CN106711966A

CN106711966A - 配电网保护定值整定方法及系统

Info

Publication number: CN106711966A
Application number: CN201611141650.3A
Authority: CN
Inventors: 赵华; 张雍忠; 张碧华; 杨金; 张春辉; 蒋渊
Original assignee: Yuxi Power Supply Bureau of Yunnan Power Grid Co Ltd
Current assignee: Yuxi Power Supply Bureau of Yunnan Power Grid Co Ltd
Priority date: 2016-12-12
Filing date: 2016-12-12
Publication date: 2017-05-24
Anticipated expiration: 2036-12-12
Also published as: CN106711966B

Abstract

本发明涉及一种配电网保护定值整定方法及系统，其中，配电网保护定值整定方法，包括以下步骤：在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值；根据用电负荷损失量和配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；获取配电网系统的电力传输的约束条件；根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。本发明可以提高配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。

Description

配电网保护定值整定方法及系统

技术领域

本发明涉及配电网故障区域的保护技术领域，特别是涉及一种配电网保护定值整定方法及系统。

背景技术

目前我国配电网处于快速发展阶段。与输电网不同，配电网点多面广，直接与电力用户相关联，配电网故障容易直接影响用户的用电满意度。因此，配电网保护通过隔离故障区域，恢复非故障区域供电具有十分重要的现实意义。

然而，配电网运行状态根据用电负荷的变化而变化，导致配电网保护的灵敏性、快速性、选择性等都会在一定范围内变化，若是超出合理范围，则会导致装置拒动、误动。同时，大量分布式电源并网发电，也进一步改变了配电网的运行场景。

在实现过程中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：传统的配电网故障区域的保护参数整定方法，会出现因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致保护整定参数设置的不合理，导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低，无法适应配电网不同的运行场景，不能确保用电的安全性和连续性。

发明内容

基于此，有必要针对传统保护参数整定方法易导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低的问题，提供一种配电网保护定值整定方法及系统。

为了实现上述目的，本发明技术方案的实施例为：

一方面，提供了一种配电网保护定值整定方法，包括以下步骤：

在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值；

根据用电负荷损失量和配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；获取配电网系统的电力传输的约束条件；

根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

另一方面，提供了一种配电网保护定值整定系统，包括：

获取基础数据单元，用于在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值；

构建函数单元，用于根据用电负荷损失量和配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；以及获取配电网系统的电力传输的约束条件；

处理单元，用于根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

解码单元，用于解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

上述技术方案具有如下有益效果：

本发明配电网保护定值整定方法及系统，在智能整定阶段，采用初始化阶段实现的配网保护整定区域的建模及初始化参数，为智能整定提供边界条件；智能整定阶段在初始化阶段提供边界的基础上进行寻优计算，根据目标函数和约束条件实现保护参数的最优整定，避免因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致的保护整定参数设置的不合理，提高了配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。本发明采用了基于多群体协同的差分进化粒子群算法，具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，结果准确等优点，能够高效、准确的实现指定范围内配网保护定值的灵活整定，尤其适用于含有分布式电源并网的配电网区域。

附图说明

图1为本发明配电网保护定值整定方法中智能整定阶段实施例1的流程示意图；

图2为本发明配电网保护定值整定方法一具体实施例的流程示意图；

图3为本发明配电网保护定值整定系统实施例1的结构示意图；

图4为本发明配电网保护定值整定系统一具体实施例的实现流程中的局部配电网拓扑模型示意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的首选实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明配电网保护定值整定方法实施例1：

为了解决传统保护参数整定方法易导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低的问题，本发明提供了一种配电网保护定值整定方法实施例1；图1为本发明配电网保护定值整定方法中智能整定阶段实施例1的流程示意图；如图1所示，可以包括以下步骤：

步骤S110：在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值；

步骤S120：根据用电负荷损失量和配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；获取配电网系统的电力传输的约束条件；

步骤S130：根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

步骤S140：解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

具体而言，本发明配电网保护定值整定方法各实施例可以包括两个阶段：初始化阶段和智能整定阶段。而智能整定阶段步骤可以包括：(1)建立智能整定的目标函数；(2)从配电系统获取电力传输的约束条件，建立约束函数；(3)采用基于多群体协同的差分进化粒子群算法对初始化粒子群进行寻优计算；(4)对获得的最优粒子进行解码，并同步进行优化配网整定范围内的保护定值的更新。

其中，智能整定阶段中，通过本发明各实施例可以在配电网发生故障，形成故障区域和非故障区域，从营销计量系统获取离线的配网故障情况下用电负荷损失量，从配电主站系统获取故障区域配电终端采集的配电线路电流值，以及初始化阶段形成网络模型，建立基于配电网故障损失负荷量最小化的目标函数；从配电网系统获取电力传输的约束条件，建立约束函数；采用基于多群体协同的差分进化粒子群算法对初始化粒子群进行寻优计算，求出使得目标函数最小的最优解(即最优粒子)，解码最优解，则其相对应的值为优化后的保护定值，随后同步进行保护定值更新即可。

可以明确的是，智能整定阶段在初始化阶段提供边界的基础上进行寻优计算，根据目标函数和约束条件实现保护参数的最优整定，避免因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致的保护整定参数设置的不合理，提高了配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。

在一个具体的实施例中，步骤S110在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值的步骤之前还可以包括步骤：

获取配网终端的遥测量和遥信量，并根据遥测量和遥信量，建立预设的配电网故障模型；

获取配网终端预设的初始保护参数，并根据初始保护参数初始化预设的配电网故障模型内的保护参数粒子，得到预设的初始化粒子群。

具体而言，本发明配电网保护定值整定方法各实施例的初始化阶段步骤可以包括：根据配网终端(Feeder Terminal Unit，FTU)的遥测和遥信，建立配电网络故障模型；以及根据配网终端设定的初始保护参数进行已建立模型内的保护参数粒子的初始化。

进一步的，可以根据配网终端的遥测和遥信，识别配电网对应开关的开断/闭合状态，由此确定配电网网络拓扑，包括：故障区域和非故障区域，从而建立配电网络故障模型。然后，可以根据配网终端设定的初始保护参数进行已建立模型内的保护参数粒子的初始化，为后续模型内故障区域及关联非故障区域内的保护定值智能整定提供优化的初始值。而初始参数可以包括：收敛停止代数、种群规模、保护定值序列初始化粒子、粒子群速度、主群个数、从群个数、主群惯性权重及其学习因子、主群变异概率、主群加权因子、从群惯性权重及其学习因子。

其中，遥测量可以包括：电压、电流、有功功率和无功功率。遥测是将对象参量的近距离测量值传输至远距离的测量站来实现远距离测量的技术；遥信量可以包括：开关分位状态与合位状态。遥信功能通常用于测量下列信号，开关的位置信号、变压器内部故障综合信号、保护装置的动作信号、通信设备运行状况信号、调压变压器抽头位置信号。

在一个具体的实施例中，根据配网终端的遥测量和遥信量，建立预设的配电网故障模型的步骤可以包括：

根据遥测量和遥信量，识别配电网对应开关的开断或闭合状态；

根据识别的结果，确定配电网网络拓扑，并根据配电网网络拓扑，获取预设的配电网故障模型；预设的配电网故障模型可以包括开关状态序列和保护现有定值序列。

具体而言，本发明各实施例可以根据遥测和遥信量分辨出故障和非故障区，由此确定此时刻的配电网网络拓扑。而该拓扑中自然包含有故障区和非故障区两个部分。其中，配电网故障模型可以包括智能整定范围内的开关状态序列和保护现有定值序列。而通过各实施例的初始化阶段，可以实现配网保护整定区域的建模及参数初始化，为智能整定提供边界条件。

在一个具体的实施例中，步骤S130根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子的步骤可以包括：

根据目标函数和约束条件，得到适应度函数；

基于适应度函数，分别通过主群寻优计算和从群寻优计算，对应得到主群全局最优点和从群全局最优点；

根据主群全局最优点和从群全局最优点，通过多群体协同计算得到最优粒子。

具体而言，本发明各实施例采用基于多群体协同的差分进化粒子群算法，具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，结果准确等优点，能够高效、准确的实现指定范围内配网保护定值的灵活整定，尤其适用于含有分布式电源并网的配电网。进一步的，基于多群体协同的差分进化粒子群算法采用了一种多群体协同策略，从群侧重全局搜索，而主群则偏重局部搜索。通过模拟这种群体间的合作关系，使得该方法具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，且在全局寻优能力更加突出。

在一个具体的实施例中，解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值的步骤之后还可以包括步骤：

根据优化后的配电网保护定值，更新配电网相应开关的保护定值。

具体而言，经过智能整定阶段步骤后，可以得到优化后的配电网保护定值，可以根据已经优化后的保护定值对相应的开关保护进行保护定值更新。

本发明配电网保护定值整定方法一具体实施例：

为了进一步详细说明本发明配电网保护定值整定方法各实施例的技术方案，同时为了解决传统保护参数整定方法易导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低的问题，特以含有分布式电源并网的配电网为例，说明本发明配电网保护定值整定方法各实施例的实现流程。图2为本发明配电网保护定值整定方法一具体实施例的流程示意图；如图2所示：

本发明提供了一种基于多群体协同差分进化粒子群算法的配网保护定值智能整定方法，可以包含两个阶段：初始化阶段和智能整定阶段。初始化阶段主要实现配网保护整定区域的建模及参数初始化，为智能整定提供边界条件；智能整定阶段在初始化阶段提供边界的基础上进行寻优计算，根据目标函数和约束条件实现保护参数的最优整定，避免因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致的保护整定参数设置的不合理，提高了配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。

初始化阶段步骤可以包括：

步骤1：根据配网终端的遥测和遥信，识别配电网对应开关的开断/闭合状态，由此确定配电网网络拓扑，从而建立配电网络故障模型。其中，配电网模型包括智能整定范围内的开关状态序列S和保护现有定值序列X；

步骤2：据配网终端设定的初始保护参数进行已建立模型内的保护参数粒子的初始化，为后续模型内故障区域及关联非故障区域内的保护定值智能整定提供优化的初始值。初始参数包括：收敛停止代数G、种群规模N、保护定值序列初始化粒子X_i、粒子群速度V_i、主群个数N_M、从群个数N_S、主群惯性权重ω_m及其学习因子c_m、主群变异概率CR_m、主群加权因子F、从群惯性权重ω_s及其学习因子c_s。

智能整定阶段步骤可以包括：

步骤1：在配电网发生故障，形成故障区域和非故障区域，从营销计量系统获取离线的配网故障情况下用电负荷损失量P_L，从配电主站系统获取故障区域配电终端采集的配电线路电流值I_f，以及初始化阶段形成网络模型，建立基于配电网故障损失负荷量最小化的目标函数F；

步骤2：从配电网系统获取电力传输的约束条件，建立约束函数Lim；

步骤3：采用基于多群体协同的差分进化粒子群算法对初始化粒子群进行寻优计算，求出使得目标函数F最优解X_best，所求得的解为X_best；

步骤4：将X_best解码，则其相对应的值为优化后的保护定值，随后同步进行保护定值更新即可。

进一步，初始化阶段步骤1中，由于配电网故障导致部分开关动作隔离故障区域，恢复非故障区域供电，因此配电网网络拓扑发送变化，则需进行保护定值智能整定范围即目标范围内的开关序列状态S可以基于以下公式获得：

S＝[S₁,S_2，...S_i，...,S_l]

其中l为总的开关个数；S_i为开关i的状态值。对应的保护定值进行编码，可以基于以下公式表示形成序列X⁰：

其中，x_i ⁰为开关i当前配置的保护定值。

进一步，初始化阶段步骤2中，根据X₀进行保护定值的粒子群初始化，可以基于以下公式表示粒子X_i：

X_i＝[x_i1,x_i2,…,x_il]

可以基于以下公式表示初始化速度V_i：

V_i＝[v_i1,v_i2,…v_il]

其他参数，包括：收敛停止代数G、种群规模N、主群个数N_M、从群个数N_S、主群惯性权重ω_m及其学习因子c_m、主群变异概率CR_m、主群加权因子F、从群惯性权重ω_s及其学习因子c_s，可以根据实际优化计算的需求取值。

进一步，智能整定阶段步骤1中，根据故障电流I_f、保护定值序列X及开关状态序列S，计算损失负荷并与当前故障损失负荷比较，可以基于以下公式形成目标函数F：

F＝P(I_f,X,S)-P_L

其中，P(I_f、X、S)为当前故障损失负荷的计算函数；P_L为用电负荷损失量；后续整个智能整定的寻优过程则是使得F越接近-P_L越好，即损失负荷越少越好；其中，F越接近-P_L表示当前故障损失负荷为0。

进一步，智能整定阶段步骤2中，考虑线路传输容量以及电压上下限，可以基于以下公式得到约束函数Lim：

其中，I_i，V_i为对应开关节点i的电流和电压；I_imax为节点i的电流最大值；V_imin和V_imax为节点i的电压下限和上限值。

进一步，智能整定阶段步骤3中，构建适应度函数fit用于求解最优粒子X_best，具体方法可以如下：

(1)基于以下公式构建适应度函数fit：

其中，F(X_i)表示X_i根据上述形成目标函数的公式来计算目标函数而得到的对应目标函数值。N_C为约束条件的个数；M_j和Lim_j分别为第j个惩罚因子和第j个约束条件。

(2)主群寻优计算：

首先，通过适应度函数fit(X)对种群个体进行评价，基于以下公式确定全局最佳个体：

其中，表示主群的全局最佳个体；

然后，进行变异操作。生产任一随机向量V_i，满足以下公式：

其中，V_i ^M(t)表示主群第t代粒子i的速度；X_r1(t)表示第t代粒子r₁，其中，X_r2(t)表示第t代粒子r₂；N为粒子总数；t∈G为当前代数；r1,r2∈[1,2,…,N]为随机数，即在种群中随机选取两个个体；F∈[0,2]为加权因子。

其次，进行杂交操作。利用变异操作中的随机向量V_i(t)和待杂交的目标个体X_i(t)，产生新个体X_i′(t)。则新个体X_i′(t)中的元素x_i′_j满足以下公式：

其中，j∈[1,2,…,l]为种群个体的元素下表；CR∈[0,1]为变异概率；

Randb(j)∈[0,1]为随机数发生器的第j个值；Randr(i)∈[1,2,…,N]为随机数，确保目标个体中至少有一个元素变异。

再次，进行选择操作。采用贪婪策略进行选择，则有：

其中，X_i(t+1)表示第t+1代的粒子i；X’_i(t)表示第t代杂交操作后产生的新粒子i；X_i(t)表示第t代杂交操作前的原粒子i；fit表示适应度函数；fit[X′_i(t)]表示第t代杂交后的粒子i的适应度函数值；fit[X_i(t)]表示第t代杂交前的粒子i的适应度函数值。

最后，重复上述操作，实现种群的不断进化，并根据一定的收敛条件得到主群的全局最优点。

(1)从群寻优计算

首先，通过适应度函数fit(X)评价各粒子，确定当前时刻每个粒子所经过的最佳位置X_i＝[x_i,1,x_i,2,…x_i,_d]和全局最佳位置并更新粒子的速度和位置，满足：

X_i,j(t+1)＝X_i,j(t)+V_i,j(t)(j＝1,2,…d)

其中，t∈G为当前代数；ω为惯性权重，用于模拟鸟在觅食飞行中的惯性作用；c₁,c₂为学习因子，用于表示鸟在觅食飞行过程中对自身最佳点和全局最佳点的自身认知和社会合作；r₁,r₂为(0,1)均匀分布的随机数，用于模拟飞行中的随机性。

最后，重复上述操作，实现种群的不断进化，并根据一定的收敛条件得到从群的全局最优点。

(4)多群体协同计算

将主-从多群体协同策略引入主群和从群的协调计算：每一代群体都包含一个主群和多个从群，从群侧重全局搜索，主群则偏重局部搜索；将从群的全局最优信息传递给主群，以此形成主-从群间的信息交流。

子群间相互独立，在全局范围内寻优，故其参数可以独立设置；主群在寻优过程中参考子群最优点的信息，则可以基于下一公式表示主群中粒子的速度和位置：

其中，M和S分别表示主群和从群；表示从开始到第t代所有子群中的最优点。

进一步，智能整定阶段步骤4中，将X_best＝[x_best,1,x_best,2,…x_best,l]解码，将对应的已经优化后的保护定值x_best,i对相应的开关保护i进行保护定值更新即可。

针对目前配电网快速发展，随着负荷特性的改变和分布式电源的大量并网，传统的配网保护定值将不再适合现在的配网运行方式和保护要求，与现有技术相比，本发明的配网保护定值整定方法的各实施例具有如下突出优点：

在建立配电网故障模型的基础上，采用了基于多群体协同的差分进化粒子群算法，能够高效、准确的实现指定范围内配网保护定值的灵活整定，尤其适用于含有分布式电源并网的配电网区域；基于多群体协同的差分进化粒子群算法采用了一种多群体协同策略，从群侧重全局搜索，而主群则偏重局部搜索。通过模拟这种群体间的合作关系，使得该方法具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，且在全局寻优能力更加突出。

本发明配电网保护定值整定系统实施例1：

基于以上配电网保护定值整定方法各实施例的技术思想，同时为了解决传统保护参数整定方法易导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低的问题，本发明还提供了一种配电网保护定值整定系统实施例1；图3为本发明配电网保护定值整定系统实施例1的结构示意图，如图3所示，可以包括：

获取基础数据单元310，用于在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值；

构建函数单元320，用于根据用电负荷损失量和配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；以及获取配电网系统的电力传输的约束条件；

处理单元330，用于根据目标函数和约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

解码单元340，用于解码最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

在一个具体的实施例中，还可以包括：

构建模型单元350，用于获取配网终端的遥测量和遥信量，并根据遥测量和遥信量，建立预设的配电网故障模型；

初始化单元360，用于获取配网终端预设的初始保护参数，并根据初始保护参数初始化预设的配电网故障模型内的保护参数粒子，得到预设的初始化粒子群。

在一个具体的实施例中，构建模型单元350可以包括：

识别模块352，用于根据遥测量和遥信量，识别配电网对应开关的开断或闭合状态；

获取模型模块354，用于根据识别的结果，确定配电网网络拓扑，并根据配电网网络拓扑，获取预设的配电网故障模型；预设的配电网故障模型可以包括开关状态序列和保护现有定值序列。

在一个具体的实施例中，处理单元330可以包括：

函数模块332，用于根据目标函数和约束条件，得到适应度函数；

优化模块334，用于基于适应度函数，分别通过主群寻优计算和从群寻优计算，对应得到主群全局最优点和从群全局最优点；

协同计算模块336，用于根据主群全局最优点和从群全局最优点，通过多群体协同计算得到最优粒子。

在一个具体的实施例中，还可以包括：

更新单元370，用于根据优化后的配电网保护定值，更新配电网相应开关的保护定值。

可以明确的是，本发明配电网保护定值整定系统实施例1中的各单元模块，可以对应实现上述配电网保护定值整定方法各实施例中的方法步骤，此处不再对其具体的实现流程进行赘述。

本发明配电网保护定值整定系统实施例1，在智能整定阶段，采用初始化阶段实现的配网保护整定区域的建模及初始化参数，为智能整定提供边界条件；智能整定阶段在初始化阶段提供边界的基础上进行寻优计算，根据目标函数和约束条件实现保护参数的最优整定，避免因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致的保护整定参数设置的不合理，提高了配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。本发明采用了基于多群体协同的差分进化粒子群算法，具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，结果准确等优点，能够高效、准确的实现指定范围内配网保护定值的灵活整定，尤其适用于含有分布式电源并网的配电网区域。

本发明配电网保护定值整定系统一具体实施例：

基于以上配电网保护定值整定方法及系统的各实施例，同时为了解决传统保护参数整定方法易导致配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作准确率低的问题，特以含有分布式电源并网的配电网为例，说明本发明配电网保护定值整定系统一具体实施例的实现流程。图4为本发明配电网保护定值整定系统一具体实施例的实现流程中的局部配电网拓扑模型示意图；

如图4所示，该局部配电网包含7个开关K1～K7；2个分布式电源G1和G2；7个用电负荷L1～L6。其中，当K6和K7之间发生故障时，故障电流If流经K1、K2和K6；K1、K2、K6和K7所在支路4个开关配置的继电保护定值为智能优化整定的目标。

初始阶段步骤包括：

步骤1：根据K1、K2、K6和K7开关在故障发生后向配电主站发送的遥测和遥信信息，建立配网故障模型，则可以基于以下公式表示开关状态序列S：

S＝[S₁,S₂,S₃,S₄,S₅,S₆,S₇]＝[1,1,1,1,1,0,1]

可以基于以下公式表示当前开关继电保护配置的保护定值序列X⁰：

步骤2：据配网终端设定的初始保护参数进行已建立模型内的保护参数粒子的初始化，可以基于以下公式表示初始化的粒子群中粒子X_i：

X_i＝[x_i1,x_i2,x_i3,x_i4,x_i5,x_i6,x_i7]

同时，对其他系统参数进行初始化。系统参数包括：收敛停止代数G、种群规模N、保护定值序列初始化粒子X_i、粒子群速度V_i、主群个数N_M、从群个数N_S、主群惯性权重ω_m及其学习因子c_m、主群变异概率CR_m、主群加权因子F、从群惯性权重ω_s及其学习因子c_s。

智能整定阶段步骤包括：

步骤1：根据故障电流I_f、保护定值序列X及开关状态序列S，计算损失负荷并与当前故障损失负荷比较，可以基于以下公式形成目标函数F：

F(X)＝P(I_f,X,S)-(P_L5+P_L6)

步骤2：考虑线路传输容量以及电压上下限，可以基于以下公式得到约束函数Lim：

步骤3：首先，可以基于以下公式构建适应度函数fit：

然后，对主群进行寻优计算，完成

(1)对主群进行适应度fit函数计算评价，确定最佳个体

(2)进行变异操作，随机选取r1,r2∈[1,2,…,N]，则有

(3)进行杂交操作，则有

(4)进行选择操作，则有

(5)重复上述操作，完成主群寻优。

接着，对从群寻优计算，完成

(1)对从群进行适应度fit函数计算评价，确定最佳个体

(2)更新粒子速度和位置，

X_i,j(t+1)＝X_i,j(t)+V_i,j(t)(j＝1,2,…7)；

(3)重复上述操作，完成从群寻优。

同时，在主群和从群每代计算得到各自的全景最优值时，进行群体协同计算，则有

从而完成主群和从群间的信息交互。

步骤4：通过寻优获得最终的最优解X_best＝[x_best,1,x_best,2,x_best,3,x_best,4,x_best,5,x_best,6,x_best,7]，对K1～K7开关继电保护的保护定值进行对应x_best,i,i∈[1,7]的更新即可。

本发明配电网保护定值整定系统一具体实施例，在智能整定阶段，采用初始化阶段实现的配网保护整定区域的建模及初始化参数，为智能整定提供边界条件；智能整定阶段在初始化阶段提供边界的基础上进行寻优计算，根据目标函数和约束条件实现保护参数的最优整定，避免因为人工经验参数整定以及分布式电源并网导致的保护整定参数设置的不合理，提高了配电网在不同运行状态下保护装置对异常情况的动作正确率和合理性。本发明采用了基于多群体协同的差分进化粒子群算法，具有收敛速度快，不易陷入局部最优解，结果准确等优点，能够高效、准确的实现指定范围内配网保护定值的灵活整定，尤其适用于含有分布式电源并网的配电网区域。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种配电网保护定值整定方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据所述用电负荷损失量和所述配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；获取配电网系统的电力传输的约束条件；

根据所述目标函数和所述约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

解码所述最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

2.根据权利要求1所述的配电网保护定值整定方法，其特征在于，在配电网发生故障时，获取配电网系统的用电负荷损失量和配电网故障区域配电终端采集的配电线路电流值的步骤之前还包括步骤：

获取配网终端的遥测量和遥信量，并根据所述遥测量和所述遥信量，建立所述预设的配电网故障模型；

获取所述配网终端预设的初始保护参数，并根据所述初始保护参数初始化所述预设的配电网故障模型内的保护参数粒子，得到所述预设的初始化粒子群。

3.根据权利要求2所述的配电网保护定值整定方法，其特征在于，根据配网终端的遥测量和遥信量，建立所述预设的配电网故障模型的步骤包括：

根据所述遥测量和所述遥信量，识别配电网对应开关的开断或闭合状态；

根据所述识别的结果，确定配电网网络拓扑，并根据所述配电网网络拓扑，获取所述预设的配电网故障模型；所述预设的配电网故障模型包括开关状态序列和保护现有定值序列。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的配电网保护定值整定方法，其特征在于，根据所述目标函数和所述约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子的步骤包括：

根据所述目标函数和所述约束条件，得到适应度函数；

基于所述适应度函数，分别通过主群寻优计算和从群寻优计算，对应得到主群全局最优点和从群全局最优点；

根据所述主群全局最优点和所述从群全局最优点，通过多群体协同计算得到所述最优粒子。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的配电网保护定值整定方法，其特征在于，解码所述最优粒子，得到优化后的配电网保护定值的步骤之后还包括步骤：

根据所述优化后的配电网保护定值，更新配电网相应开关的保护定值。

6.一种配电网保护定值整定系统，其特征在于，包括：

构建函数单元，用于根据所述用电负荷损失量和所述配电线路电流值，基于预设的配电网故障模型，得到配电网保护定值整定的目标函数；以及获取配电网系统的电力传输的约束条件；

处理单元，用于根据所述目标函数和所述约束条件，基于多群体协同差分进化粒子群算法对预设的初始化粒子群进行寻优计算处理，得到最优粒子；

解码单元，用于解码所述最优粒子，得到优化后的配电网保护定值。

7.根据权利要求6所述的配电网保护定值整定系统，其特征在于，还包括：

构建模型单元，用于获取配网终端的遥测量和遥信量，并根据所述遥测量和所述遥信量，建立所述预设的配电网故障模型；

初始化单元，用于获取所述配网终端预设的初始保护参数，并根据所述初始保护参数初始化所述预设的配电网故障模型内的保护参数粒子，得到所述预设的初始化粒子群。

8.根据权利要求7所述的配电网保护定值整定系统，其特征在于，所述构建模型单元包括：

识别模块，用于根据所述遥测量和所述遥信量，识别配电网对应开关的开断或闭合状态；

获取模型模块，用于根据所述识别的结果，确定配电网网络拓扑，并根据所述配电网网络拓扑，获取所述预设的配电网故障模型；所述预设的配电网故障模型包括开关状态序列和保护现有定值序列。

9.根据权利要求6至8任意一项所述的配电网保护定值整定系统，其特征在于，所述处理单元包括：

函数模块，用于根据所述目标函数和所述约束条件，得到适应度函数；

优化模块，用于基于所述适应度函数，分别通过主群寻优计算和从群寻优计算，对应得到主群全局最优点和从群全局最优点；

协同计算模块，用于根据所述主群全局最优点和所述从群全局最优点，通过多群体协同计算得到所述最优粒子。

10.根据权利要求6至8任意一项所述的配电网保护定值整定系统，其特征在于，还包括：

更新单元，用于根据所述优化后的配电网保护定值，更新配电网相应开关的保护定值。