CN107423885A - 一种基于贪心算法的解列断面搜索方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,所述搜索方法应用于电网解列策略,所述搜索方法包括:建立电网系统模型,获得r个慢同调群;根据r个慢同调群,确定解列孤岛数量g,每个孤岛的种子机xi,除种子机xi外的节点数量为N;g个孤岛同时分别以对应的所述种子机xi为初始节点,向外扩张搜索,获得所述种子机xi的一级相邻节点yim;分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标分数;将所述综合指标分数最高的所述一级相邻节点yim与对应所述种子机xi结合,获得g个一级孤岛;根据所述g个一级孤岛重复进行N‑1步搜索,获得g个N级孤岛;对所述g个N级孤岛进行校验,获得最优解列断面。所述方法通过综合考虑各项指标,计算综合指标评分,能够获得合格解列断面。

Description

一种基于贪心算法的解列断面搜索方法
技术领域
本发明涉及电网解列领域,特别是涉及一种基于贪心算法的解列断面搜索方法。
背景技术
随着直流输电的发展,目前国内除了华北、华中电网外,其他电网均已通过直流实现互联,交直流电网在发生严重故障结构完整性得不到保证的情况下,需要采取解列的措施避免系统崩溃,目前对于电网系统的研究方法包括基于OBDD(Ordered Binary DecisionDiagram)的三阶段法与基于慢同调理论的解列控制方法,但是目前的解列控制方法仅仅侧重于一个或者几个约束条件,比如同调特性、孤岛功率平衡等,然后给出解列控制策略,没有全面考虑各种指标,最终使得得到的解列结果不合理。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够全面考虑各种指标,得到更加合理的解列策略的基于贪心算法的解列断面搜索方法。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,所述搜索方法应用于电网解列策略,所述搜索方法包括:
建立电网系统模型,对电网发电机进行慢同调分群,获得r个慢同调群;
根据所述r个慢同调群,确定孤岛的数量g、每个所述孤岛的种子机xi、除所述种子机xi外的节点数量N,其中,N为整数,g的取值为2,3,...,r,i的取值为1,2,3,...,g;
g个所述孤岛同时分别以对应的所述种子机xi为初始节点,向外扩张搜索,获得所述种子机xi的一级相邻节点yim,其中,m的取值为1,2,3,...,N;
分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标;
根据所述综合指标计算综合指标分数;
将所述综合指标分数最高的所述一级相邻节点yim与对应的所述种子机xi结合,获得g个一级孤岛;
根据所述g个一级孤岛重复进行N-1步搜索,获得g个N级孤岛;
对所述g个N级孤岛进行校验,获得合格解列断面。
可选的,所述综合指标具体包括:
发电机同调性弱连接线路功率平衡多馈入短路比电气距离易于恢复孤岛规模其中,Gi表示孤岛。
可选的,所述分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标具体包括:
计算所述发电机同调性
计算所述弱连接线路设所述孤岛Gi内的所述种子机与所述一级相邻节点yim有k条线路相连,以整个电网线路最大的灵敏度为基准,对所述k条线路的灵敏度进行归一化处理,获得所述k条线路对应的归一化灵敏度{Si1,Si2,...,Sik},
所述弱连接线路
设所述一级相邻节点yim的发电量为负荷为所述孤岛Gi内发动机节点l的发电量为pl1,负荷为pl2,其中,l的取值为1,2,...,Ni,所述一级相邻节点yim对所述孤岛Gi的功率平衡为:
设所述孤岛Gi内有m′回直流,所述一级相邻节点yim为换流站,所述孤岛Gi接收所述一级相邻节点yim前,各直流多馈入短路比为{MSCR1,MSCR2,...,MSCRm},接收节点yim后,各直流多馈入短路比为
所述一级相邻节点yim的多馈入短路比为:
其中,n的取值为1,2,...,m′;α为影响系数;
电气距离其中表示所述孤岛Gi与所述一级相邻节点yim的电气耦合距离,Omax表示所述一级相邻节点中与所述孤岛Gi最大的电气距离;
计算所述易于恢复所述易于恢复的计算公式如下:
计算所述孤岛规模所述孤岛规模的计算公式如下:
其中,N为电力系统总的节点数。
可选的,根据所述综合指标计算综合指标分数具体包括:
所述综合指标分数
其中,为发电机同调性的权重值,为弱连接线路的权重值,为功率平衡的权重值,为多馈入短路比的权重值,为电气距离的权重值,为易于恢复的权重值,为孤岛规模的权重值。
可选的,所述对所述g个N级孤岛进行校验,获得合理解列断面具体包括:
逐个分析解列后形成的所述g个N级孤岛的静态稳定性;
逐个检验解列后形成的孤岛的发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标是否合格,如果合格,确定为所述合格解列断面;否则,调整所述指标的权重和所述孤岛的数量,重新搜索。
可选的,所述调整所述指标的权重和所述孤岛的数量具体包括:
调整所述发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标中至少一者的权重值,重新搜索,获得g个调整解列孤岛;
逐个检验解列后形成的所述g个调整解列孤岛,判断是否满足要求,如果满足,确定为合格解列断面;否则,调整所述孤岛的数量,重新搜索。
可选的,所述搜索方法还包括:
确定最大搜索次数M,当搜索次数大于所述最大搜索次数M时,确定检验结果最好的解列断面为合格解列断面。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明公开了一种基于贪心算法的解列断面的搜索方法,所述搜索方法通过电网系统具体的模型获得孤岛个数,再对每个孤岛周围邻近的节点进行分析,通过考虑各综合指标,计算综合指标评分,获得新解列断面,然后再进行校验,根据校验结果对指标权重和孤岛数量进行调整,重新搜索,最终获得合格解列断面。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于贪心算法的解列断面搜索方法的流程图;
图2为本发明实施例各孤岛内部节点和一级相邻节点的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种能够全面考虑各种指标,获得最优解列断面的基于贪心算法的解列断面搜索方法。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示,一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,所述搜索方法应用于电网解列策略,所述搜索方法包括:
步骤100:对电网解列前提进行判断。具体为根据时间尺度判据、拓扑显著性判据和模式显著性判据进行判断,判断的结果不影响本发明中解列断面的求解。
步骤200:建立电网系统模型,分析所述电网系统模型,对电网发电机进行慢同调分群,获得r个慢同调分群,求得慢模式组σr,分群矩阵Lg,机组慢同调分群,只考虑发电机模式节点的分群结果。
步骤300:根据所述r个慢同调分群进行分群,确定解列孤岛的数量g,每个孤岛的种子机xi,除所述种子机xi外的节点数量N,其中,N为整数,g的取值为2,3,...,r,初次选定g=r,i的取值为1,2,3,...,g;
步骤400:g个所述孤岛同时分别以对应的所述种子机xi为初始节点,如图2所示,向外扩张搜索,获得所述种子机xi的一级相邻节点yim,其中,m的取值为1,2,3,...,N;
步骤500:分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标,根据所述综合指标计算综合指标分数;将所述综合指标分数最高的所述一级相邻节点yim与对应所述种子机xi结合,获得g个一级孤岛;根据所述g个一级孤岛重复进行N-1步搜索,获得g个N级孤岛;
步骤600:对所述g个N级孤岛进行校验,获得最优解列断面。
所述综合指标具体包括:
发电机同调性弱连接线路功率平衡多馈入短路比电气距离易于恢复孤岛规模其中,Gi表示孤岛。
可选的,分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标具体包括:
所述发电机同调性的计算方法:
所述弱连接线路的计算方法:设孤岛Gi内的种子机与所述一级相邻节点yim有k条线路相连,以整个电网线路最大的灵敏度为基准,对所述k条线路的灵敏度进行归一化处理,获得所述k条线路对应的归一化灵敏度为{Si1,Si2,...,Sik},
弱连接线路
设所述一级相邻节点yim的发电量为负荷为所述孤岛Gi内发动机节点l的发电量为pl1,负荷为pl2,其中,l的取值为1,2,...,Ni,所述一级相邻节点yim对所述孤岛Gi的功率平衡的计算方法:
设所述孤岛Gi内有m′回直流,所述一级相邻节点yim为换流站,所述孤岛Gi接收所述一级相邻节点yim前,各直流多馈入短路比为{MSCR1,MSCR2,...,MSCRm},接收节点yim后,各直流多馈入短路比为
所述一级相邻节点yim的多馈入短路比为:
其中,n的取值为1,2,...,m′,α为影响系数;
电气距离其中表示所述孤岛Gi与所述一级相邻节点yim的电气耦合距离,Omax表示所述一级相邻节点中与所述孤岛Gi最大的电气距离;
易于恢复
孤岛规模其中,N为电力系统总的节点数。
可选的,根据所述综合指标计算综合指标分数,获得新解列断面具体包括:
综合指标分数
其中,为发电机同调性的权重值、为弱连接线路的权重值、为功率平衡的权重值、为多馈入短路比的权重值、为电气距离的权重值、为易于恢复的权重值、为孤岛规模的权重值。
如图1所示,所述对所述g个N级孤岛进行校验,获得最优解列断面具体包括:
步骤601:逐个分析解列后形成的所述g个N级孤岛的静态稳定性;逐个检验解列后形成的孤岛的发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标是否合格,如果合格,执行步骤603;否则,调整解列孤岛的数量,重新搜索;
步骤602:确定为合格解列断面。
所述调整所述指标的权重和所述孤岛的数量具体包括:
调整所述发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标中至少一者的权重值,重新搜索,获得g个调整解列孤岛;
逐个检验解列后形成的所述g个调整解列孤岛,判断是否合格,如果合格,确定为合格解列断面;否则,调整所述孤岛的数量,依次减小所述孤岛的数量为r-1,r-2,...,2,重新搜索。
如图1所示,所述搜索方法还包括:确定最大搜索次数M,当搜索次数大于所述最大搜索次数M时,确定检验结果最好的解列断面为最优解列断面。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,所述搜索方法应用于电网解列策略,其特征在于,所述搜索方法包括:
建立电网系统模型,对电网发电机进行慢同调分群,获得r个慢同调群;
根据所述r个慢同调群,确定孤岛的数量g、每个所述孤岛的种子机xi、除所述种子机xi外的节点数量N,其中,N为整数,g的取值为2,3,...,r,i的取值为1,2,3,...,g;
g个所述孤岛同时分别以对应的所述种子机xi为初始节点,向外扩张搜索,获得所述种子机xi的一级相邻节点yim,其中,m的取值为1,2,3,...,N;
分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标;
根据所述综合指标计算综合指标分数;
将所述综合指标分数最高的所述一级相邻节点yim与对应的所述种子机xi结合,获得g个一级孤岛;
根据所述g个一级孤岛重复进行N-1步搜索,获得g个N级孤岛;
对所述g个N级孤岛进行校验,获得合格解列断面。
2.根据权利要求1所述的一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,其特征在于,所述综合指标具体包括:
发电机同调性弱连接线路功率平衡多馈入短路比电气距离易于恢复孤岛规模其中,Gi表示孤岛。
3.根据权利要求2所述的一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,其特征在于,所述分别计算所述一级相邻节点yim对应的综合指标具体包括:
计算所述发电机同调性
计算所述弱连接线路设所述孤岛Gi内的所述种子机与所述一级相邻节点yim有k条线路相连,以整个电网线路最大的灵敏度为基准,对所述k条线路的灵敏度进行归一化处理,获得所述k条线路对应的归一化灵敏度{Si1,Si2,...,Sik},
所述弱连接线路
设所述一级相邻节点yim的发电量为负荷为所述孤岛Gi内发动机节点l的发电量为pl1,负荷为pl2,其中,l的取值为1,2,...,Ni,所述一级相邻节点yim对所述孤岛Gi的功率平衡为:
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设所述孤岛Gi内有m′回直流,所述一级相邻节点yim为换流站,所述孤岛Gi接收所述一级相邻节点yim前,各直流多馈入短路比为{MSCR1,MSCR2,...,MSCRm},接收节点yim后,各直流多馈入短路比
所述一级相邻节点yim的多馈入短路比为:
其中,n的取值为1,2,...,m′;α为影响系数;
电气距离其中表示所述孤岛Gi与所述一级相邻节点yim的电气耦合距离,Omax表示所述一级相邻节点中与所述孤岛Gi最大的电气距离;
计算所述易于恢复所述易于恢复的计算公式如下:
计算所述孤岛规模所述孤岛规模的计算公式如下:
其中,N为电力系统总的节点数。
4.根据权利要求1所述的一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,其特征在于,根据所述综合指标计算综合指标分数具体包括:
所述综合指标分数
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>U</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>M</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>H</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>H</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <msub> <mi>K</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </msub> <msub> <mi>K</mi> <mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中,为发电机同调性的权重值,为弱连接线路的权重值,为功率平衡的权重值,为多馈入短路比的权重值,为电气距离的权重值,为易于恢复的权重值,为孤岛规模的权重值。
5.根据权利要求1所述的一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,其特征在于,所述对所述g个N级孤岛进行校验,获得合理解列断面具体包括:
逐个分析解列后形成的所述g个N级孤岛的静态稳定性;
逐个检验解列后形成的孤岛的发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标是否合格,如果合格,确定为所述合格解列断面;否则,调整所述指标的权重和所述孤岛的数量,重新搜索。
6.根据权利要求5所述的一种基于贪心算法的解列断面的搜索方法,其特征在于,所述调整所述指标的权重和所述孤岛的数量具体包括:
调整所述发电机同调性、功率平衡、多馈入短路比、易于恢复、孤岛规模的指标中至少一者的权重值,重新搜索,获得g个调整解列孤岛;
逐个检验解列后形成的所述g个调整解列孤岛,判断是否满足要求,如果满足,确定为合格解列断面;否则,调整所述孤岛的数量,重新搜索。
7.根据权利要求5所述的一种基于贪心算法的解列断面搜索方法,其特征在于,所述搜索方法还包括:
确定最大搜索次数M,当搜索次数大于所述最大搜索次数M时,确定检验结果最好的解列断面为合格解列断面。
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