CN107204629A - 一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法 - Google Patents
一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，本方法将线路权值定义为节点间线路的潮流，建立机组分组模型求解得到机组分组信息，采用电流追踪法计算得到支路电流中各电源分量，并以此为基础对电力网络图进行简化，通过聚类计算得到各个节点所属的分区，把在简化过程中被合并的节点还原，得到原始电力网络图中各个节点所属的分区。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统恢复的技术领域，更具体地，涉及一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法。
背景技术
大停电后的电力系统恢复可分为黑启动、网络重构和负荷恢复3个阶段。网络重构阶段的主要任务是尽快为失电机组送电并逐步建立起一个稳定的网架结构，为下一阶段全面恢复负荷打下坚实的基础。网络重构阶段的系统恢复策略总体上可分为2类：串行恢复和并行恢复。串行恢复策略在大多数发电机并网前接力恢复各厂站；并行恢复策略将系统分成几个子系统先各自独立恢复，待各子系统恢复完成后再通过并网来实现整个系统的恢复。因此，合理的分区策略可有效降低系统恢复问题的复杂度，从而加快系统恢复进程。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，指导调度人员进行恢复方案的制定。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：将线路权值定义为节点间线路的潮流，并以此为基础构建电力系统无向加权图G＝{V，E}；
步骤S2：建立机组分组模型求解得到机组分组信息；
步骤S3:以步骤S1得到的机组分组信息为基础,采用电流追踪法计算得到支路电流中各电源分量,并以此为基础对电力网络图进行简化得到图G’；
步骤S4：分别计算图G’的邻接矩阵W和对角阵D；
步骤S5：计算规范化拉普拉斯矩阵Lrw＝D-1(D-W)；
步骤S6：求Lrw的前k个最小的特征值对应的特征向量，并根据这些向量组成列矩阵H；
步骤S7：将H的每一行看作k维空间中的一个向量，用k-means++算法进行聚类计算。得到的聚类结果中每一行所属类别就是图G’中各个节点所属的分区；
步骤S8：判断各个分区的有功发电容量和负荷是否基本平衡，如果存在严重不平衡的情形，则将边界上的节点进行重新划分，以维持各个子系统有功发电容量和负荷的平衡；
步骤S9:把在简化过程中被合并的节点还原，得到原始电力网络图G中n个节点所属的分区。
进一步的，所述步骤S1中线路权值的计算方法如下：
定义线路的权值wij为
wij＝|Pij|
式中:wij为节点i与j之间线路的权值；|Pij|为节点i与j之间线路的有功潮流的绝对值，并利用停电前线路的有功功率的绝对值作为|Pij|的近似值。
进一步的，所述步骤S2中的机组分组模型如下：
式中：b为分组个数；q为分组编号；Nq为分组q内的待恢复机组个数；r为所有待恢复机组的个数；[0，TC]为设定的时间区间；为分组q中机组g在t时刻所恢复的输出有功功率；Pstart,g(t)为机组g在t时刻消耗的有功功率；Pneed,g为启动机组g所需要的最小启动功率；tstart,g和tcrank,g分别为机组g的启动时刻(对于非黑启动机组，其启动时刻为获取启动功率的时刻)和开始爬坡对应的时刻；Rg为机组g的爬坡速率；Pmax,g为机组g的最大输出有功功率。
进一步的，所述步骤S3中基于电流追踪法进行网络简化的方法如下：
在已经求得机组分组信息的前提下，如果一个节点所有出线的线路电流都来自于被分到一组的机组，那么就将该节点及节点所连支路划分到这组机组所属的区域中。
进一步的，所述步骤S4中的邻接矩阵W和对角阵D的计算方法如下：
W为邻接矩阵，其元素wij的取值如下：若vi和vj为相邻节点，则wij等于vi和vj之间边的权值；若vi和vj为不相邻的节点，则wij＝0；若i＝j，则wij＝0。
本发明的研究主要针对无向图，故wij＝wji。
进一步的，所述步骤S7中的k-means++算法的步骤如下：
步骤1：从数据点集合X中任意的选择一个点x1作为第一个初始聚类中心。
步骤2：对于数据集中的每一个数据点xi，计算它与已选择的最近的初始聚类中心之间的距离D(xi)。
步骤3：以为概率选择一个新的数据点作为初始聚类中心。
步骤4：重复步骤2和步骤3直到k个初始聚类中心都被选出来。
步骤5：利用这k个初始聚类中心来执行标准的k-means算法。
相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：能够合理地进行分区，降低系统恢复问题的复杂度，从而加快系统恢复进程。
附图说明
图1是本发明一实施例的新英格兰10机39节点系统拓扑结构。
图2是本发明图1所示实施例的最终恢复分区恢复结果。
图3为本发明原始电力网络图G中n个节点所属的分区。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
请参照图1，本发明提供一种基于电流追踪法采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤S1：将线路权值定义为节点间线路的潮流，并以此为基础构建电力系统无向加权图G＝{V，E}。
步骤S1中线路权值的计算方法如下：
定义线路的权值wij为
wij＝|Pij|
式中:wij为节点i与j之间线路的权值；|Pij|为节点i与j之间线路的有功潮流的绝对值。由于在系统恢复前制定黑启动分区方法时无法预知系统恢复后的联络线潮流,所以本发明利用停电前线路的有功功率的绝对值作为|Pij|的近似值。
步骤S2：假设30、31和34为黑启动机组所在节点,节点32、33、35、36、37、38、39为待恢复的发电机所在节点，取机组分组个数为3，建立机组分组模型求解得到机组分组信息。
式中：b为分组个数；q为分组编号；Nq为分组q内的待恢复机组个数；r为所有待恢复机组的个数；[0，TC]为设定的时间区间；为分组q中机组g在t时刻所恢复的输出有功功率；Pstart,g(t)为机组g在t时刻消耗的有功功率；Pneed,g为启动机组g所需要的最小启动功率；tstart,g和tcrank,g分别为机组g的启动时刻(对于非黑启动机组，其启动时刻为获取启动功率的时刻)和开始爬坡对应的时刻；Rg为机组g的爬坡速率；Pmax,g为机组g的最大输出有功功率。此外，在恢复过程中，还需要满足发电机出力约束、火电机组的热启动时间约束、机组的冷启动时间约束等。
采用遗传算法求解得到机组分组信息。待回复机组分组结果如表1所示。
表1待恢复机组的分组结果
步骤S3:以步骤S1得到的机组分组信息为基础,如果一个节点所有出线的线路电流都来自于被分到一组的机组，那么就将该节点及节点所连支路划分到这组机组所属的区域中,采用电流追踪法计算得到支路电流中各电源分量。如表2所示。
表2支路电流与分组电源电流之间的关系
并以此为基础对电力网络图进行简化，得到可简化节点所属分组如表3所示。
表3可简化节点的分组结果
最后得到网络简化图G’如图2所示。
步骤S4：分别计算图G’的邻接矩阵W和对角阵D。
步骤S4中的邻接矩阵W和对角阵D的计算方法如下：
W为邻接矩阵，其元素wij的取值如下：若vi和vj为相邻节点，则wij等于vi和vj之间边的权值；若vi和vj为不相邻的节点，则wij＝0；若i＝j，则wij＝0。
本发明的研究主要针对无向图，故wij＝wji。
步骤S5：计算规范化拉普拉斯矩阵Lrw＝D-1(D-W)。
步骤S6：求Lrw的前k个最小的特征值对应的特征向量，并根据这些向量组成列矩阵H。
步骤S7：将H的每一行看作k维空间中的一个向量，用k-means++算法进行聚类计算。
k-means++算法的步骤如下：
步骤a：从数据点集合X中任意的选择一个点x1作为第一个初始聚类中心。
步骤b：对于数据集中的每一个数据点xi，计算它与已选择的最近的初始聚类中心之间的距离D(xi)。
步骤c：以为概率选择一个新的数据点作为初始聚类中心。
步骤d：重复步骤2和步骤3直到k个初始聚类中心都被选出来。
步骤e：利用这k个初始聚类中心来执行标准的k-means算法。
得到的聚类结果中每一行所属类别就是图G’中各个节点所属的分区，分区结果如表4所示。
表4黑启动分区划分结果
步骤S8：判断各个分区的有功发电容量和负荷是否基本平衡，如果存在严重不平衡的情形，则将边界上的节点进行重新划分，以维持各个子系统有功发电容量和负荷的平衡。
步骤S9:把在简化过程中被合并的节点还原,即可得到原始电力网络图G中n个节点所属的分区，如图3所示。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：将线路权值定义为节点间线路的潮流，并以此为基础构建电力系统无向加权图G＝{V，E}；
步骤S2：建立机组分组模型求解得到机组分组信息；
步骤S3:以步骤S1得到的机组分组信息为基础,采用电流追踪法计算得到支路电流中各电源分量,并以此为基础对电力网络图进行简化得到图G’；
步骤S4：分别计算图G’的邻接矩阵W和对角阵D；
步骤S5：计算规范化拉普拉斯矩阵Lrw＝D-1(D-W)；
步骤S6：求Lrw的前k个最小的特征值对应的特征向量，并根据这些向量组成列矩阵H；
步骤S7：将H的每一行看作k维空间中的一个向量，用k-means++算法进行聚类计算，得到的聚类结果中每一行所属类别就是图G’中各个节点所属的分区；
步骤S8：判断各个分区的有功发电容量和负荷是否基本平衡，如果存在严重不平衡的情形，则将边界上的节点进行重新划分，以维持各个子系统有功发电容量和负荷的平衡；
步骤S9:把在简化过程中被合并的节点还原，得到原始电力网络图G中n个节点所属的分区。
2.根据权利要求1所述的采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于：所述步骤S1中线路权值的计算方法如下：
定义线路的权值wij为：
wij＝|Pij|
式中:wij为节点i与j之间线路的权值；|Pij|为节点i与j之间线路的有功潮流的绝对值，并利用停电前线路的有功功率的绝对值作为|Pij|的近似值。
3.根据权利要求1所述的采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于：所述步骤S2中的机组分组模型如下：
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式中：b为分组个数；q为分组编号；Nq为分组q内的待恢复机组个数；r为所有待恢复机组的个数；[0，TC]为设定的时间区间；为分组q中机组g在t时刻所恢复的输出有功功率；Pstart,g(t)为机组g在t时刻消耗的有功功率；Pneed,g为启动机组g所需要的最小启动功率；tstart,g和tcrank,g分别为机组g的启动时刻和开始爬坡对应的时刻；Rg为机组g的爬坡速率；Pmax,g为机组g的最大输出有功功率。
4.根据权利要求1所述的采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于：所述步骤S3中基于电流追踪法进行网络简化的方法如下：
在已经求得机组分组信息的前提下，如果一个节点所有出线的线路电流都来自于被分到一组的机组，那么就将该节点及节点所连支路划分到这组机组所属的区域中。
5.根据权利要求1所述的采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于：所述步骤S4中的邻接矩阵W和对角阵D的计算方法如下：
W为邻接矩阵，其元素wij的取值如下：若vi和vj为相邻节点，则wij等于vi和vj之间边的权值；若vi和vj为不相邻的节点，则wij＝0；若i＝j，则wij＝0，
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6.根据权利要求1所述的采用电流追踪法简化网络的黑启动分区方法，其特征在于：所述步骤S7中的k-means++算法的步骤如下：
步骤1：从数据点集合X中任意的选择一个点x1作为第一个初始聚类中心；
步骤2：对于数据集中的每一个数据点xi，计算它与已选择的最近的初始聚类中心之间的距离D(xi)；
步骤3：以为概率选择一个新的数据点作为初始聚类中心；
步骤4：重复步骤2和步骤3直到k个初始聚类中心都被选出来；
步骤5：利用这k个初始聚类中心来执行标准的k-means算法。
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| CN108808670A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-13 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种大停电后电力系统恢复的分区方案优化方法及装置 |
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| CN106651000A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-05-10 | 国网浙江省电力公司 | 一种基于半监督谱聚类的黑启动分区方法 |
| CN106684906A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-05-17 | 国网浙江省电力公司电动汽车服务分公司 | 一种大停电后电力系统并行恢复方法 |
-
2017
- 2017-06-01 CN CN201710404100.4A patent/CN107204629A/zh active Pending
Patent Citations (2)
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| CN108808670A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-13 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种大停电后电力系统恢复的分区方案优化方法及装置 |
| CN108808670B (zh) * | 2018-07-03 | 2020-06-12 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种大停电后电力系统恢复的分区方案优化方法及装置 |
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