CN105391053A - 基于高压配电网容量单元拓扑重构的城市电网负载均衡运行策略 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于高压配电网容量单元拓扑重构的城市电网负载均衡运行策略。通过分析110kV变电站站内结构及站间联络，提出基于配电容量单元的高压配电网拓扑模型，以任意电源路径上容量单元组的可行状态解，配合负荷分布表法，有效压缩求解过程中全局变量的组合空间。基于所定义的负载均衡函数，构建完整的城市电网均衡运行策略模型，以改进的混沌粒子群算法求解。利用某大型城市电网局部系统算例验证方法有效性。结果表明，所提模型能通过高压配电网容量单元组的快速重构，实现城市电网负载均衡，确保全局供电裕度。此外，模型中的拓扑处理方法避免了智能算法在寻优过程中产生的拓扑不可行解，极大地提高了求解效率，适宜于在线应用。

Description

基于高压配电网容量单元拓扑重构的城市电网负载均衡运行策略

技术领域

本发明属于电力系统自动化领域。

背景技术

随着我国城市化进程加快，以居民、金融工商业、服务业、高端制造为代表的城镇负荷近年发展迅猛。然而由于高压配电网工程建设的滞后与负荷的实际发展产生了脱节，主要表现在通道制约、落点不足、工期滞后、施工受阻等诸多方面，致使局部地区负载分配极不均衡，造成设备过载、输电阻塞。因此地区调度员不得不采取频繁的甚至大面积的转供操作，以保证系统安全运行。

由于当前研究大多针对10kV中压配电网，该类型网络由深度放射状馈线构成，部分末端以环网装置连接，转供范围往往局限在相邻馈线，转供半径短，难以应对数十MW的负荷缺额。而高压配电网既包括了220kV环网运行的输电网，又有110kV浅度放射状配电网，网络中存在大量的分段开关、主备供容量比例接近1:1，为潮流大范围转移提供物理支撑。而采用针对10kV中压配电网的建模方式对高压配电网建模则存在模型维度过高，传统智能优化算法难以在有限时间内求解。此外高压配电网运行控制目标在于消除输电阻塞，均衡负载，提高资产利用率，而10kV中压配电网控制目标更侧重减小网络损耗。因此对于高压配电网而言，仍然缺乏实用模型为地区调度员实施连续优化运行提供指导。

发明内容

针对上述不足，本发明提供了一种适用于高压配电网在线运行指导策略，为连续时间下高压配电网实现负载均衡运行，确保优化供电裕度提供在线分析工具。

为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

1）分析高压配电网110kV站内结构及站间联络关系，从中抽象出配电容量单元及供电通道，基于配电容量单元拓扑对高压配电网110kV系统建模；

2）根据配电容量单元与供电通道的连接关系对配电容量单元进行分组，得到容量单元组；

3）分析单元组拓扑状态，排除其中存在孤岛及220kV-110kV-220kV电磁环网的拓扑状态，计算可行拓扑状态下供电通道上传输的有功功率，制成相应的容量单元组负荷分布表；

4）建立城市电网均衡运行策略模型，以容量单元组为基础，采用均衡导向因子引导容量单元组拓扑重构，实现连续时间下负载均衡运行；

本发明的有益效果为：以配电容量单元拓扑对高压配电网建模，不仅能够灵活表达110kV站间联络关系，还能充分辨识站内结构，较好表达高压配电网运行方式的多样性。

采用负荷分布表描述容量单元组不同拓扑状态下供电通道传输的有功功率，并以均衡导向因子作为引导实现拓扑重构，能够有效降低模型维度，适合高压配电网在线运行分析。

所构建的城市电网均衡运行策略模型弥补了高压配电网运行方式调整在线分析工具的不足，为调度员实施大范围功率转移提供在线决策依据。

附图说明

下面结合附图及具体实施方式详细说明本发明；

图1为本发明的基本配电容量单元；

图2为本发明的基于配电容量单元的站内结构表达；

图3为本发明的基于配电容量单元的站间结构表达。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

参见图1，图1表示基本配电容量单元，其定义为：110kV系统中，将电能从高压侧传递至低压侧的设备组，包括110kV主变、高压侧断路器及低压侧断路器。当变压器存在功率传递时，为有效容量单元，以字母U表示。图1中KH表示高压侧断路器，KL表示低压侧断路器，Trs表示主变压器。

110kV变电站主要由2-3卷容量为30-60MVA的变压器组成，站内接线方式主要有单母分段、内桥及其与线变组的T接组合两种。以单母分段为例，在实际运行中共有4中典型运行方式。则基于配电容量单元的站内结构表达参见图2。

高压侧直接连接220kV变电站出线端，因此高压侧母联开关状态决定了负荷在各220kV变电站分布情况；低压侧作为受电侧，其母联开关的状态决定各配电容量单元的传输功率。对于失效配电容量单元（即变压器处于停运状态），由于没有功率传输，故在转供过程中可忽略不计，在图中以圆圈及水平线段表示。

110kV变电站通常至少配置一条备供线路，网络中存在大量的以站间联络形式为主的备供路径，运行方式极其多样。图3(a)为某城市局部110kV高压配电网拓扑结构，其中S _i 表示220kV变电站出线端。图中共3座110kV变电站，其中两座运行方式为图2中“方式1”，另一座为“方式2”。右半部分为基于配电容量单元的网络拓扑表达。其中带箭头的线段表示220kV变电站出线。作为供电侧（220kV系统）向受电侧（110kV系统）传输电能的供电通道；虚线表示该段线路处于断开状态；U _i （i=1,…,6）表示配电容量单元名称，圆圈中数字表示该配电容量单元传输的有功功率。

由图3(b)易知在删去所有供电通道后（图3(b)中带箭头线段），110kV系统中存在着一些相互之间存在拓扑联系的配电容量单元（如虚线框所示），这些配电容量单元构成了一个由多个供电通道供电的容量单元组，其定义为：由110kV配电容量单元组成的集合，集合内任意两个配电容量单元之间至少存在一条连通路径，且该路径不经过220kV变电站，以字母G表示。图3(b)中共两个容量组，分别为G₁、G₂，如图中虚线框所示。

关于容量单元组的生成方法参见以下步骤：

步骤1：定义关于各配电容量单元可达性矩阵 A ，其中 A 为n阶方阵， A 中各元素定义如式 (1)。

(1)。

式(1)中i 、 j表示配电容量单元编号；U表示配电容量单元。

步骤2：将可达性矩阵 A 进行初等变换，化简为行标准型矩阵 B ， B 中非0行个数即为容量单元组的个数。

步骤3：对每一个非零行，其中不为0的元素对应的列序数表示容量单元组中包含的配电容量单元编号。

每一种容量单元组拓扑结构对应了一种110kV负荷分布状态（不同供电通道上的传输功率）。由于单元组内各有效配电容量单元不能失电，且不能出现220kV-110kV-220kV电磁环网，加之单元组内部结构相对简单，因此可采取枚举法获得单元组所有有效拓扑状态，并建立相应的负荷分布表，用于支持在线决策。

依次以0-1变量表示容量单元组内所有可操作开关状态（1表示闭合，0表示断开），对于所有开关状态构成的全部状态空间，采用基于堆栈操作的深度搜索算法分析拓扑可行性，步骤如下：

步骤1：获取容量单元组供电通道数n；

步骤2：沿第i（i=1,2,…,n）条供电通道进行深度搜索，如果连至另一供电通道，则判断该种拓扑状态存在220kV-110kV-220kV电磁环网，选择下一种拓扑状态，从步骤1重新开始；如果并未连至另一供电通道，则从第i+1条供电通道开始重复步骤2。

步骤3：沿所有的供电通道搜索过后，判断容量单元组中是否存在未被访问的节点，若是，则该种拓扑状态存在孤岛，选择下一种拓扑状态从步骤1重新开始；若否，则该种拓扑状态属于可行拓扑状态，进行步骤4。

步骤4：对可行拓扑状态，计算供电通道上的传输功率，保存在负荷分布表中并输出。

以图3容量单元组G₁为例，可操作的开关有：S₁U₁、U₁U₃、U₃U₄、S₃ U₄、U₄U₅、S₂U₅，依次以0-1状态变量表示各开关状态（1表示闭合；0表示断开），则相应的状态空间共有2⁶种。依次对每一种拓扑状态进行分析，排除不可行解，得到关于容量单元组G₁的负荷分布表见表1。

表1 单元组负荷分布表。

表1中，T _ij 表示电源点S _i 与容量单元组G _j 间的供电通道，P(T _ij )表示供电通道T _ij 传输的有功功率。

为确定单元组负荷优化分布，提出基于均衡导向因子的容量单元拓扑重构策略。利用均衡导向因子引导单元组拓扑结构变化，采用所提出的负载率均衡度指标来衡量220kV系统全局均衡性，通过对均衡导向因子的修正使系统达到全局负载均衡。

以图3所示网络结构为例说明。为确定各单元组G _i 拓扑状态，定义均衡导向因子： 电源点S _i 通过供电通道T _ij 向配电容量单元组G _j 供电的负荷比例，以t_ij 表示。t_ij 满足约束条件如式(2)。

(2)。

式(2)中，t_*j 表示所有与容量单元组G _j 相连的供电通道。

切负荷是城市电网高峰阻塞时常用手段。为保证获得满足约束条件的可行解，以配电容量单元组为单位，定义负荷削减比例：单元组G _i 切去的有功负荷占组内总负荷的百分数，以h_j 表示，其中有h_j ≤h _max，h _max表示单元组负荷切除比例上限。为简化问题，负荷削减策略采用110kV变电站均摊方案。

以P_k 表示削减前配电容量单元U_k 的有功负荷，则削减后U_j 的有功负荷计算如式(3)。

(3)。

削减后容量单元组G _j 总负荷计算见式(4)。

(4)。

均衡导向因子反应了不同供电通道对某一单元组供电负荷的多少，而在单元组内总能找到一种拓扑状态，使负荷分布最贴近均衡导向因子，因此定义逼近度，描述单元组不同拓扑状态下负荷分布与均衡导向因子的相似程度，如式(5)。

(5)。

式(5)以广义两点间距公式定义单元组G _j 内P(T _*j )与t_*j 的相似程度，其值越小表明贴近程度越好；P(T _*j ) _n 表示在单元组G _j 内第n种开关状态下供电通道T _*j 的传输功率；P_{j Σ}表示单元组G _j 的总有功负荷；t_{*jPj Σ} 表示由均衡导向因子产生的供电通道T _*j 的传输功率。λ _j (n)表示容量单元组G _j 第n种拓扑状态下供电通道传输功率与均衡导向因子的相似程度。

以图3为例，假设均衡导向因子为：

t ₁₁=0.25，t ₂₁=0.25，t ₃₁=0.5，t ₂₂=0.25，t ₃₂=0.75。由图3易知P _{1 Σ}=43MW。根据G₁负荷分布表可计算出相应的λ ₁(n)见表2。

表2 单元组G₁负荷分布逼近度。

表2中，对于单元组G₁，λ ₁(4)=19.375，即第4种状态贴近度最好，因此选择第4种作为容量单元组G₁拓扑状态。

城市电网在迎峰期间，容量不足或负荷分布不均为电网安全运行带来严峻挑战。加之输电网断面暂稳与热稳定极限导致220kV网络阻塞，使负荷密度较高的城市电网在高峰时段必须采取安全高效的运行控制方案，以避免阻塞、消除过载。由于传统的重构目标主要是减小网络损耗，而高压配电网该问题更多是靠无功电压管理方式来解决，因此本文重构目标更关注负荷分布的均衡性，见式(6)。

(6)。

式(6)中，K表示全局均衡性指标，用以衡量单元组重构后网络全局均衡性；H表示负荷削减水平，在重构过程中应尽量避免负荷损失，α表示削减惩罚因子，文中取100；X、Y 、 Z分别为220kV系统变电站容量越限、线路容量越限及节点电压越限惩罚项，μ ₁、μ ₂、μ ₃表示容量越限惩罚因子，文中取10000。K、H、X、Y、Z的计算见式(7)~(13)。

(7)。

(8)。

(9)。

(10)。

(11)。

(12)。

(13)。

(14)。

式(7)中，K表示220kV变电站负载率关于其均值的2-范数；κ ₀表示负载率均值，其计算如式(8)，N_S表示220kV变电站个数；L_si 表示220kV变电站负载率，其计算见式(9)。式(10)表示负荷削减水平，N_G为配电容量单元组个数；式(11)-(13)为状态变量约束，以罚函数形式加到目标函数中，其中式(11)为变电站容量越限惩罚，ε(X)为单位阶跃函数，见式(14)，当出现变电站过载时，L_si −1>0，ε(L_si −1)=1，产生惩罚项，否则ε(L_si −1)=0；式(12)为线路负载率越限惩罚项，其中β _l 表示220kV线路l负载率，β _max、β _min分别表示线路最大、最小负载率，N_L为线路条数。式(13)为节点电压越限惩罚项，N_b表示系统节点个数。

约束条件主要有等式约束和不等式约束，见式(15)~(19)。

(15)。

(16)。

(17)。

(18)。

(19)。

式(15)为潮流等式约束，其中：u_i 表示节点i电压，g_ij 、b_ij 分别表示节点i、j间线路电导和电纳，δ _ij 为节点i与节点j间电压相角差；式(16)表示单元组负荷削减比例约束，h _max为削减上限，文中取h _max=0.2；式(17)、(18)分别为节点电压约束、线路潮流约束；式(19)表示动作次数约束，文中取D _max=15。

采用混沌粒子群算法对所提模型进行求解。对于某一容量单元组，假设有m个供电通道，则有m个均衡导向因子，分别记为：t ₁,…,t_m ，随机生成m-1个分位点，按从小到大顺序排列，如式(20)。

(20)。

令：

因此可将各单元组负荷分位点τ作为粒子编码方案。为保证问题在约束条件下存在可行解，粒子编码中还包括单元组负载削减比例，则粒子编码方案如式(21)。

(21)。

式(21)中，m表示单元组G₁均衡导向因子个数，χ ₁表示单元组G₁负载削减比例；q表示单元组G_N的均衡导向因子个数，χ _N表示单元组G_N负载削减比例。

为避免粒子群算法早熟收敛，定义收敛半径R来描述粒子位置的聚集程度。R的计算如式(22)。

(22)。

式(22)中，N_p表示粒子个数； p *表示粒子位置中心，其计算如式(23)。

(23)。

式(23)中，dim表示粒子维度。当R小于给定阈值则判定粒子收敛，文中R取0.01。采用Logistic混沌映射将粒子位置进行混沌优化，能够有效避免粒子群算法早熟收敛的问题，提高搜索到全局最优解的概率。Logistic映射如式(24)。

(24)。

式(24)中，μ为Logistic参数，当μ=4时，迭代产生的数值处于伪随机分布状态。当R小于给定阈值e时，随机选择某一粒子粒子进行M次混沌迭代，对每一次迭代产生的新的粒子位置进行评价，保留适应度最优的粒子，最后进行速度和位置的更新，见式(25)、(26)。

(25)。

(26)。

(27)。

(28)。

式(25)中，表示粒子i的第d维在第k次迭代时的速度；表示粒子i的第d维在第k次迭代时的位置；ω表示惯性因子，反映了粒子保持原有速度的能力，ω越大，粒子的全局搜索能力越强，反之，粒子越倾向于局部搜索；c ₁、c ₂表示学习因子，反映了粒子追随自身历史最优位置和种群最优位置的能力。表示[0，1]间的随机数。式(26)表示粒子第d维在第k次迭代时更新公式。式(27)、(28)表示粒子速度和位置约束。算法求解流程如下：

步骤1：初始化算法参数，设置c ₁=c ₂=1.5，ω=1，种群规模=10，最大迭代次数=100，混沌迭代次数=100。

步骤2：初始化粒子位置。

步骤3：用式(22)计算R，若R<e，则判定粒子收敛，随机选择某一粒子采用式(24)进行混沌迭代，对于每次迭代结果用式(6)-(14)来评价，保留迭代过程中适应度最优的粒子，随机替换当前种群中某一粒子；若R>e，进行步骤4。

步骤4：用式(6)-(14)评价粒子位置。

步骤5：用式(25)-(28)更新粒子位置。

步骤6：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出各220kV变电站负载率，结束；若否，转向步骤3。

以某城市局部高压配电系统为例进行仿真，其中220kV系统共6座变电站，10条输电线路；110kV系统共34个配电容量单元，可动作开关达43个，峰值时期总负荷达890MW。系统初始工况分别见表3、4，其中220kV变电站S₄重载，S₃负荷较轻；线路l ₃₅过载。

表3 220kV变电站负载率初始工况。

表4 220kV线路负载率初始工况。

采用本方案实施负载均衡操作，计算时间2.732s，得到优化前后220kV变电站负载率、线路负载率分别见表5、6。

表5 优化前后220kV变电站负载率对比。

表6 优化前后220kV线路负载率对比。

通过对比表5、6中数据可知系统在优化过后负载分布更加均衡，过载线路回到额定容量内，城市电网全局供电裕度得到提升。

Claims (8)

1.一种基于高压配电网容量单元拓扑重构的城市电网负载均衡运行策略，其特征在于包括以下步骤：

1）分析高压配电网110kV站内结构及站间联络关系，从中抽象出配电容量单元及供电通道，基于配电容量单元拓扑对高压配电网110kV系统建模；

2）根据配电容量单元与供电通道的连接关系对配电容量单元进行分组，得到容量单元组；

3）分析单元组拓扑状态，排除其中存在孤岛及220kV-110kV-220kV电磁环网的拓扑状态，计算可行拓扑状态下供电通道上传输的有功功率，制成相应的容量单元组负荷分布表；

4）建立城市电网均衡运行策略模型，以容量单元组为基础，采用均衡导向因子引导容量单元组拓扑重构，实现连续时间下负载均衡。

2.根据权利要求1所述配电容量单元，其特征在于，110kV系统中，将电能从高压侧传递至低压侧的设备组，包括110kV主变、高压侧断路器及低压侧断路器。

3.根据权利要求1所述容量单元组，其特征在于，由110kV配电容量单元组成的集合，集合内任意两个配电容量单元之间至少存在一条连通路径，且该路径不经过220kV变电站。

4.根据权利要求1所述容量单元组负荷分布表，其特征在于，反映了单元组内每种有效拓扑状态所对应的不同供电通道上传输的有功功率。

5.根据权利要求1所述均衡运行策略模型，其特征在于，采用各220kV变电站负载率2-范数形式定义系统全局均衡度，其值越大表明系统越不均衡，反之，越均衡。

6.根据权利要求1所述均衡导向因子，其特征在于，反映容量单元组总负荷在某一供电通道上分配的比例。

7.根据权利要求1所述均衡导向因子引导容量单元组拓扑重构，其特征在于，基于容量单元组负荷分布表，以逼近函数描述表中拓扑状态对应的供电通道传输功率与均衡导向因子的相似程度，选择相似度最高的拓扑状态实现容量单元组拓扑重构。

8.根据权利要求7所述逼近函数，其特征在于，采用广义两点距离公式定义容量单元组负荷分布状态与均衡导向因子的距离，其值越小表明逼近度越高，反之，越低。