CN108616124B - 基于有序二元决策图的配电网重构计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于有序二元决策图(OBDD)的配电网重构计算方法,所述的方法包括:S1:根据目标任务构建目标函数;S2:结合目标任务的关联数据,初始化配电网的OBDD模型;S3:建立配电网重构约束的布尔函数,生成OBDD并求解;S4:修正模型及约束条件,进行配网动态重构。本发明采用有序二元决策图(OBDD)为核心算法,计算含分布式电源的配电网在故障状态下的组网重构方案,以及计算正常状态下针对配网存在的结构性缺点的调整性重构方案,实现配电网失电风险水平最低、新能源消纳程度最高、配电网网损最低、电压波动率最低、线路负载分布均匀等目标。
Description
技术领域
本发明主要涉及电力技术领域,具体涉及一种基于有序二元决策图(OBDD)的配电网重构计算方法。
背景技术
配电网故障发生后,配电线路断路器跳闸导致线路停电。此时,配电线路末端可以形成以分布式电源为中心的电力孤岛,并与通向其它配电线路的联络开关的状态切换相结合,尽可能多、尽可能快地恢复对重要负荷的供电。
在实现上述操作的过程中,需要实时地计算出分布式电源能够带起多大范围的负荷、线路开关应从哪个点断开、故障点隔离后各线路开关应做怎样的切换,才能达到使用户停电时间和停电范围最小的目标。
为了实现上述目标,供电公司一般采取配电网的组网重构的方法,配电网的组网重构不仅是智能配电网中自愈功能建设的关键技术之一,也是配电网结构规划设计领域的关注重点。以下为现有的配电网组网重构的解决方案:
方法1:配电网发生故障时,利用高速通信网络和广域信息构成解列判定系统,实时监测系统状态,动态确定解列点和动作时序,实现配网故障下的动态重构。
方法2:配电网发生故障时,采用神经网络算法确定配电网故障后的解列分区问题。
方法3:配网结构规划设计中,采用非线性规划、动态规划等方法求解大规模的配电网重构问题。
方法4:配网故障响应、配网规划中采用图论方法。
上述现有方案,存在以下缺点:
1)实际应用中的高速通信网络和广域信息系统支撑性不够,配网故障时,缺乏能将分布式电源、停电范围最小化、停电时间最短化考虑在内的配网重构计算方法。
2)神经网络算法更适用于节点呈现网状结构的电网,而目前大多数的配电线路和负荷节点之间呈现树状关系。神经网络算法复杂,运算条件要求高。
3)非线性规划、动态规划等方法通常用于大规模配电网的零起点规划过程中,对于解决现有电网局部性结构缺陷问题并不适用。非线性规划和动态规划算法所需时间长,算法不够简化。
发明内容
针对上述缺点,本发明采用有序二元决策图(OBDD)为核心算法,计算含分布式电源的配电网故障状态下的组网重构方案,达到使配网失电风险水平最低的目标,提高供电可靠性。
本发明的技术方案是按以下方式实现的:本发明提供基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,基本步骤包括:
S1:根据目标任务构建目标函数;
S2:结合目标任务的关联数据,初始化配电网的OBDD模型;
S3:建立配电网重构约束的布尔函数,生成OBDD并求解;
S4:修正模型及约束条件,进行配网动态重构。
进一步的,当目标任务设定为降低故障期间整个配电网的失电风险水平时,步骤S1中目标函数构建为:
进一步的,此目标任务下步骤S2的具体实现过程为:
S21:获取系统状态信息;
S22:生成节点连接矩阵M;
S23:利用节点连接矩阵M生成系统的节点连通性矩阵A。
进一步的,步骤S21中,获取的系统状态信息至少包括节点总数、各开关支路的通断状态、各节点负荷功率、分布式电源功率、各负荷节点权重。
进一步的,此目标任务下步骤S3的具体实现过程为:
S31:建立必然性约束条件;
S32:建立功率平衡约束条件;
S33:建立电力孤岛外约束条件;
S34:将约束条件的布尔函数进行“与”运算,生成OBDD,求OBDD取值为1时的解;
S35:求步骤S34中所有可行解的目标函数值,并从小到大排序。
进一步的,此目标任务下步骤S4的具体实现过程为:根据电力工作人员采取的配网运行方式调整措施,重新采集配网节点之间联络关系、电量交换关系,修正OBDD模型后再进行重构计算,实现实时的动态重构。
当目标任务设定为优化正常运行状态下的局部配电网结构时,步骤S1中目标函数构建为:
F=λ1F1+λ2F2+λ3F3,其中,F1是正常运行方式下网损最小目标函数、F2是正常运行方式下电压波动率最小目标函数、F3是分布式电源消纳程度最大目标函数,λ为各目标函数权重,权重之和为1。
进一步的,此目标任务下步骤S2的具体实现过程为:增设或更改配电馈线之间的联络开关,并设为布尔变量;增设或更改配电网支路联络关系,更新其布尔变量。
进一步的,此目标任务下步骤S3的具体实现过程为:
构建约束条件的布尔函数为其中,L1为功率平衡等基本约束布尔函数,L2为线路负载率约束的布尔函数、L3为重要用户多电源约束的布尔函数、L4为预期新负荷增长点约束的布尔函数、L5为地理条件限制约束的布尔函数;生成上述布尔函数的OBDD,求解布尔函数取值为1时的所有可行解,并计算所的解的目标函数值。
进一步的,此目标任务下步骤S4的具体实现过程为:在步骤S3获的的OBDD模型基础上,根据实际情况、预想的配网运行方式调整措施修正OBDD模型中的布尔变量取值,修改或增设约束条件,进行动态重构计算,获得各种场景下的配电网实时重构方案。
本发明的有益效果是:
本发明采用的有序二元决策图(OBDD)方法优点在于,适合模拟节点之间的连通性问题,对于以树状连接的节点连通性问题计算速度快、内存占用少,可实现实时计算。
在含分布式电源的配网发生故障时,电力工作人员能够采用此发明计算出各配电线路开关应做怎样切换,实现停电范围最小、用户停电时间最短的目标。针对正常状态存在下配网线路轻重载并存、负荷分布不均匀、分布式电源消纳程度不够等问题,并依据分布式电源分布现状及趋势,电力工作人员能够采用本发明计算出配电线路之间可以新增、更改哪些联络点,实现配电网网损最小、分布式电源消纳最大化、供电可靠性最高、缓解线路过载、提高轻载线路利用率等目标。
附图说明
图4是本发明方法的整体流程图;
图5是实施例1(将目标任务设定为降低故障期间整个配电网的失电风险水平)的方法流程图;
图6是实施例2(将目标任务设定为优化正常运行状态下局部配电网的结构)的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式,下文的公开提供了具体实施方式用来实现本发明的装置及方法,使本领域的技术人员更清楚地理解如何实现本发明。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例或设置之间的关系。应当注意,在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。应当理解,尽管本发明描述了其优选的具体实施方案,然而这些只是对实施方案的阐述,而不是限制本发明的范围。
本发明技术方案的整体处理原理为:
本发明将含分布式电源的配电网重构问题等效为配网中所有传输支路的通断问题,将各开关支路的通断各用一个布尔变量表示,将重构问题的约束条件用布尔函数表示,并生成该布尔函数的有序二元决策图(OBDD)。搜索使布尔函数取值为1的所有布尔变量的解,即可获的各支路的通断状态的集合,取值为0的布尔变量所代表的支路就是需要开断的支路,由此可以的到所有满足约束条件的配电网重构策略。
利用有序二元决策图(OBDD)求解多约束问题的原理为:
二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)是一种描述布尔函数的有向非循环图。给定一个布尔函数F,指定布尔变量(只有0和1两种取值的变量)顺序为x1>x2>x3>x4,可画出它的树状取值结构图,如图1所示。
如图2,通过从端节点1自下而上的搜索,便可的到所有使布尔函数取值为1的可满足性解。对BDD进行最大程度的化简,可的有序二元决策图OBDD(Ordered Binary DecisionDiagram,OBDD),如图3所示。
与BDD相比,OBDD没有重复节点和冗余节点,当布尔变量顺序确定时,OBDD图的规模被最大程度的简化且是唯一的。在利用二元决策图求解约束条件满足性问题,可先将布尔函数化简成OBDD,再自下而上搜索使布尔函数等于1的解。用OBDD求解布尔函数可借助C++中的Buddy软件包实现。
基于上述的原理,本申请提供了一种基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,如图4所示,所述的方法包括以下步骤:
S1:根据目标任务构建目标函数;
S2:结合目标任务的关联数据,初始化配电网的OBDD模型;
S3:建立配电网重构约束的布尔函数,生成OBDD并求解;
S4:修正模型及约束条件,进行配网动态重构。
为了更好的阐述本发明的技术方案,下面结合实施例进行详细说明。
实施例1
配电网发生故障后,以降低整个配电网的失电风险水平为例,利用本申请技术方案进行处理的具体过程如图5所示。
第一阶段:构建目标函数
构建目标函数:如(1)式。其中,nLoad为配网负荷节点总数,λk是节点k的重要性权重,Wi是节点i的停电电量。
第二阶段:初始化配电网的OBDD模型
1)获取系统状态。包括节点总数Nn,各开关支路的通断状态,各节点负荷功率,分布式电源功率,各负荷节点权重等。敏感负荷即不可间断供电的负荷节点、接有分布式电源的馈线末端的负荷节点、以及其他对供电可靠性要求高负荷节点,权重赋值大由于各布尔变量之间没有相乘关系,布尔变量顺序对OBDD规模影响不大,故按深度优先设定布尔变量顺序。
2)生成节点连接矩阵M。M中的元素mi,j表示i,j节点之间的直接连接关系,若取值为1代表两节点之间有一条支路直接连接,为0代表两节点之间没有支路。
3)由M生成系统的节点连通性矩阵A。其元素ai,j取值为1代表两节点之间通过一条或几条支路有连通关系,0代表两节点之间不能连通。式(2)给出由M生成A的方法。对ai,j的值进行Nn次迭代,初值a(0)i,j=mi,j,式(2)表示节点i,j直接相连或通过若干个节点间接相连ai,j的取值均为1。
第三阶段:建立配网重构约束(IC)的布尔函数并求解
1)建立必然性约束条件(DRC)。将要求必须断开的支路集合Atie中的布尔变量取值强制为0,即式(3)。
ap,q=0(ap,q∈Atie) (3)
2)建立功率平衡约束条件(PBC)
式(4)中,IG代表分布式电源节点集合,N为馈线总节点个数,ai,j为节点连通矩阵A中的元素,代表分布式电源节点i与各节点之间的连通关系,Pj代表节点j发出的功率(负荷节点功率取负值,分布式电源节点功率取正值)。上式保证与某个分布式电源有连通关系的节点集合的净功率在d1和d2之间,保证该集合内分布式电源供电量充裕且不剩余过多,保证分布式电源的消纳程度。
3)建立电力孤岛外约束条件(OIC)
式(5)中,mi,j∈{0}代表节点连接矩阵中的值为0布尔变量元素(代表断开的支路),mi,j→1表示试着将断开的支路重新合上。OIC=1成立时,所有取值为0的布尔变量所代表的支路均为孤岛解列时需要断开的支路,不包含可断可不断的支路。
4)将约束条件的布尔函数进行“与”运算,生成OBDD,求解OBDD取值为1时的所有可行解。
利用Buddy软件包中求解OBDD的指令,可快速生成布尔函数的OBDD并求解,进而获的使分布式电源组网约束(IC)成立的所有可行解。求的的所有布尔变量的取值中,取值为0的布尔变量对应的支路即为分布式电源组网时需要断开的支路。
5)求所有可行解的目标函数值,并从小到大排序。获的可使配电网失电风险最低的含分布式电源重构策略,供运行人员参考。
第四阶段:修正模型及约束条件,进行配网动态重构
故障发生后,采取措施将故障隔离,随后电力工作人员将采取一系列配网运行方式调整措施,如将故障馈线与支持馈线的联络开关合上。当重构后的配电网功率平衡条件被破坏时,将启动实时减载装置,根据重构的配电网络内的实际功率缺额,从权重最小的节点开始切除负荷,直至满足功率平衡为止。当有功过剩、无功不平衡时,将启动实时切机和实时投切电容器等装置,提高重构后的配电网运行稳定性。采取上述措施后,配网节点之间联络关系、电量交换关系改变,据此修正OBDD模型后再进行重构计算,实现实时的动态重构。配网动态重构中,基本约束条件仍为上述三种,另外可增加电压波动率约束、重要用户优先保供电约束等约束条件。
实施例2
针对现有电网存在的结构性缺点,以及配网发生故障后重构过程中所暴露出的问题,对正常运行方式下的配电网进行重构设想,如图6所示。
第一阶段:构建目标函数
设立正常运行方式下网损最小目标函数F1、正常运行方式下电压波动率最小目标函数F2、分布式电源消纳程度最大目标函数F3。则目标函数设立为(7),其中λ为各目标函数权重,权重之和为1。
F=λ1F1+λ2F2+λ3F3 (7)
第二阶段:初始化配电网的OBDD模型
增设或更改配电馈线之间的联络开关,并设为布尔变量;增设或更改配电网支路联络关系,更新其布尔变量。
第三阶段:建立优化局部配电网结构的各个约束条件,做“与”运算,生成该布尔函数的OBDD,并求解。
为解决轻重载线路并存、负荷分布不均问题,在功率平衡等基本约束布尔函数L1的基础上,再增加线路负载率约束的布尔函数L2、重要用户多电源约束的布尔函数L3、预期新负荷增长点约束的布尔函数L4、地理条件限制约束的布尔函数L5。则最终的布尔函数表示为(8):
生成上述布尔函数的OBDD,求解布尔函数取值为1时的所有可行解,计算所的解的目标函数值,从中选取最优方案或多个方案以供参考。
第四阶段:修正模型及约束条件,进行配网动态重构
在上述OBDD模型的基础上,根据实际情况、预想的配网运行方式调整措施修正OBDD模型中的布尔变量取值,修改或增设约束条件,进行动态重构计算,获得各种场景下的实时重构方案。
此外,本发明的应用范围不局限于说明书中描述的特定实施例的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法及步骤。从本发明的公开内容,作为本领域的普通技术人员将容易地理解,对于目前已存在或者以后即将开发出的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤,其中它们执行与本发明描述的对应实施方式大体相同的功能或者获的大体相同的结果,依照本发明可以对它们进行应用。因此,本发明所附权利要求旨在将这些工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤包含在其保护范围内。
Claims (8)
1.基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,所述的方法包括:
S1:根据目标任务构建目标函数;
当目标任务设定为降低故障期间整个配电网的失电风险水平时,步骤S1中目标函数构建为:
当目标任务设定为优化正常运行状态下的局部配电网结构时,步骤S1中目标函数构建为:
F=λ1F1+λ2F2+λ3F3,其中,F1是正常运行方式下网损最小目标函数、F2是正常运行方式下电压波动率最小目标函数、F3是分布式电源消纳程度最大目标函数,λ为各目标函数权重,权重之和为1;
S2:结合目标任务的关联数据,初始化配电网的OBDD模型;
S3:建立配电网重构约束的布尔函数,生成OBDD并求解;
S4:修正模型及约束条件,进行配网动态重构。
2.根据权利要求1所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,目标任务为降低故障期间整个配电网的失电风险水平时,步骤S2的具体实现过程为:
S21:获取系统状态信息;
S22:生成节点连接矩阵M;
S23:利用节点连接矩阵M生成系统的节点连通性矩阵A。
3.根据权利要求2所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,步骤S21中,获取的系统状态信息至少包括节点总数、各开关支路的通断状态、各节点负荷功率、分布式电源功率、各负荷节点权重。
4.根据权利要求2所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,目标任务为降低故障期间整个配电网的失电风险水平时,步骤S3的具体实现过程为:
S31:建立必然性约束条件;
S32:建立功率平衡约束条件;
S33:建立电力孤岛外约束条件;
S34:将约束条件的布尔函数进行“与”运算,生成OBDD,求OBDD取值为1时的解;
S35:求步骤S34中所有可行解的目标函数值,并从小到大排序。
5.根据权利要求4所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,目标任务为降低故障期间整个配电网的失电风险水平时,步骤S4的具体实现过程为:根据电力工作人员采取的配网运行方式调整措施,重新采集配网节点之间联络关系、电量交换关系,修正OBDD模型后再进行重构计算,实现实时的动态重构。
6.根据权利要求1所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,目标任务为优化正常运行状态下的局部配电网结构时,步骤S2的具体实现过程为:增设或更改配电馈线之间的联络开关,并设为布尔变量;增设或更改配电网支路联络关系,更新其布尔变量。
8.根据权利要求7所述的基于有序二元决策图的配电网重构计算方法,其特征在于,目标任务为优化正常运行状态下的局部配电网结构时,步骤S4的具体实现过程为:在步骤S3获的的OBDD模型基础上,根据实际情况、预想的配网运行方式调整措施修正OBDD模型中的布尔变量取值,修改或增设约束条件,进行动态重构计算,获得各种场景下的实时重构方案。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110112778B (zh) * | 2019-05-14 | 2020-05-19 | 四川大学 | 一种用于电网大规模毁坏的分散能源组网供电方法及系统 |
CN112803470B (zh) * | 2021-02-08 | 2023-01-20 | 华北电力大学(保定) | 一种支撑lcc-hvdc系统启动的交流网架重构方法 |
CN113780856B (zh) * | 2021-09-17 | 2023-08-18 | 天津大学 | 一种考虑信息系统对实时重构影响的配电网运行评估方法 |
CN116502572B (zh) * | 2023-06-21 | 2023-11-17 | 南京大学 | 基于改进二元决策树的多路选择器优化方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103199510A (zh) * | 2013-03-28 | 2013-07-10 | 华南理工大学 | 配电网故障恢复的有序二元决策图建模方法 |
CN104574199A (zh) * | 2013-10-22 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 一种电网系统可靠性报告生成方法及系统 |
CN104934964A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-09-23 | 华南理工大学 | 一种含分布式电源的配电网重构和孤岛划分方法 |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103199510A (zh) * | 2013-03-28 | 2013-07-10 | 华南理工大学 | 配电网故障恢复的有序二元决策图建模方法 |
CN104574199A (zh) * | 2013-10-22 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 一种电网系统可靠性报告生成方法及系统 |
CN104934964A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-09-23 | 华南理工大学 | 一种含分布式电源的配电网重构和孤岛划分方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Splitting Strategies for Islanding Operation of Large-Scale Power Systems Using OBDD-Based Methods;Kai Sun 等;《TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》;20030531;第18卷(第2期);第912-923页 * |
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Publication number | Publication date |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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