CN105514925B - 一种基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了750kV变电站故障恢复领域中的一种基于遗传算法750kV变电站故障恢复方法，所述方法包括：利用变电站故障判别矩阵搜索失电区域；根据变电站一次设备电气状态设置操作代价，运用遗传算法寻求一系列最优开关动作组合，提高750kV变电站“自愈”能力。本发明能够辅助维护人员快速隔离故障、恢复非故障停电区域供电，保障750kV变电站安全、稳定的运行。
Description
技术领域
本发明属于电力系统运行控制技术领域,具体讲涉及一种基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法。
技术背景
西北750kV联网工程，是西北电网发展史上工程规模最大、电压等级最高、线路最长和最为复杂的一项超高压输变电工程，是西北地区的水火风电外送的大通道。750kV变电站作为750kV电网联系枢纽，其安全连续稳定运行直接影响了整个750kV电网的供电质量。
目前，变电站故障恢复研究主要有以下几种，运用专家系统来自动生成故障恢复时的开关操作表，但该方法处理约束条件比较困难,且无法保证找到全局最优方案。运用Petri网进行变电站故障恢复时，该方法与网络的结构关系紧密,一旦网络结构发生变化算法必须重新修改。
发明内容
针对上述问题本发明提供一种基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法，适用于求解多故障的变电站故障恢复供电。当变电站发生故障时，有效地避免了由于运行人员经验不足、心理紧张造成事故误判断、误处理，引起变电站事故的进一步扩大的问题。
为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是：
一种基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法，通过750kV变电站故障失电区域搜索并运用遗传算法寻求一系列开关动作组合，最终完成非故障停电区最优供电路径选择。
所述恢复方法具体制定如下：
步骤1: 建立变电站主接线拓扑图的邻接矩阵，存储非故障运行时变电站网络连接状态；
步骤2: 根据变电站故障类型，生成故障信息矩阵，结合变电站主接线邻接矩阵与故障信息矩阵，生成故障判别矩阵；
步骤3: 采用广度优先搜索法搜索故障判别矩阵，寻找受故障区域影响的非故障停电区；
步骤4: 根据变电站一次设备电气状态，生成操作代价矩阵，结合变电站故障判别矩阵与操作代价矩阵，生成变电站故障恢复矩阵；
步骤5: 运用遗传算法寻求最优故障恢复开关组合，实现变电站故障恢复。
所述步骤5中运用遗传算法寻求最优故障恢复开关组合的具体方法是：
步骤501：选取二进制编码方式对750kV变电站主接线图中的各个断路器进行编码；
步骤502：随机产生一定数目的个体组成种群，种群的规模就是指种群中的个体数目；
步骤503：建立适应度函数，并对个体的适应度进行计算，适应度函数如下：
其中，W i为第i个断路器的操作代价；
U i为其运行状态；
n为断路器个数；
k1、k2为罚系数。
步骤504：根据群体中每个个体的适应度的概率，运用轮盘赌方法从群体中的个体进行优胜劣汰操作，适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大，适应度低的个体被遗传到下一代群体中的概率小；
步骤505：两个相互配对的个体运用单点交叉，在个体编码串中依据概率P c设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配对个体的部分基因，从而形成两个新的个体；
步骤506：对个体编码串以概率P m执行基本变异，制定某一位或某几位基因作变异运算，形成新候选个体；
步骤507：选择出最优的个体进行解码操作。
遗传算法是一类自适应的随机优化技术，通过模拟生物进化和遗传变异来求得大规模组合优化问题的全局或者局部最优解。遗传算法在求解组合优化问题时呈现良好的性能,并具有能够较好地处理非线性、非连续问题的特点，没有传统算法中复杂的数学过程，因此适应能力强，容易应付可能出现变化的约束条件和目标。本发明基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法作为750kV电网自愈的一项重要功能，目的是快速地最大限度地恢复停电负荷，同时满足操作代价小、可靠性高等目标。变电站故障恢复是一个多目标、多约束、非线性的优化问题，最终得到的是一系列开关动作组合，力图在最短的时间内获得最优解，提高750kV电网安全稳定运行的能力。
本发明提出的这种智能型的变电站故障处理方案，当变电站发生大面积断电时，辅助工作人员快速恢复变电站失电区域供电。有效地降低由不确定故障所带来的损失，减少电力系统运行成本和维护成本，提高了变电站运行系统的可靠性与安全性，获得更大的经济效益和社会效益。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2是某750kV变电站进出线连接图；
图3为本发明遗传优化算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明及其有益效果作详细说明。
图1是本发明提供的750kV变电站故障处理恢复流程图。如图1所示，本发明主要包括快速分离故障点、寻求最优开关操作序列进行非故障停电区供电恢复。
下面以某750kV变电站进出线连接图（图2）为例详细说明上述750kV变电站故障失电区的搜索方法：
分析750kV变电站拓扑结构，其主接线采用3/2完整接线与3/2不完整接线，由750kV、330kV和66kV三个电压等级构成，对750kV变电站主接线形式进行分析，建立变电站主接线拓扑图的邻接矩阵，存储非故障运行时变电站网络连接状态。如图2所示，某750kV变电站进出线连接图，其邻接矩阵D为：
当变电站故障发生时，如图2中的750kV变电站线路1（XL1）发生故障时，建立故障信息矩阵G：
采用广度优先搜索法搜索故障判别矩阵P，找出和其最邻近的可操作元件(如刀闸、开关等)以及受故障区域影响的非故障停电区。
运用遗传算法寻求最优故障恢复开关组合，实现变电站故障恢复。
根据750kV变电站倒闸操作运行规范，为了提高供电可靠性，对其进行非故障区域恢复时，应尽量保持3/2完整接线形式运行；
依据电力生产过程中的规定，对变电站一次设备电气状态进行划分：
运行状态：指设备的开关及刀闸都在合上位置，接地开关在断开位置，将电源至受电端的电路接通；
热备用状态：指设备的开关及接地开关在断开位置，而刀闸仍在合上位置；
冷备用状态：指设备的开关、刀闸及接地开关都在断开状态，该设备各侧无保护措施情况下，且有明显的断开点；
检修状态：指设备的开关及刀闸都在断开位置，接地开关在合上位置，该设备各侧有保护措施情况下，且有明显的断开点。
根据变电站一次设备电气状态划分，设置一次设备操作代价值，建立操作代价矩阵W，如图2中的750kV变电站线路1(XL1)发生故障时，操作代价矩阵W为：
如图3所示，运用遗传算法求解最优开关操作组合，实现操作代价小，可靠性高等故障恢复目标，其具体步骤如下
步骤501：选取二进制编码方式对750kV变电站主接线图中的各个断路器进行编码；
步骤502：随机产生一定数目的个体组成种群，种群的规模就是指种群中的个体数目；
步骤503：建立适应度函数并对个体进行的适应度进行计算；
步骤504：根据群体中每个个体的适应度的概率，运用轮盘赌方法从群体中的个体进行优胜劣汰操作，适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大，适应度低的个体被遗传到下一代群体中的概率小；
步骤505：两个相互配对的个体运用单点交叉，在个体编码串中依据概率Pc设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配对个体的部分基因，从而形成两个新的个体；
步骤506：对个体编码串以概率P m执行基本变异，制定某一位或某几位基因作变异运算，形成新候选个体；
步骤507：选择出最优的个体进行解码操作。
Claims (1)
1.一种基于遗传算法的750kV变电站故障恢复方法，其特征在于：通过750kV变电站故障失电区域搜索并运用遗传算法寻求一系列开关动作组合，最终完成非故障停电区最优供电路径选择；所述恢复方法具体制定如下：
步骤1: 建立变电站主接线拓扑图的邻接矩阵，存储非故障运行时变电站网络连接状态；
步骤2: 根据变电站故障类型，生成故障信息矩阵，结合变电站主接线邻接矩阵与故障信息矩阵，生成故障判别矩阵；
步骤3: 采用广度优先搜索法搜索故障判别矩阵，寻找受故障区域影响的非故障停电区；
步骤4: 根据变电站一次设备电气状态，生成操作代价矩阵，结合变电站故障判别矩阵与操作代价矩阵，生成变电站故障恢复矩阵；
步骤5: 运用遗传算法寻求最优故障恢复开关组合，实现变电站故障恢复；
其中：
所述步骤4中将操作代价矩阵中元素依次替换故障判别矩阵中的对角元素，即得到变电站故障恢复矩阵；
所述步骤5中运用遗传算法寻求最优故障恢复开关组合的具体方法是：
步骤501：选取二进制编码方式对750kV变电站主接线图中的各个断路器进行编码；
步骤502：随机产生一定数目的个体组成种群，种群的规模就是指种群中的个体数目；
步骤503：建立适应度函数，并对个体的适应度进行计算，适应度函数如下：
其中，W i为第i个断路器的操作代价；
U i为其运行状态；
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