CN107368930A - 一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法 - Google Patents

一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其技术特点是:形成网络拓扑矩阵;采用离散粒子群算法,生成黑启动电源选址的初始方案;采用连续粒子群算法,生成机组分区和排序的初始方案;采用Dijkstra最短路径算法,计算初始方案的机组容量恢复速度;根据连续型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的机组分区和排序的方案;计算黑启动电源选址方案的电源建设成本与机组容量恢复速度的加权和,作为评价值;根据离散型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的黑启动电源选址方案。本发明解决了黑启动电源选址的规划问题;能够从电力系统的规划设计层面对大停电事故进行主动防御,提升了大停电后电力系统的恢复效率。

Description

一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法
技术领域
本发明属于电力系统运行与控制技术领域,尤其是一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法。
背景技术
随着极端自然灾害事件的频发和恶意网络攻击方式的发展,现代电力系统依然存在大面积停电的风险。大面积停电后的恢复过程是一件系统工程。现有恢复方法主要针对大停电后的系统被动应对问题,很少有从系统的规划设计层面对大停电事故进行主动防御。如果能够从系统规划设计之初,合理设置黑启动电源的数量和位置,能够有效帮助电力系统灵活应对大停电事故,缩短系统停电时间。受黑启动电源特性和地理地形等条件限制,传统的黑启动电源如抽水蓄能发电厂并不能灵活布点。近年来,随着电网形态和控制技术的发展,出现了包括FCB(Fast-Cut-Back)机组、分布式微网、风电场等新的黑启动电源形式,为黑启动电源的灵活布点提供了理论依据和技术支撑。因此,如何有效地进行电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址规划是目前迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目地在于克服现有技术的不足,提出一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其综合考虑黑启动电源建设成本和负荷恢复速度,采用离散粒子群算法和连续粒子群相结合的方式,设计了黑启动电源优化选址的流程,解决了黑启动电源的规划问题。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:
一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,包括以下步骤:
步骤1、输入地区电网的网架架构、机组信息和负荷数据,形成网络拓扑矩阵;
步骤2、采用离散粒子群算法,生成黑启动电源选址的初始方案;
步骤3、根据黑启动电源选址的初始方案,采用连续粒子群算法,生成机组分区和排序的初始方案;
步骤4、采用Dijkstra最短路径算法,计算初始方案的机组容量恢复速度;
步骤5、根据连续型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的机组分区和排序的方案;
步骤6、重复步骤4到步骤5,依据粒子群算法的终止规则,选择出机组容量恢复速度最大的机组分区和排序方案,并依次得到每一种黑启动电源选址方案的机组容量恢复速度;
步骤7、计算黑启动电源选址方案的电源建设成本与机组容量恢复速度的加权和,作为黑启动电源选址方案的评价值;
步骤8、根据离散型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的黑启动电源选址方案;
步骤9、重复步骤3至步骤8,依照离散粒子群的终止规则,选择加权和最大的方案作为黑启动电源选址方案。
所述步骤4采用如下公式计算机组容量恢复速度:
其中,T为给定的系统恢复时间,nG为被启动机组的数量,PGi(t)为机组Gi在t时刻的有功出力。
所述步骤5连续型粒子群算法的粒子变化规则为:
其中,为粒子的位置和速度,ω,c1,c2为系统参数,r1,r2为[0,1]之间的随机数。
所述步骤7中黑启动电源选址方案的评价值计算方法为:
f=k1f1+k2f2
其中,k1,k2为权值,f1为机组容量恢复速度,f2为黑启动电源建设成本,其计算方法如下:
f2=-cixi
ci为在节点i设置黑启动电源的建设成本;xi为0-1变量,当xi=1时,表示在节点i建设黑启动电源。
所述步骤8离散型粒子群算法的粒子变化规则为:
其中Sigmoid(x)的函数表达式为:
Sigmoid(x)=1/(1+e-x)。
本发明的优点和积极效果是:
本发明设计合理,综合考虑黑启动电源建设成本和负荷恢复速度,采用离散粒子群算法和连续粒子群相结合的方式,进行黑启动电源优化选址,解决了黑启动电源选址的规划问题;同时,能够给出系统分区方案和节点恢复方案,从电力系统的规划设计层面对大停电事故进行主动防御,提升了大停电后电力系统的恢复效率。
附图说明
图1本发明的处理流程图
图2本发明的发电机出力特性曲线;
图3为IEEE30节点示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1:输入地区电网的网架架构、机组信息和负荷数据,形成网络拓扑矩阵。
步骤2:采用离散粒子群算法,生成黑启动电源选址的初始方案。
按照离散粒子群的规则,设计黑启动电源选址初始方案中每一粒子的格式如下所示,其中每一个粒子的每一维数据代表节点状态,0代表该节点不设置黑启动电源,1表示该节点设置黑启动电源。
N1 N2 Nk Nn
1 0 1 1
步骤3:根据步骤2生成的机组状态,基于连续粒子群算法,生成机组分区和排序的初始方案。
按照连续型粒子群的规则,设计机组分区和排序初始方案中每一粒子的格式如下所示,其中前N位是排序操作段,代表节点的恢复顺序;后N位分区操作段,代表相应节点被划分到的分区。
步骤4:采用Dijkstra最短路径算法,计算步骤3中各方案的机组容量恢复速度。
电力系统恢复过程中的发电机出力特性是一个时变的过程,系统恢复过程的机组出力情况如图2所示:
在采用Dijkstra算法对步骤3中生成的机组分区和排序方式进行计算,得到每一台被启动机组的启动时间后,结合发电机出力特性曲线,机组容量恢复速度的计算方法为:
其中,T为给定的系统恢复时间,nG为被启动机组的数量,PGi(t)为机组Gi在t时刻的有功出力。
步骤5:根据连续型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的机组分区和排序的方案。
具体规则为:
其中为粒子的位置和速度,ω,c1,c2为系统参数,r1,r2为[0,1]之间的随机数。
步骤6:重复步骤4到步骤5,依据粒子群算法的终止规则,选择出机组容量恢复速度最大的机组分区和排序方案,并依次得到每一种黑启动电源选址方案的机组容量恢复速度。
步骤7:计算黑启动电源选址方案的电源建设成本与机组容量恢复速度的加权和,作为黑启动电源选址方案的评价值。
黑启动电源选址方案的评价值计算方法为:
f=k1f1+k2f2
其中,k1,k2为权值,f1为机组容量恢复速度,计算方法在步骤4中已说明,f2为黑启动电源建设成本,计算方法如下所示:
f2=-cixi
其中,ci为在节点i设置黑启动电源的建设成本;xi为0-1变量,当xi=1时,表示在节点i建设黑启动电源。
步骤8:根据离散型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的黑启动电源选址方案。
具体规则为:
其中Sigmoid(x)的函数表达式为:
Sigmoid(x)=1/(1+e-x)
步骤9:重复步骤3至步骤8,依照离散粒子群的终止规则,选择加权和最大的方案作为黑启动电源选址方案。
从图3中给出的IEEE30节点示意图可以看出,本发明在解决黑启动电源选址的问题的同时,能够给出系统分区方案和节点恢复方案,从电力系统的规划设计层面对大停电事故进行主动防御,提升了大停电后电力系统的恢复效率。
需要强调的是,本发明所述的实施例是说明性的,而不是限定性的,因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例,凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式,同样属于本发明保护的范围。

Claims (5)

1.一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、输入地区电网的网架架构、机组信息和负荷数据,形成网络拓扑矩阵;
步骤2、采用离散粒子群算法,生成黑启动电源选址的初始方案;
步骤3、根据黑启动电源选址的初始方案,采用连续粒子群算法,生成机组分区和排序的初始方案;
步骤4、采用Dijkstra最短路径算法,计算初始方案的机组容量恢复速度;
步骤5、根据连续型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的机组分区和排序的方案;
步骤6、重复步骤4到步骤5,依据粒子群算法的终止规则,选择出机组容量恢复速度最大的机组分区和排序方案,并依次得到每一种黑启动电源选址方案的机组容量恢复速度;
步骤7、计算黑启动电源选址方案的电源建设成本与机组容量恢复速度的加权和,作为黑启动电源选址方案的评价值;
步骤8、根据离散型粒子群算法的粒子变化规则,生成新的黑启动电源选址方案;
步骤9、重复步骤3至步骤8,依照离散粒子群的终止规则,选择加权和最大的方案作为黑启动电源选址方案。
2.根据权利要求1所述的一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其特征在于:所述步骤4采用如下公式计算机组容量恢复速度:
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>n</mi> <mi>G</mi> </msub> </munderover> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mn>0</mn> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>d</mi> <mi>t</mi> </mrow>
其中,T为给定的系统恢复时间,nG为被启动机组的数量,PGi(t)为机组Gi在t时刻的有功出力。
3.根据权利要求2所述的一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其特征在于:所述步骤5连续型粒子群算法的粒子变化规则为:
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>r</mi> <mn>1</mn> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>pbest</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>r</mi> <mn>2</mn> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>g</mi> <mi> </mi> <msubsup> <mi>best</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中,为粒子的位置和速度,ω,c1,c2为系统参数,r1,r2为[0,1]之间的随机数。
4.根据权利要求3所述的一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其特征在于:所述步骤7中黑启动电源选址方案的评价值计算方法为:
f=k1f1+k2f2
其中,k1,k2为权值,f1为机组容量恢复速度,f2为黑启动电源建设成本,其计算方法如下:
f2=-cixi
ci为在节点i设置黑启动电源的建设成本;xi为0-1变量,当xi=1时,表示在节点i建设黑启动电源。
5.根据权利要求4所述的一种适用于电力系统分区恢复模式的黑启动电源选址方法,其特征在于:所述步骤8离散型粒子群算法的粒子变化规则为:
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;omega;v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>r</mi> <mn>1</mn> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msubsup> <mi>pbest</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>r</mi> <mn>2</mn> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>g</mi> <mi> </mi> <msubsup> <mi>best</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> <mi> </mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> <mo>&lt;</mo> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>m</mi> <mi>o</mi> <mi>i</mi> <mi>d</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>d</mi> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>e</mi> <mi>l</mi> <mi>s</mi> <mi>e</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中Sigmoid(x)的函数表达式为:
Sigmoid(x)=1/(1+e-x)。
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