CN107749618A - 一种电网中的短路电流限流优化方法 - Google Patents

一种电网中的短路电流限流优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种电网中的短路电流限流优化方法，该方法为基于ward等值优化基础上进行的短路电流限流优化方法。所述的方法包括以下步骤：建立短路电流限流措施选取优化模型；利用量子遗传算法进行优化模型求解，设置初始种群，所述的初始种群中的变量包括n条支路中的线路开断系数序列、线路出串系数序列、限流电抗器系数序列、高阻抗变压器系数序列、限流电抗器阻值序列和高阻抗变压器阻值序列，对初始种群中的变量进行测量，利用适应度函数对初始种群进行评价，并进行迭代，直至满足迭代终止条件；利用所得最优解对短路电流进行限流。与现有技术相比，本发明具有降低成本、迭代次数少和避免局部收敛等优点。

Description

一种电网中的短路电流限流优化方法
技术领域
本发明涉及短路电流限流方法，尤其是涉及一种电网中的短路电流限流优化方法。
背景技术
当短路电流达到甚至超过断路器的遮断容量，可能使断路器的开断能力不足而不能有效切除故障，导致故障扩大，诱发连锁故障，进而造成大面积停电事故，严重影响电网输电能力及安全运行；发生接地故障时由于注入大地的电流过大而产生强大的地电位反击，使接地点附近的变电站安全甚至人身安全受到严重威胁；为了满足设备热、动稳定要求，迫使电力系统改造、更换线路和变电站的设备等，更换设备期间增加了系统运行、调度管理的复杂性，使电网建设的经济性明显下降。因此研究针对电网的有效的、长远的短路电流限制措施十分必要。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电网中的短路电流限流优化方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种电网中的短路电流限流优化方法，所述的方法包括以下步骤：
S1、建立短路电流限流措施选取优化模型；
S2、利用量子遗传算法进行优化模型求解；
S3、利用所得最优解对短路电流进行限流。
优选地，所述的优化方法中采用线路开断、线路出串、增加限流电抗器和增加高阻抗变压器的方式对短路电流进行限流，S1中所述的短路电流限流措施选取优化模型为：
其中，αi为功率系数，Pi输出功率，βi表示各成本系数，Ci表示各措施成本， i表示第i种优化方式。
优选地，优化模型的约束条件为：
其中，表示第r条线路开断系数，表示线路开断限值，N表示共有N条线路可开断。
优选地，优化模型的约束条件为：
其中，表示第k条线路出串系数，表示线路出串限值，M表示共有M条线路可出串。
优选地，优化模型的约束条件为：
其中，表示第p个限流电抗器整体阻抗，表示限流电抗器阻抗限值，H为限流电抗器总个数。
优选地，优化模型的约束条件为：
其中，表示第q个高阻抗变压器整体阻抗，表示高阻抗变压器阻抗限值，G为高阻抗变压器总个数。
优选地，S2中所述的利用量子遗传算法进行优化模型求解具体为：
S201、设置初始种群，所述的初始种群中的变量包括n条支路中的线路开断系数序列、线路出串系数序列、限流电抗器系数序列、高阻抗变压器系数序列、限流电抗器阻值序列和高阻抗变压器阻值序列；
S202、对初始种群中的变量进行测量；
S203、利用适应度函数对初始种群进行评价，并进行迭代，直至满足迭代终止条件。
优选地，所述的短路电流限流优化方法为基于ward等值优化基础上进行的短路电流限流优化方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、优化模型实现电网中短路电流降低的基础上，降低成本；
2、采用量子遗传算法进行迭代，优化效果好，迭代次数少，效率高；
3、基于ward等值方法下进行限流措施配置优化，缩小各限流措施备选集空间，避免由于电网物理规模较大，潜在限流措施较多，算法陷入局部收敛。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为基于量子遗传算法的限流措施优化流程图；
图3为限流措施成本与短路电流关系曲线图；
图4为等值前电力网络图；
图5为等值后电力网络图。
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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。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的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
本发明一种电网中的短路电流限流优化方法基于ward等值方法下进行限流措施配置优化，缩小各限流措施备选集空间，避免由于电网物理规模较大，潜在限流措施较多，算法陷入局部收敛。如图1所示通过建立短路电流限流措施选取优化模型，并利用量子遗传算法进行优化模型求解，利用所得最优解对短路电流进行限流。
在短路电流计算时，把非薄弱环节利用ward等值进行网络化简，可大大缩短计算时间。Ward等值先将外网做纯网络化简，接着将外网注入电流或者注入功率通过分配矩阵形成边界等值注入电流或者边界等值注入功率。
图4和图5描述了一个2区域互联系统等值前后的网络变化情况。其中内网为电网分析所关注的区域，外网为待等值的区域，两个区域通过内网边界节点Bi… Bj以及外网边界节点Bm…Bn相连。Ward等值后，外网对内网的作用通过边界节点等值注入电流(或者等值注入有功功率)以及边界节点等值对地支路、边界节点间等值支路体现。消去外网节点，等值前后网络的变化体现在边界节点上的支路参数及注入电流(或者等值注入有功功率)的变化。由于边界节点占全网节点的比例并不高，因此等值前后需要修正的网络参数并不多。
本发明建立了限流措施的优化配置模型，采用基于量子遗传算法的求解方法。针对各年度某区电网各站点500kV母线的短路电流水平，提出最佳的限流措施组合，并与根据经验采取的其他限流措施及限流措施组合下的短路电流进行了对比。
为了限制短路电流，假设一共有N条线路可开断、M条线路可出串、H个限流电抗器、G个高阻抗变压器。
(1)限流措施短路电流减小效果
限流措施的最主要目的就是减小电网的短路电流，因此限流措施优化配置模型的目标函数必定要体现短路电流减小效果。本文用施加限流措施前后的短路电流变化作为短路电流减小效果。
(2)限流措施经济成本
1)线路开断
若只考虑运行人员的操作成本，线路开断和闭合的成本相同，只跟断路器动作的次数相关，可表示为
C1＝χ1A1
式中，A1为常数，χl表示线路开断个数。若只考虑开关的开合成本，A1为很小值，主要取决于人工费和断路器的损耗成本等，但往往线路的开合需要考虑更多因素，比如经济运行、稳定运行等问题。当线路的开断不影响系统稳定性和可靠性时，本发明简单的认为它是一种最经济最简单的限流措施，此时，它的成本可以取较小值。
2)线路出串
线路出串问题中涉及的线路倒闸操作，本质是线路的开断与闭合。因此，和线路开断类似，其成本可表示为：
C2＝χllA2
式中，A2为常数，χll表示线路出串系数。
3)限流电抗器
限流电抗器的造价和安装等费用跟其阻值大小有关，阻值越大，相关费用就越高。加装的投资成本可以简单地用下式进行计算：
C3＝χclr(A3+B3Zclr)
式中，A3和B3为成本系数，与接入的电压等级相关，χclr表示限流电抗器系数， Zclr表示限流电抗器阻抗。
4)采用高阻抗变压器
内置电抗器型高阻抗变压器的投资成本与内置电抗器的阻抗大小有关，阻值越大，投资成本越高：
C4＝χtra(A4+B4Ztra)
式中，A4和B4为成本系数，与接入的电压等级相关，χtra表示高阻抗变压器系数，Ztra高阻抗变压器阻抗。
根据多目标优化(Pareto)，建立多目标优化模型如下：
目标函数：
其中，αi为功率系数，Pi输出功率，βi表示各成本系数，Ci表示各措施成本， i表示第i种优化方式；
约束条件为：
其中，表示第r条线路开断系数，表示线路开断限值，N表示共有N条线路可开断，表示第k条线路出串系数，表示线路出串限值，M表示共有M 条线路可出串，表示第p个限流电抗器整体阻抗，表示限流电抗器阻抗限值，H为限流电抗器总个数，表示第q个高阻抗变压器整体阻抗，表示高阻抗变压器阻抗限值，G为高阻抗变压器总个数。
利用基于量子遗传算法的求解方法对限流措施优化模型进行求解，所求解即为各措施中的系数及阻抗值，求解过程中应保证最终解对应短路电流小于设定值。
(1)初始种群
对一等值后包含n条支路的配电网，其潜在N条线路可开断、M条线路可出串、H个限流电抗器、G个高阻抗变压器。初始化表示线路开断、线路出串、加装限流电抗器、采用高阻抗变压器个体的种群X(w)＝{xl(w),x2(w),x3(w),x4(w), x5(w),x6(w)}，其中 xj(w)表示为w代第j个染色体。种群中全部染色体的所有基因概率幅(αij,βij)的初值，全部为(1/sqrt(2),1/sqrt(2))，其平方和为1，即一个染色体是其全部可能状态的等概率相加。
(2)个体测量
对初始种群中的个体进行一次测量，以获得一组确定的解R(w)＝{γtl(w), γt2(w),γt3(w),γt4(w),γt5(w),γt6(w)}，其中γtj(w)为w代种群中第j个染色体的测量值，表现形式为长度为u的二进制，其中每一位为0或1，是根据量子比特的概率幅|αij|2、|βij|2测量得到的。
测量过程为：随机产生一个0～1之间的数，若它大于概率幅的平方，则测量结果取值为1，否则取值为0。
(3)个体评价
用适应函数对R(w)中的每个个体进行评价，若获得了满意的解或达到结束条件，中止迭代；否则转下一步。
(4)种群更新
使用恰当的量子门U(w)即旋转门更新X(w)，更新种群。量子遗传算法流程如图2所示。
为了验证本章所提出的方法的有效性，将其应用于某地区电网节点系统的限流措施配置优化计算中。对该地区电网进行Ward等值，简化后共19个节点，其中750kV节点3个，330kV8个，220kV节点8个。由于750kV联网和大机组群(G1、G4等)的接入，使得系统短路电流显著提高，而节点GA220的短路电流达到了51.3kA，超过了所安装断路器(额定遮断电流为50kA)的遮断能力，其它节点的短路电流都不高于断路器的遮断电流。
限流措施考虑线路开断、出串运行、加装限流电抗器和采用高阻抗变压器。开断线路备选集为：7；出串运行备选集为：线路1和8、线路2和9；可安装限流电抗器的线路备选集为：1、2、7、8、9；可采用高阻抗电压器的备选集为：GA 变电站内变压器。各限流措施对应的成本系数在表1中给出。
表1限流措施成本系数
成本系数 线路开断 出串运行 限流电抗器 高阻抗变压器
A 60 120 650 100
B / / 20 50
根据本文提出方法，综合考虑投资费用最小化和短路电流降低，以短路电流、优化变量不越限为约束条件优化限流措施。量子遗传算法设置种群数目为100，目标函数权重系数和取为0.01和0.99，进行10次重复仿真，每次最优方案均为线路1和8出串运行，且量子遗传算法收敛次数在45到60之间。
为了说明投资费用和系统最大短路电流之间的关系，以10次仿真中某一次为例，图3给出了迭代过程中投资费用和系统最大短路电流之间的关系曲线。
从图3中可以看出，投资费用和系统最大短路电流呈反比例关系，即投资成本越少则限流效果越差，投资成本越多则限流效果越好。在实际选用限流措施时，应综合考虑限流实际需求和经济性。
如果电网不经过Ward等值而直接进行限流措施配置优化，其各限流措施备选集空间将大大增加。同样利用则量子遗传算法求解，设置种群数目为500，经过 50次重复仿真，结果统计如表2所示。从表2中可以看出，未经Ward等值，由于电网物理规模较大，潜在限流措施较多，算法易陷入局部收敛。
表2电网不经过Ward等值时限流措施配置优化50次仿真结果统计
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
S1、建立短路电流限流措施选取优化模型；
S2、利用量子遗传算法进行优化模型求解；
S3、利用所得最优解对短路电流进行限流。
2.根据权利要求1所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的优化方法中采用线路开断、线路出串、增加限流电抗器和增加高阻抗变压器的方式对短路电流进行限流，S1中所述的短路电流限流措施选取优化模型为：
<mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>,</mo> <mi>C</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>4</mn> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，αi为功率系数，Pi输出功率，βi表示各成本系数，Ci表示各措施成本，i表示第i种优化方式。
3.根据权利要求2所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的优化模型的约束条件为：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>r</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>&amp;chi;</mi> <mi>l</mi> <mi>r</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mover> <mi>&amp;chi;</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>l</mi> </msub> </mrow>
其中，表示第r条线路开断系数，表示线路开断限值，N表示共有N条线路可开断。
4.根据权利要求2所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的优化模型的约束条件为：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msubsup> <mi>&amp;chi;</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>l</mi> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mover> <mi>&amp;chi;</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mrow> <mi>l</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msub> </mrow>
其中，表示第k条线路出串系数，表示线路出串限值，M表示共有M条线路可出串。
5.根据权利要求2所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的优化模型的约束条件为：
<mrow> <msubsup> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> <mi>l</mi> <mi>r</mi> </mrow> <mi>p</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mover> <mi>Z</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mrow> <mi>f</mi> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> <mi>l</mi> <mi>r</mi> </mrow> <mi>p</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>p</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2...</mn> <mo>,</mo> <mi>H</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，表示第p个限流电抗器整体阻抗，表示限流电抗器阻抗限值，H为限流电抗器总个数。
6.根据权利要求2所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的优化模型的约束条件为：
<mrow> <msubsup> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mover> <mi>Z</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mrow> <mi>f</mi> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>a</mi> </mrow> <mi>q</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mi>q</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2...</mn> <mo>,</mo> <mi>G</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，表示第q个高阻抗变压器整体阻抗，表示高阻抗变压器阻抗限值，G为高阻抗变压器总个数。
7.根据权利要求1所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，S2中所述的利用量子遗传算法进行优化模型求解具体为：
S201、设置初始种群，所述的初始种群中的变量包括n条支路中的线路开断系数序列、线路出串系数序列、限流电抗器系数序列、高阻抗变压器系数序列、限流电抗器阻值序列和高阻抗变压器阻值序列；
S202、对初始种群中的变量进行测量；
S203、利用适应度函数对初始种群进行评价，并进行迭代，直至满足迭代终止条件。
8.根据权利要求1所述的一种电网中的短路电流限流优化方法，其特征在于，所述的短路电流限流优化方法为基于ward等值优化基础上进行的短路电流限流优化方法。
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