CN105515054B - 一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法 - Google Patents

一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法。优化切机问题是一个典型的0‑1规划问题。应用隐枚举法求解优化切机问题的过程中，首先根据输入的备选切机对象及需切量建立电力系统切机选择0‑1规划问题模型，并构建相应的二元搜索树；然后根据隐枚举法求解优化切机问题的搜索策略、剪枝策略以及终止策略沿着二元搜索树进行搜索，不断地逼近于最优解；当满足终止准则时，便完成求解过程。基于隐枚举法的优化切机方法，一方面减少装置的优化计算时间，达到快速切机；另一方面实现最优切机，保证电网的安全稳定性运行。

Description

一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，涉及电力系统中切机选择方法，尤其涉及一种基于隐枚举法的电力系统切机方法。
背景技术
在电网承受第Ⅱ类大扰动时，电力系统将会进入紧急状态，此时电网第二道防线将发挥作用，针对预先考虑的故障形式和运行方式，按预定的控制策略，采用安全稳定控制系统(装置)实施切机、切负荷、局部解列等控制措施，防止系统失去稳定。
安全稳定控制系统在实施切机的过程中，首先会识别出故障形式和类型，然后根据离线制定好的控制策略表，计算出需要的切机量，最后将实时记录的事故前0.2s的所有可切机组功率值进行优化计算，匹配一个切机组合，要求其切机总量和需要切机量符合预先设定的原则，比如最接近、最小过切、最小欠切。
目前，匹配切机组合所采用的算法为穷举法，鉴于电网规模的迅速发展，故障紧急情况下切机对象数目的增加，导致穷举法的计算时间过长，满足不了大规模电网稳定控制系统快速切机切负荷的要求。这对于故障紧急情况下保持电网的安全稳定运行来说，存在着一定的安全隐患。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方案，一方面能够减少安稳控制装置的优化计算时间，保证快速切机，另一方面能够在规定运行时间之内扩充备选切机对象数目，实现最优切机，保证电网的安全稳定性运行。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方案，包括以下步骤,如附图1所示：
步骤一，建立电力系统切机选择0-1规划问题模型，包括最小欠切模型，最小过切模型。所建立电力系统切机选择0-1规划问题模型如下所示：
最小过切模型：
s.t.ΔP≥0
最小欠切模型：
s.t.ΔP≤0
其中，ΔP表示切机偏差量；PC表示需采取的切机控制量；Pi表示稳定控制系统实时采集的第i号备选切机对象的出力值；Ci表示第i号备选切机对象是否进行切除的0-1变量，取值1选择切除，取值0选择保留。
步骤二，根据输入的备选切机对象建立二元搜索树，其特征在于，二元搜索树形状上类似于满二叉树，树上每一个节点可分化出两个分支，代表0-1变量的两个取值，规定左分支取1，右分支取0，每一层分支对应着一个0-1变量，从而每一个节点表示一个固定解。将0-1变量Ci按系数值Pi从大到小的次序逐层排列在二元搜索树上，形成待求解切机选择问题的二元搜索树。对于三个0-1变量X1、X2、X3的二元搜索树如附图2所示。
步骤三，根据隐枚举法解优化切机问题的搜索策略、剪枝策略以及终止策略沿着二元搜索树进行搜索：
(1)搜索策略可描述为：0-1变量Ci按系数值Pi从大到小的次序逐层排列在二元搜索树上，在枚举过程中沿着搜索树由上到下、由左到右的次序对每一个节点进行计算。
(2)剪枝策略可描述为：节点的计算结果满足ΔP≥0时，对二元搜索树上位于该节点之下的节点进行剪枝，不需要对被剪枝的节点进行计算。
(3)终止策略可描述为：完成二元搜索树上所有节点的检验后，终止计算，完成求解过程。
步骤四，根据所制定的策略沿着二元搜索树进行搜索，不断地逼近于最优解，当满足终止准则时，求得最优切机组合。
根据上述步骤中的思想，隐枚举法解优化切机问题的具体实现过程描述如下：
(1)输入切机对象及其出力、需切量；
(2)定义变量：定义0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]，定义变量i作为历遍指针；定义堆栈(先进后出的原则存取数据)，用于暂存搜索过程中的0-1变量序列C以及指针i；定义序列X＝[X1,X2,...,Xn]，用于存储在搜索过程中的最优解；
(3)切机对象按出力值由大到小的顺序表示在序列C中；
(4)变量初始化：0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]置零，最优解序列X＝[X1,X2,...,Xn]置零，指针i＝1，取Ci＝1；
(5)计算切机量偏差ΔP，判断当前解的切机偏差量绝对值是否小于最优解的切机偏差量绝对值，若小于则当前解序列C替换最优解序列X；
(6)判断是否满足剪枝条件ΔP≥0：
1)ΔP≥0时，若此时指针为i，ΔP≥0说明Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn不存在更优的组合，则进行剪枝操作，即变量Ci置0，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向后一个变量，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
2)ΔP<0时，若此时指针为i，则ΔP<0说明Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn可能存在更优组合，将此时变量的取值情况C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i的值存入堆栈中(该过程相当于记录断点，之后取出，继续对断点的后序变量进行搜索)，保持变量Ci不变，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向下一个变量，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
(7)经过上述步骤(5)，步骤(6)，指针i会从i＝1向i＝n递增，当i＝n时，提取堆栈栈顶中的0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i后，令Ci＝0，Ci+1＝1，i＝i+1，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
(8)当i＝n时，若堆栈中没有可取数据则停止计算，0-1变量序列X中的值即为最优切机的选择结果。
本发明与现有技术相比具有显著效益：隐枚举法不同于穷举法，不需要将所有可行的变量组合一一计算，通过分析问题的特点，隐含地排除了许多变量组合作为最优解的可能性，从而只需计算其中一部分组合就能求得最优解。基于隐枚举法求解电力系统切机选择0-1规划问题，能够有效减少计算时间，促使完成快速切机。此外，在规定运行时间的条件下，能够扩充备选切机对象的个数，切机 过程中备选切机对象个数越多，计算结果中切机偏量就越小，实现最优化切机。
附图说明
图1基于0-1规划的优化切机方案流程图；
图2是含三个0-1变量的二元搜索树示例图；
图3隐枚举法求解优化切机问题的具体实现方法流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步的描述，以下实施例仅用于进行详细说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如附图3所示，一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方案，具体实现方法包括以下步骤：
(1)输入切机对象及其出力、需切量；本实施例取某区域电网的真实数据，如表1所示，共16个备选切机对象，考虑优化切机问题中备选切机对象数目为8个至16个时的各个情况，需切量设置为722MW。
表1切机实施例中备选切机对象的出力值
(2)定义变量：定义0-1变量序列C＝[C1,C2,...,C16]，定义变量i(i＝1～16)作为历遍指针；定义堆栈(先进后出的原则存取数据)，用于暂存搜索过程中的0-1变量序列C以及指针i；定义序列X＝[X1,X2,...,X16]，用于存储在搜索过程中的最优解；
(3)切机对象按出力值由大到小的顺序表示在序列C中；
(4)变量初始化：0-1变量序列C＝[C1,C2,...,C16]置零，最优解序列X＝[X1,X2,...,X16]置零，指针i＝1，取Ci＝1；
(5)计算切机量偏差ΔP，判断当前解的切机偏差量绝对值是否小于最优解的切机偏差量绝对值，若小于则当前解序列C替换最优解序列X；
(6)判断是否满足剪枝条件ΔP≥0：
1)ΔP≥0时，若此时指针为i，ΔP≥0说明Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn不存在更优的组合，则进行剪枝操作，即变量Ci置0，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向后一个变量，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
以本实施例而言，C＝[1,1,0,…,0]时，ΔP＝63MW，是可行解，其后的变量只会偏差更大，C3～C16均可置零进行剪枝。此后指针指向后一个变量，即C＝[1,0,1,…,0]返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP。
2)ΔP<0时，若此时指针为i，则ΔP<0说明Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn可能存在更优组合，将此时变量的取值情况C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i的值存入堆栈中(该过程相当于记录断点，之后取出，继续对断点的后序变量进行搜索)，保持变量Ci不变，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向下一个变量，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
以本实施例而言，C＝[1,0,0,0,1,0,...,0]时，ΔP＜0；则将此时C存入堆栈，其后变量置1，序列C＝[1,0,0,0,1,1,0,...,0]返回步骤(5)。
(7)经过上述步骤(5)，步骤(6)，指针i会从i＝1向i＝n递增，当i＝n时，提取堆栈栈顶中的0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i后，令Ci＝0，Ci+1＝1，i＝i+1，返回步骤(5)计算切机量偏差ΔP；
(8)当i＝n时，若堆栈中没有可取数据则停止计算，0-1变量序列X中的值即为最优切机的选择结果。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，应当指出，对于所属领域的普通技术人员来说，对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换， 而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于：包括以下步骤，
依据输入的备选切机对象及需切量，建立电力系统切机选择0-1规划问题模型，并构建相应的二元搜索树；
所建立电力系统切机选择0-1规划问题模型为：
最小过切模型：
s.t.ΔP≥0
最小欠切模型：
s.t.ΔP≤0
其中，ΔP表示切机偏差量；PC表示需采取的切机控制量；Pi表示稳定控制系统实时采集的第i号备选切机对象的出力值；Ci表示第i号备选切机对象是否进行切除的0-1变量，取值1选择切除，取值0选择保留，n为自然数，表示备选切机对象的数量；
根据隐枚举法求解优化切机问题的搜索策略、剪枝策略以及终止准则沿着二元搜索树进行搜索，不断地逼近于最优解；
当满足终止准则时，完成求解过程。
2.如权利要求1所述的一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于：所构建的二元搜索树形状为满二叉树，树上每一个节点分化出两个分支，代表0-1变量的两个取值，规定左分支取1，右分支取0，每一层分支对应着一个0-1变量，从而每个节点分别表示着一种取值情况。
3.如权利要求1所述的一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于，所述隐枚举法求解优化切机问题中，搜索策略具体为：备选切机对象按其出力值从大到小的次序逐层排列在二元搜索树上，在枚举过程中沿着二元搜索树由上到下、由左到右的次序对每一个节点进行计算。
4.如权利要求1所述的一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于，所述隐枚举法求解优化切机问题中，剪枝策略具体为：节点的计算结果满足ΔP≥0时，对二元搜索树上位于该节点之下的节点进行剪枝，不需要对被剪枝的节点进行计算。
5.如权利要求1所述的一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于，所述隐枚举法求解优化切机问题中，终止准则具体为：完成二元搜索树上所有节点的检验后，终止计算，完成求解过程。
6.如权利要求1所述的一种基于隐枚举法的电力系统优化切机方法，其特征在于，其具体实现方法包括如下步骤：
(1)输入备选切机对象及其出力值、需切量；
(2)定义变量：定义0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]，表示第1至n号备选切机对象切机与否的状态，其中下标n为自然数，表示备选切机对象的数量；定义变量i作为历遍指针；定义堆栈，用于暂存搜索过程中的0-1变量序列C以及指针i；定义最优解序列X＝[X1,X2,...,Xn]，表示当前计算过程中，第1至n号备选切机对象的最优切机状态，其中下标n为自然数，表示备选切机对象的数量；
(3)备选切机对象按出力值由大到小的顺序定义其在0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]中的标号；
(4)变量初始化：0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]中所有变量置零，最优解序列X＝[X1,X2,...,Xn]中所有变量置零，指针i初始化取1，取0-1变量序列C中0-1变量Ci＝1；
(5)计算切机偏差量ΔP，判断当前0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]的切机偏差量绝对值是否小于最优解序列X＝[X1,X2,...,Xn]的切机偏差量绝对值，若小于，则将0-1变量序列C赋值到最优解序列X，作为当前最优解；
(6)判断是否满足剪枝条件ΔP≥0：
1)ΔP≥0时，若此时指针为i，说明在当前0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]中，Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn不存在更优的组合，则进行剪枝操作，即变量Ci置0，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向后一个变量，返回步骤(5)计算切机偏差量ΔP；
2)ΔP<0时，若此时指针为i，则说明在当前0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]中，Ci＝1时，其后变量Ci+1至变量Cn可能存在更优组合，将当前0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i的值存入堆栈中，保持变量Ci不变，其后一个变量Ci+1置1，取i＝i+1，指针指向下一个变量，返回步骤(5)计算切机偏差量ΔP；
(7)经过上述步骤(5)，步骤(6)，指针i会从i＝1向i＝n递增，当i＝n时，提取堆栈栈顶中存入的0-1变量序列C＝[C1,C2,...,Cn]以及指针i后，令Ci＝0，Ci+1＝1，i＝i+1，返回步骤(5)计算切机偏差量ΔP；
(8)当i＝n时，若堆栈中没有可取数据则停止计算，最优解序列X中的值即为最优切机的选择结果。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106451295B (zh) * 2016-10-29 2017-12-08 南京理工大学 一种基于隐枚举法的输电线路机械除冰次序优化方法
CN109038566B (zh) * 2018-08-16 2022-04-05 国电南瑞科技股份有限公司 一种电力系统安全稳定控制装置当值策略可实施性评估方法
CN109617085A (zh) * 2019-01-28 2019-04-12 深圳供电局有限公司 一种故障状态下快速切负荷优化控制方法
CN111861100B (zh) * 2020-06-03 2024-07-12 广东电网有限责任公司 一种基于流程评分的工单处理方法及装置
CN111932011B (zh) * 2020-08-10 2024-05-24 南宁市永恒影像有限公司 基于二元组块树的矩形优化排样方法及装置
CN113824123B (zh) * 2021-08-16 2024-08-16 南京国电南自电网自动化有限公司 一种电网稳控系统的最优化选切方法及装置
CN116488252B (zh) * 2023-03-24 2024-07-26 南京南瑞继保电气有限公司 局部最优切机方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103198222A (zh) * 2013-04-10 2013-07-10 国家电网公司 一种用于综合停电检修计划的平衡优化方法
CN103280830A (zh) * 2013-04-27 2013-09-04 南京南瑞集团公司 一种适用于大规模风电集中接入的过载控制方法
CN103595053A (zh) * 2013-11-19 2014-02-19 云南电网公司电网规划研究中心 电网安稳策略按容量接近原则优化切机方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2013201985B2 (en) * 2013-03-26 2015-02-19 Empower Energy Pty Ltd Power module system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103198222A (zh) * 2013-04-10 2013-07-10 国家电网公司 一种用于综合停电检修计划的平衡优化方法
CN103280830A (zh) * 2013-04-27 2013-09-04 南京南瑞集团公司 一种适用于大规模风电集中接入的过载控制方法
CN103595053A (zh) * 2013-11-19 2014-02-19 云南电网公司电网规划研究中心 电网安稳策略按容量接近原则优化切机方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于绝对动能增量的扩展0_1规划在线准实时决策算法;闵勇等;《中国电机工程学报》;20030331;第23卷(第3期);第5-9页 *

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