CN107732917A - 一种配电网合环转供电潮流计算优化方法 - Google Patents

一种配电网合环转供电潮流计算优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的配电网合环转供电潮流计算优化方法通过统计配电网的网络元件的参数建立潮流计算的模型以及建立所有网络节点与粒子群的对应关系；然后按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；最后输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。粒子群算法没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度和位置完成搜索，并且在迭代的过程中只有个体最优值的粒子把信息传递给其他粒子，搜索速度快；与现有技术相比本发明提供的优化方法需要调整的参数较少，结构简单易于工程实现；本发明提供的优化方法精度高，结果准确，计算时间短，收敛性好。

Description

一种配电网合环转供电潮流计算优化方法
技术领域
本申请涉及电力系统分析技术领域，尤其涉及一种配电网合环转供电潮流计算优化方法。
背景技术
我国配电网多为辐射状单回路接线方式。当线路发生故障时，需要切断电源，就会造成该支路用户端的短时间停电，破坏了系统供电的稳定性，无法满足用户对供电连续性的要求。合环通过闭合联络开关，将同一电压等级的两条或多条配电线路从辐射状接线转换为环状接线的操作。合环转供电作为一种新型的供电方式，不需额外架设线路，当故障发生，需要进行停电操作时，通过联络开关(合环点在支路上)或母联开关(合环点在母线上)即可从另一支路获取电能，节省了线路建设的投资，同时也保证供电的连续性与可靠性。
目前，配电网合环转供电过程中，环内潮流控制、电厂出力控制、负荷控制主要依靠人工计算，这种方法只能进行粗略判断计算结果不准确；对于合环转供电有可能引起线路过载的临界情况，往往无法准确判断，对电网运行方式改变以及合环方式复杂的情况缺乏判断依据。部分地区虽然开发了合环转供电自动计算系统，但由于传统的算法只考虑其中的一个或两个约束条件，使得计算结果不能满足工程运用。部分算法涉及的约束条件虽有所增加，但算法精度不高，得到的结果也不准确，算法花费的时间也长，收敛性不好。
发明内容
本申请提供了一种配电网合环转供电潮流计算优化方法，以解决配电网合环转供电过程潮流算法约束条件不全，算法结果精度不高，计算时间长，收敛性不好的问题。
一种配电网合环转供电潮流计算优化方法，所述方法包括：
获取配电网网络元件的参数以及潮流计算的参数；所述网络元件的参数包括传输线路的阻抗、发电机参数、变压器参数、无功补偿设备参数；所述潮流计算的参数包括发电机的位置以及初始有功功率、变压器的位置以及初始功率、负荷的位置以及有功功率和无功补偿装置的位置以及初始功率；
建立所有网络节点与粒子群的对应关系；
根据所述潮流计算的参数及所有网络节点与粒子群的对应关系，按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；
输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。
由以上技术方案可知，本申请提供的配电网合环转供电潮流计算优化方法，通过统计配电网的网络元件的参数建立潮流计算的模型以及建立所有网络节点与粒子群的对应关系；然后按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；最后输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。粒子群算法没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度和位置完成搜索，并且在迭代的过程中只有个体最优值的粒子把信息传递给其他粒子，搜索速度快；粒子群算法需要调整的参数较少，结构简单易于工程实现。与现有技术相比本发明提供的优化方法精度高，结果准确，计算时间短，收敛性好。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法一种实施例的流程图；
图2为本申请提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法另一种实施例的流程图；
图3为本申请提供的优化方法中配电网合环转供电潮流计算时变压器的等值电路。
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其实施例都属于本发明保护的范围。
配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿装置及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络。
合环是指在电力系统电气操作中将线路、变压器或断路器串构成的网络闭合运行的操作。合环必须满足合环点相位应一致，如首次合环或检修后可能引起相位变化的必须经测定证明合环点两侧相位一致；如属于电磁环网，则环网内的变压器接线组别之差为零。特殊情况下，经计算校验继电保护不会误动作及有关环路设备不过载，允许变压器接线差30°时进行合环操作；合环后不会引起环网内各元件过载；各母线电压不应超过规定值；继电保护与安全自动装置应适应环网运行方式；电网稳定符合规定的要求。合环转供电可提高供电的延续性，但由于线路的负荷、合环开关两侧存在电压差、相角差等原因，合环时产生的环流容易导致操作失败。因此在合环转供电之前对电网进行运算以判断电网是否符合合环转供电的条件是非常有必要的。
潮流计算是电力系统最基本的计算，也是最重要的计算。所谓潮流计算，就是根据已知电网的接线方式与参数及运行条件，计算电力系统稳态运行各母线电压、各支路电流与功率及网损。对于正在运行的电力系统，通过潮流计算可以判断电网母线电压、支路电流和功率是否越限，如果有越限，就应采取措施，调整运行方式。对于正在规划的电力系统，通过潮流计算，可以为选择电网供电方案和电气设备提供依据。潮流计算还可以为继电保护和自动装置定整计算、电力系统故障计算和稳定计算等提供原始数据。
为了使配电网合环转供电潮流计算的结果精度高，准确，计算的时间短，收敛性好，一方面，本发明实施例提供了一种配电网合环转供电潮流计算优化方法。
参见图1所示，为本发明提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法的一种实施例的流程图，本实施例提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法包括：
S101，获取配电网网络元件的参数以及潮流计算的参数；所述网络元件的参数包括传输线路的阻抗、发电机参数、变压器参数、无功补偿设备参数；所述潮流计算的参数包括发电机的位置以及初始有功功率、变压器的位置以及初始功率、负荷的位置以及有功功率和无功补偿装置的位置以及初始功率。
其中发电机的参数是指发电机的电抗；变压器的参数包括变压器的电阻、电抗、电导和电纳；无功补偿设备的参数包括电容器的容抗和电抗器的感抗。
S102，建立所有网络节点与粒子群的对应关系。
节点是支路之间的连接点。粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm-EA)。PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。
S103，根据所述潮流计算的参数及所有网络节点与粒子群的对应关系，按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子。
粒子群算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体最优值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。全局最优值为个体最优值中最优值。
S104，输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。
发电机的有功功率，负荷的有功功率，无功补偿装置以及变压器的参数和状态对于判断配电网是否符合合环转供电的条件以及合环转供电之后系统是否能稳定的运行时很必要的。
由以上技术方案可知，本申请提供的配电网合环转供电潮流计算优化方法，通过统计配电网的网络元件的参数建立潮流计算的模型以及建立所有网络节点与粒子群的对应关系；然后按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；最后输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。粒子群算法没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度和位置完成搜索，并且在迭代的过程中只有个体最优值的粒子把信息传递给其他粒子，搜索速度快；粒子群算法需要调整的参数较少，结构简单易于工程实现。与现有技术相比本发明提供的优化方法精度高，结果准确，计算时间短，收敛性好。
参见图2所示，为本发明提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法的另一种实施例，本发明提供的一种配电网合环转供电潮流计算优化方法包括：
S201，获取配电网网络元件的参数以及潮流计算的参数；所述网络元件的参数包括传输线路的阻抗、发电机参数、变压器参数、无功补偿设备参数；所述潮流计算的参数包括发电机的位置以及初始有功功率、变压器的位置以及初始功率、负荷的位置以及有功功率和无功补偿装置的位置以及初始功率。
S202，建立所有网络节点与粒子群的对应关系。建立所有网络节点与粒子群的对应关系以便后续计算的时候能通过粒子找到相应的网络节点。
S203，获取每个粒子的初始化速度与位置，进行潮流计算得到每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角。
所述初始化的速度、位置不能超过预设的范围。进行潮流算法时，得到的解要满足约束条件，约束条件包括：功率平衡约束条件、电压安全约束条件、发电机的有功功率调整约束条件、负荷的有功功率调整条件、线路最大允许潮流约束条件、设备最大允许功率约束条件、变压器可调分接头调节约束条件。具体的约束不等式如下：
(1)功率平衡约束条件：
其中，Psys,n和Qsys,n分别为节点n处的发电机注入配电网的有功功率和无功功率；Pload,n和Qload,n分别是节点n处的负荷有功功率和无功功率；QC,n是节点n处无功补偿装置的额定功率；Vn和Vm分别是节点n和m处的电压幅值；θnm是节点n和节点m的电压相角差；Gnm和Bnm分别是节点导纳矩阵对应元素的电导和电纳；UP,n是二进制值0，1，只有当n节点处的有功负荷是可调的，它才会等于1，否则等于0；UC,n是二进制值0，1，只有当n节点处有无功补偿装置且此无功补偿装置被接入电网，它才会等于1，否则等于0。
(2)电压安全约束条件：
Vn,min≤Vn≤Vn,max
其中，Vn,min和Vn,max分别是节点n处电压安全的下限和上限。
(3)发电量调整约束条件：
-PG,n,max≤PG,n≤PG,n,max
其中，PG,n,max是节点n处发电机有功功率可调节量的最大值。
(4)负荷调整的约束条件：
-PF,n,max≤PF,n≤PF,n,max
其中，PF,n,max是节点n处有功负荷可调节量的最大值。
(5)线路最大允许潮流约束条件：
-Inm,max≤Inm≤Inm,max
其中，Inm,max为线路nm允许通过电流的最大值。
(6)设备最大允许功率约束条件：
0≤PD,n≤PD,n,max
其中，PD,n是节点n处设备所处理的功率；PD,n,max是节点n处设备的最大允许功率，一般是设备的额定功率。系统中的变压器、断路器等电力设备所处理的功率必须小于设备所允许的最大功率。
参见图3为配电网合环转供电潮流计算时变压器的等值电路。
(7)调压变压器对于系统电压安全和损耗控制至关重要，所以调压变压器的可调分接头应满足如下不等式：
-Tn,max≤Tn≤Tn,max
其中，Tn为分接头的调节量；以及Tn,max为每日分接头的可调节量的最大值。分接头的调整值必须是整数值，如±1,±2,…±Tn,max。
参见图3，变压器的副边电压和电流需满足如下式子：
其中，VP和IP分别是变压器原边的电压和电流；VS和IS分别是变压器副边的电压和电流；YT是变压器的串联导纳；gFe和bμ分别是变压器的寄生电导和寄生电纳；a为变压器的变比。
变压器的导纳矩阵如下：
其中，YVR是潮流计算的电压调节器的导纳矩阵。
电压调节器的可调分接头的位置会影响变压器的变比，调节后的变压器变如下式所示：
a＝a0+TnΔa
其中，a0是合环转供电之前的变压器的变比，Δa是可调分接头的单位位置变化引起的变压器变比的百分比变化。
S204，根据每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角，利用以下目标函数，计算每个粒子对应的个体最优值。
Min C＝CG+CF，
其中，Min C为因合环转供电所引起的发电机和负荷调整最小量；CG是发电机的总调整量；CF是负荷的总调整量；其中式中PG,n是节点n处的发电机有功功率调整量，n＝1,2,…,N，N为系统中总的节点数；PF,n是节点n处的负荷有功功率调整量。
S205，根据预设的条件，筛选所有粒子的个体最优值，得到全局最优值。
S206，更新粒子的惯性权重、速度和位置，进行潮流计算得到每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角。为了避免结果陷入局部最优而无法达到全局最优的效果，因此惯性权重在每一次迭代中都需要更新。
根据如下式子更新惯性权重：
其中，ω为惯性权重；ωmin和ωmax分别是预设的惯性权重的最小值和最大值；Itermax为预设的循环次数，k为循环的次数。
根据如下式子更新粒子的速度和位置：
其中，和分别为粒子i的第d维在第k次循环的速度和位置；c1和c2为加速常数；c1和c2为两个在[0,1]范围内的随机值；粒子i在第k次循环的最佳位置；第k次循环经历过的全局最佳位置。
S207，根据每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角，利用目标函数重新计算每个粒子对应的个体最优值。
S208，比较每个粒子对应的网络节点的个体最优值，更新个体最优值和全局最优值。
每一个粒子在此次循环中所对应的目标函数值与上次循环进行比较，并根据下式更新并记录下粒子群中拥有最小目标函数值的粒子的位置，判断方法如下：
其中，OFi,k是粒子i在第k次循环后得到的目标函数值。
得到粒子的个体最优值后，将更新后的个体最优值与gbest所对应的目标函数值相比较更新全局最优值，判断方法如下：
S209，判断当前循环次数是否等于预设的循环次数；若否，则跳转至步骤S206；若是，则输出全局最优值的粒子所对应的节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及可调变压的参数和状态。
S210，输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及可调变压的参数和状态。
由以上技术方案可知，本申请提供的配电网合环转供电潮流计算优化方法，通过统计配电网的网络元件的参数建立潮流计算的模型以及建立所有网络节点与粒子群的对应关系；然后按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；最后输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。粒子群算法没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度和位置完成搜索，并且在迭代的过程中只有个体最优值的粒子把信息传递给其他粒子，搜索速度快；粒子群算法需要调整的参数较少，结构简单易于工程实现。与现有技术相比本发明提供的优化方法精度高，结果准确，计算时间短，收敛性好。
根据优化算法的结果对配电网的发电机，负荷，无功补偿装置，以及变压器进行调整，通过调整使配电网达到合环转供电的条件，以及保证在合环转供电后系统能稳定运行。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种配电网合环转供电潮流计算优化方法，其特征在于，所述方法步骤为：
S1，获取配电网网络元件的参数以及潮流计算的参数；所述网络元件的参数包括传输线路的阻抗、发电机参数、变压器参数、无功补偿设备参数；所述潮流计算的参数包括发电机的位置以及初始有功功率、变压器的位置以及初始功率、负荷的位置以及有功功率和无功补偿装置的位置以及初始功率；
S2，建立所有网络节点与粒子群的对应关系；
S3，根据所述潮流计算的参数及所有网络节点与粒子群的对应关系，按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子；
S4，输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。
2.根据权利要求1所述的配电网合环转供电潮流计算优化方法，其特征在于，所述步骤S3，根据所述潮流计算的参数及所有网络节点与粒子群的对应关系，按照预设的算法，得到个体最优值和全局最优值的粒子，具体步骤包括：
S31，获取每个粒子的初始化速度与位置，进行潮流计算得到每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角；
S32，根据每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角，利用以下目标函数，计算每个粒子对应的个体最优值；
Min C＝CG+CF，
其中，Min C为因合环转供电所引起的发电机和负荷调整最小量；CG是发电机的总调整量；CF是负荷的总调整量；其中式中PG，n是节点n处的发电机有功功率调整量，n＝1，2，…，N，N为系统中总的节点数；PF，n是节点n处的负荷有功功率调整量；
S33，根据预设的条件，筛选所有粒子的个体最优值，得到全局最优值；
S34，更新粒子的惯性权重、速度和位置，进行潮流计算得到每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角；
S35，根据每个粒子对应的网络节点的电压、电流、相角，利用目标函数重新计算每个粒子对应的个体最优值；
S36，比较每个粒子对应的网络节点的个体最优值，更新个体最优值和全局最优值；
S37，判断当前循环次数是否等于预设的循环次数；若否，则跳转至步骤S34；若是，则输出全局最优值的粒子所对应的网络节点的发电机的有功功率调整量，负荷的有功功率调整量，无功补偿装置的调整量以及变压器的档位调整量。
3.根据权利要求1所述的配电网合环转供电潮流计算优化方法，其特征在于，所述潮流算法约束条件包括：功率平衡约束条件、电压安全约束条件、发电机的有功功率调整约束条件、负荷的有功功率调整条件、线路最大允许潮流约束条件、设备最大允许功率约束条件、变压器可调分接头调节约束条件。
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