负荷优化分布图；3)根据负荷优化分布图，对变电站节点进行优化；4)变电站节点优化完成后，根据配电线路历史流量信息，根据负荷×距离加权的方法，生成不同时期的配电网络的运行状况和网络流量分布图，并进行叠置求交分析，对配电线路进行优化。与现有技术相比，本发明具有能有效地对电网进行优化、可进行持续优化等优点。

Description

基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法

技术领域

本发明涉及一种智能电网网络优化领域的方法，尤其是涉及一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法。

背景技术

智能电网的可视化优化是电网规划、重构和运行管理的重要内容，在变电站布局、配电网络和电量需求分析与供给等方面有着广泛的应用。目前配电网络优化的算法主要是根据一定的优化目标函数，进行网络规划和扩展，最终达到全局最优。

现有的网络优化算法大多数是在一定的目标约束下，进行全局优化的。如王春生等人早在2000年《电力系统自动化》第十四期第48到51页发表的“基于地理信息系统和遗传算法的配电网优化规划”论文中，提出了一种工作在地理信息系统平台上适用于各种复杂网络结构的配电网接线构造方法——根节点融合法：利用最小路法求取配电网可靠性数据，用遗传算法求解该问题。然而，电网优化不仅仅涉及配电线路优化，且实际的输电网络加权应该按照网络可达距离而不是直线距离。

此外，也有另一些局部优化和数学模型进行规划优化技术。如宋蒙等人2005年发表在《继电器》23期31-35页的“基于优化分区的城市配电网架规划”论文中，提出了一种城市配电网优化分区的启发式方法：以街区为最小的负荷块，在选定核心街区的基础上，以各个分区的负荷最均匀为目标，以供电半径的限制为约束条件，通过将若干相邻街区合并和调整实现负荷优化分区。然而，这种局部优化的方法有机械切割之嫌，而且它没有解决配电网络实时配电信息优化的问题。

发明内容

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能有效地对电网进行优化的基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，该方法包括以下步骤：

1)确定变电站服务半径，计算变电站节点服务半径缓冲区内的用电节点的总负荷数，并将此作为该变电站的负荷数；

2)对所有负荷节点采取最短可达距离加权法进行空间插值，获得连续面上的负荷优化分布图；

3)根据负荷优化分布图，对变电站节点进行优化；

4)变电站节点优化完成后，根据配电线路历史流量信息，根据负荷×距离加权的方法，生成不同时期的配电网络的运行状况和网络流量分布图，并进行叠置求交分析，对配电线路进行优化。

所述的步骤1)中的变电站服务半径R的确定方法为：

R = Σ_{i = 1}^{N} (\frac{q_{i}}{Q}) * r_{i}

其中，r_i表示第i个变电站的实际服务半径，q_i表示第i个变电站的负荷数，

为所有变电站的总负荷数，N为变电站的个数。

所述的步骤2)中的所有负荷节点包括用电节点和变电站节点。

所述的步骤2)中的最短可达距离的计算方法为：采用Geodatabase数据，按照网络拓扑关系，采用Dijkstra算法计算某一点到其他点的最短可达距离。

本发明把变电站节点按照配电线路可达距离缓冲区内的用电节点的总负荷数作为其负荷数，并对研究区域所有负荷节点进行插值，获得电量负荷数的优化分布图。在配电站优化选定后，根据配电线路历史流量信息，不断进行配电网络预测优化，从而使得配电网络整体最优化。与现有技术相比，充分利用了最短可达路径和电网运行历史流量数据进行电网优化，并且能够随着用电节点的增加进行持续的优化。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的负荷节点插值优化分布图；

图3为本发明实施例中利用历史流量数据进行电网优化的效果模拟图。

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，一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，该方法包括以下步骤：

第一步：确定服务半径的即缓冲区半径的大小。在本实施例中，我们采用上海市配电网络的模拟数据集，根据各个变电站的实际服务半径的，利用负荷量百分比进行加权，计算出合适的待选服务半径：

R = Σ_{i = 1}^{N} (\frac{q_{i}}{Q}) * r_{i}

其中r_i表示第i个变电站的实际服务半径，而q_i则表示其负荷数，

即所有变电站的总负荷数。

第二步：对负荷节点按照配电网络最短可达最短距离进行空间插值，获得连续面上的负荷优化分布图。在计算最短可达距离时，采用Geodatabase数据，按照网络拓扑关系，在计算某一点到其他点的最短可达距离，采用Dijkstra算法，其具体步骤为：

(1)初始时，S只包含源点v。U包含除v外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权(若v与u有边)，若u不是v的出边邻接点，则记为无穷大；

(2)从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)；

(3)以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权；

(4)重复步骤(2)和(3)直到所有顶点都包含在S中。

其中，S表示已求出最短路径的顶点集合，其初始值为出发点；U表示未确定最短路径的顶点集合。

第三步：根据步骤二生成的负荷优化分布图，进行变电站的分布优化。

第四步：利用历史流量数据，按照负荷×距离加权，计算不同实时流量情况下配电网络的运行状况和网络流量分布图，进行叠置求交分析，从而确定最优的配电网络，既满足运行需要同时也尽量减少冗余的最优化网络分布。

实施效果

依据上述步骤，对于我们模拟的上海市电网数据进行优化，该测试集共有一百余个变电站节点，二千六百个左右的用电节点。所有试验均在PC计算机上实现，该PC计算机的主要参数为：中央处理器Intel(R)Core(TM)2 Duo CPUT42002.00GHz，内存2GB。试验结果如图2-图3所示。

结果显示，利用最短可达路径和历史流量数据进行加权优化的配电网络冗余度降低，可靠性能显著提高。这一实验表明，本实施例的配电网络优化算法能有效地对电网进行优化。

Claims

1.一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

3)根据负荷优化分布图，对变电站节点进行优化；

2.根据权利要求1所述的一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，其特征在于，所述的步骤1)中的变电站服务半径R的确定方法为：

R = Σ_{i = 1}^{N} (\frac{q_{i}}{Q}) * r_{i}

为所有变电站的总负荷数，N为变电站的个数。

3.根据权利要求1所述的一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，其特征在于，所述的步骤2)中的所有负荷节点包括用电节点和变电站节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于最短可达路径和历史流量数据的电网网络优化方法，其特征在于，所述的步骤2)中的最短可达距离的计算方法为：采用Geodatabase数据，按照网络拓扑关系，采用Dijkstra算法计算某一点到其他点的最短可达距离。