CN105574611A - 一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，本发明从配电网网络侧的角度，综合考虑设备检修开始时间和负荷转移路径，采用NSGA-II算法处理配电网络检修计划问题。在染色体编码形式方面，本发明将检修开始时间和开关动作组合进行联合编码，同时使用多时段整体编码协调整个检修时间周期内各检修变量集之间的关系。因此可以实现多目标多约束的优化，更加贴近供电企业的实际需要。

Description

一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法

技术领域

本发明提出一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，属于配电网检修领域。

背景技术

配电网设备检修是电力系统运行中的重要环节，设备检修计划安排影响着电力系统乃至整个社会的安全性和经济性。因此，需要根据供电企业的实际需要，考虑多种限制条件，进行配电网检修计划优化问题的研究，从而选择最优检修方案。配电网检修计划问题是一个多目标多约束的优化问题，其目标函数主要包括：可靠性目标，经济性目标、管理性目标以及多目标综合。现有技术中存在以检修停电电量最小为目标函数，引入网络拓扑方法分析线路间关联的方法，根据情况轻重缓急按顺序安排检修任务。还存在基于经济性，以减少停电损失和检修费用为目标函数建立检修计划模型。以及基于设备必须按检修周期安排检修的原则，建立检修计划模型，并以设备偏离到期检修时间最少和工作量合理分配为目标函数，使检修任务均匀分配。

国内外大部分文献对配电网检修计划问题的研究仅停留在单目标优化阶段，并没有体现其多目标多约束的本质。

发明内容

发明目的：本发明提出一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，从多个目标对配电网络检修计划进行约束。

技术方案：本发明提出一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，包括以下步骤：

1)建立配电网络检修计划的数学模型，包括目标函数和约束条件；

2)对所述数学模型进行预处理；

3)根据NSGA-II算法求解所述数学模型。

优选地，所述约束条件包括；网络潮流约束、节点电压约束、互斥检修约束、检修资源约束、同时检修约束、检修开始时间约束、检修持续进行约束、时间固定检修约束和网络拓扑约束。所述检修开始时间约束为：

$x_i\∈\mathrm{\Φ}\⊆\{1,2,...,T\}$

式中，Φ为设备允许开始检修的时间集，x_i为第i个设备的检修开始时间。

优选地，所述预处理包括配电网络简化分析、网络辐射状校验、形成检修变量集、染色体编码和初始种群生成。所述染色体编码中检修变量集个数等于编码子染色体个数，并与其一一对应；子染色体代表检修开始时间和相应负荷转移的开关状态组合。

优选地，所述求解数学模型包括遗传操作、计算适应度值、选择最优检修方案。所述适应度值为：

$F_1=f_1+H=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{u}_{it}{P}_{ti}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_2=f_2+H=N_{total}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_3=f_3+H=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{P}_{loss}\left(t\right)\·\mathrm{\Δ}t+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

式中，F代表适应度函数值，f代表目标值，H代表惩罚函数值，α_j为相应约束条件的惩罚系数，L_j代表网络潮流约束、节点电压约束、互斥检修约束、检修资源约束、同时检修约束、检修开始时间约束、检修持续进行约束、时间固定检修约束和网络拓扑约束。

有益效果：本发明从配电网网络侧的角度，综合考虑设备检修开始时间和负荷转移路径，采用NSGA-II算法处理配电网络检修计划问题。在染色体编码形式方面，本发明将检修开始时间和开关动作组合进行联合编码，同时使用多时段整体编码协调整个检修时间周期内各检修变量集之间的关系。因此可以实现多目标多约束的优化，更加贴近供电企业的实际需要。

附图说明

图1为子染色体编码形式示意图；

图2为基于NSGA-II的配电网络检修计划流程图；

图3为本发明最优检修方案选择策略流程图；

图4为本发明中含分布式电源的38节点配电网络图；

图5为算例中负荷预测曲线图；

图6为算例中pareto最优前沿分布图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，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。

本发明首先综合考虑设备检修开始时间和负荷转移路径，建立如下多目标数学模型并给出目标函数：

(1)总停电电量最小

$\min f_1=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{it}}{P}_{\mathrm{it}}{D}_i---\left(1\right)$

式中，N为检修设备总数；D_i为第i个设备检修持续时间；P_it为第t时段第i个设备检修且转移负荷后的停电负荷；u_it为第t时段第i个检修设备的状况，其为布尔变量，取0时表示设备正常运行，取1时表示设备正在检修。

(2)总开关动作次数最少

minf₂＝N_total(2)

式中，N_total为一个检修时间周期内的总开关动作次数。

(3)负荷转移后总网络损耗最小

$\min f_3=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{P}_{loss}\left(t\right)\·\mathrm{\Δ}t---\left(3\right)$

式中，P_loss(t)为负荷转移后检修期间时段t内的网络损耗；Δt为一个检修时段的长度。

接着继续给出约束条件，配电网络检修计划需要满足以下约束条件：

(1)网络潮流约束

$\left|S_l\right|\≤S_l^{\max }---\left(4\right)$

(2)节点电压约束

$U_k^{\min }\≤U_k\≤U_k^{max}---\left(5\right)$

(3)互斥检修约束

为避免电气孤岛的出现，应错开互斥设备的检修时间。

x_j＞x_i+D_i-1(6)

式中，x_i和x_j分别为第i个和第j个设备的检修开始时间。

(4)检修资源约束

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{s}_i{u}_{it}\≤S$

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{it}\≤M---\left(7\right)$

式中，s_i为设备i检修所需的人力物力资源；S为第t时段所能提供的检修资源；M为可以同时检修的设备个数。

(5)同时检修约束

造成同一设备或同一负荷点停电的检修任务应该同时进行。

x_i＝x_j(8)

(6)检修开始时间约束

$x_i\∈\mathrm{\Φ}\⊆\{1,2,...,T\}---\left(9\right)$

式中，Φ为设备允许开始检修的时间集。

(7)检修持续进行约束

$u_{it}=\left\{\begin{array}{c}0,t=1,2,...,x_i-1\\ 1,t=x_i,x_i+1,...,x_r+D_i-1\\ 0,t=x_i+D_i,...,T\end{array}\right.---\left(10\right)$

(8)时间固定检修约束主要包括：未完成的检修任务；配合基建、技改、配网改造、市政工程等重要工程的检修任务。

x_i＝B_i(11)

式中，B_i为第i个设备固定检修开始时间。

(9)网络拓扑约束

g_k∈G(12)

接着基于NSGA-II算法求解配电网络检修计划模型。求解之前先做预处理，即简化分析配电网络以及校验网络辐射状。

(1)配电网络简化分析。本实施例采用现有技术(周苏文.含分布式电源的配电网优化重构[D].河海大学，硕士论文，2012，第14-16页)的方法简化分析配电网络。配电网络检修计划问题需考虑检修支路，因此需改动简化分析方法。删除有检修任务的支路后，需要根据网络简化规则删除不在基本环路上的支路。

(2)网络结构辐射状校验。检验辐射状结构，采用广度优先搜索从根节点开始逐步遍历下游节点。开始搜索的开关为第一层开关，闭合状态的开关其下游区域均可搜索到，记为“visited”，打开状态的开关其下游区域不可遍历，记为“unvisited”。在第一层的开关全部搜索完成，用列表L存储“visited”区域。将与L中带电区域Z直接相连的开关记为第二层开关，遍历所有第二层开关，确定带电区域，更新列表L。与L中带电区域Z直接相连的开关记为第三层开关，不断重复这个过程，直到所有的开关都遍历过为止。在搜索过程中若某区域被“visited”次数超过一次，则存在环路，说明辐射状检验不成立。

(3)形成检修变量集。根据检修约束的性质，部分不需要参与优化计算的检修设备形成检修变量集。首先，根据同时检修约束，将可同时检修多个设备编为一组，形成检修变量集，并且随机选取其中任意一个设备作为一个变量，然后安排时间固定的检修计划。配网改造工程的检修任务的检修约束时间固定，所以检修时间固定，与这些设备存在同时检修约束关系的设备，其检修时间也是固定的。因此它们不属于检修变量集，不参与优化计算。

(4)染色体编码形式。配电网络检修计划以设备检修开始时间和负荷转移路径为控制变量，对检修时间周期内所有检修变量集进行整体编码。其染色体编码形式如图1所示，检修变量集个数等于编码子染色体个数，并与其一一对应。子染色体代表其检修开始时间和相应负荷转移的开关状态组合，它主要分为三个部分：

搜索空间，基因段1对应待检修变量集的检修开始时间，基因段2对应基因段1中相应一个待检修变量集负荷转移的开关状态组合。

目标空间，子染色体在目标空间中的位置，即各个目标函数的值。

偏序信息：含子染色体的个体等级和拥挤距离。

本实施例采用混合编码方式，对基因段1采用十进制整数编码方式。在网络简化分析的基础上，根据现有技术(许立雄，吕林，刘俊勇.基于改进粒子群优化算法的配电网络重构[J].电力系统自动化，2006，30(7)：27-30.)中的方法对基因段2进行编码。对每个基本环内所包含的开关进行编号，子染色体在基因段2中的维数为配电网络的基本环数。基本环内开关的编码号为基因段2的内容进行基因段2编码。

(5)初始种群生成。第一步将配电网络中参与编码的所有开关置为闭合；第二步随机将第一个环路中某可操作开关置为断开，同时将所有含有该开关的环路中相应位置断开；第三步判断第二环路，若已断开，则操作下一个环路，否则在第二个环路中按第二步方法继续操作。以此类推，直到所有的环路中都有开关断开，生成基因段2。如此先初始化一个染色体，再初始化所有染色体生成初始种群。

然后基于NSGA-II模型进行求解。求解过程包括遗传操作和计算适应度值。

(1)遗传操作。本实施例采用三种遗传操作，分别为选择操作、交叉操作和变异操作。选择操作使优化朝着Pareto最优解方向进行，并使解的分布趋于均匀，可通过非支配排序得到个体等级i_rank和计算得拥挤距离L[i]_d，本实施例采用锦标赛选择策略；交叉操作是指两个染色体采用交换部分信息的操作，本实施例采用模拟二进制交叉(SBX)；变异是指改变染色体中基因处理过程，在处理多目标优化问题时，本实施例采用的多项式变异是目前主要使用的一种变异操作。

需要指出的是，若设备检修开始时间经过交叉和变异操作后超过其取值范围，若越上限则取最晚检修开始时间，越下限则取最早检修开始时间。

(2)计算适应度值。在检验完网络拓扑后计算符合辐射状约束的子染色体适应度函数值。适应度函数值是遗传算法指导搜索方向的依据，本实施例配电网络检修计划问题采用罚函数方法处理约束条件，其适应度函数为：

$F_1=f_1+H=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{u}_{it}{P}_{ti}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_2=f_2+H=N_{total}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_3=f_3+H=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{P}_{loss}\left(t\right)\·\mathrm{\Δ}t+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j---\left(13\right)$

式中，F₁代表停电电量的适应度函数值，F₂代表开关动作次数的适应度函数值，F₃代表网络损耗的适应度函数值，f代表目标值，H代表惩罚函数值，α_j为相应约束条件的惩罚系数，L_j代表式(1)-(9)所表示的约束条件。由于在计算过程中，已经隐含处理其他约束条件，所以惩罚函数值只由L_i代表式(1)-(4)所表示的约束条件构成。

在各种约束条件中，如果违背网络潮流约束、节点电压约束和互斥检修约束，将影响电网安全稳定运行，所以应尽量满足其约束α₁，α₂，α₃取较大值，α₄取较小值。

整个配电网络检修计划流程图如图2所示，其中原始数据包括待检修设备信息、约束条件、网络参数信息、月负荷预测数据等。采用NSGA-II算法处理配电网络检修计划问题，将得到多套检修方案。本实施例利用目标函数的优先等级选择最优检修方案，其流程图如图3所示。

配电网络检修计划在确定设备检修开始时间的同时，制定负荷转移方案需要遵循以下几个原则：

若失电区域与其他线路有联络，无论失电区域内是否在分布式电源，均应在满足系统安全约束的前提下，用较少的开关动作转移较多的停电负荷；若失电区域内与其他线路无联络，且此区域内含分布式电源，此时将造成分布式电源对失电区域进行孤岛供电。这种情况应该尽量避免，所有分布式电源退出运行，失电区域全部负荷停电。

本实施例在使用NSGA-II算法时仅考虑分布式电源并网运行，不考虑分布式电源孤岛运行。分布式电源接入配电网络，可以增大检修负荷转移时联络开关的备用容量，给检修负荷转移提供更多方案。

最后给出一个算例。某地区巡检下月共15条线路需要检修，本文以每条线路检修需2个工作日完成，来现安排该地区下月的月度检修计划及相应的负荷转移方案。

该算例采用12.66kV单电源配电系统，在IEEE33节点配电网络的基础上进行改动，增加5个负荷点分别为34、35、36、37、38。该网络有5个基本环路，5个联络开关和37个分段开关，系统总平均负荷为4235kW+j2740kvar，联络开关为TS1-TS5，相邻节点间均有分段开关SS1-SS37，下月需要检修的线路为线路6、7、12、16、17、19、20、24、29、30、33、34、35、36、37。为避免孤岛运行，分布式电源不能接在节点34-38处。接在其余节点均可使联络开关的备用容量增大。本算例在节点13处接入额定容量为600kW的分布式电源，如图4所示。

由于数据来源有限，本算例假设居民、工业和商业这三类负荷随机分配在38节点配电网络中，各负荷点的月平均负荷最大值取38节点负荷数据。由各负荷类型30天的负荷曲线数据可以得到各负荷点30天的平均负荷曲线数据。由于本算例中只涉及到负荷点34、35、36、37、38停电，其余检修所影响的负荷点都可以通过相应开关动作配合完成转移，故本文只画出停电负荷点34、35、36、37、38的下月负荷预测曲线，如下图5所示。

检修约束情况如下：

(1)设备检修关系约束。根据算例图分析网络拓扑关系，得表1所示的设备检修关系。

(2)检修资源约束。受检修资源的限制，设定每天最多安排3条线路检修，每周最多安排5条线路检修。

(3)检修时间约束。由于周末不安排检修工作而且每条线路检修需要2个工作日完成，故以下时间不能作为检修开始时间：5-7日、12-14日、19-21日、26-28日。

表1：设备检修关系约束表

检修设备名称	设备检修关系约束
		线路33，34，35	同时检修
线路36，37	同时检修
		线路6，7	互斥检修
线路16，17	互斥检修
		线路19，20	互斥检修
线路29，30	互斥检修

NSGA-II算法中种群规模设为50，最大迭代次数设为50，交叉率为0.7，变异率为0.02，SBX交叉常数η为5，多项式变异常数η_m为11，α₁、α₂、α₃为10000，α₄为0.5。采用NSGA-II算法并结合最优检修方案选择策略，计及分布式电源情况下的最优检修方案如表2所示。

表2：计及分布式电源的最优检修方案

而图6是所得到的Pareto最优前沿分布，可以看出Pareto最优解集均匀分布在解空间之中。

Claims (7)

1.一种含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立配电网络检修计划的数学模型，包括目标函数和约束条件；

2)对所述数学模型进行预处理；

3)根据NSGA-II算法求解所述数学模型。

2.根据权利要求1所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述约束条件包括；网络潮流约束、节点电压约束、互斥检修约束、检修资源约束、同时检修约束、检修开始时间约束、检修持续进行约束、时间固定检修约束和网络拓扑约束。

3.根据权利要求1所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述预处理包括配电网络简化分析、网络辐射状校验、形成检修变量集、染色体编码和初始种群生成。

4.根据权利要求1所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述求解数学模型包括遗传操作、计算适应度值、选择最优检修方案。

5.根据权利要求2所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述检修开始时间约束为：

$x_i\∈\mathrm{\Φ}\⊆\{1,2,...,T\}$

式中，Φ为设备允许开始检修的时间集，x_i为第i个设备的检修开始时间。

6.根据权利要求3所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述染色体编码中检修变量集个数等于编码子染色体个数，并与其一一对应；子染色体代表检修开始时间和相应负荷转移的开关状态组合。

7.根据权利要求4所述的含分布式电源配电网络的检修计划优化方法，其特征在于，所述适应度值为：

$F_1=f_1+H=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{u}_{it}{P}_{ti}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_2=f_2+H=N_{total}+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

$F_3=f_3+H=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{P}_{loss}\left(t\right)\·\mathrm{\Δ}t+\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_j{L}_j$

式中，F₁代表停电电量的适应度函数值，F₂代表开关动作次数的适应度函数值，F₃代表网络损耗的适应度函数值，f代表目标值，H代表惩罚函数值，α_j为相应约束条件的惩罚系数，L_j代表网络潮流约束、节点电压约束、互斥检修约束、检修资源约束、同时检修约束、检修开始时间约束、检修持续进行约束、时间固定检修约束和网络拓扑约束。