CN110148934A - 考虑二次转供的配电网负荷转供方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑二次转供的配电网负荷转供方法，利用遗传算法求解二次转供过程，二次转供以最大可转移负荷量为目标函数，本发明在充分考虑线路约束以及主变约束的条件下，将停电负荷的转供路径进行优选，在目标变电站容量不足时，通过二次转供提高供电恢复量，该方案可以有效提高负荷的转供成功率同时减小负荷的恢复时间，从而减小负荷因变电站而造成的停电损失。

Description

考虑二次转供的配电网负荷转供方法

技术领域

本发明涉及配电自动化领域，尤其涉及配电网负荷转供方法。

背景技术

目前，配电网在运行过程中，当110kV变电站发生因进线或母线发生故障时，导致变电站全停时，配电网会生成大面积停电，如何快速恢复供电区域的负荷成为配电网调度的首要问题。

依靠配电自动化系统把故障快速隔离后，就可以把停电负荷通过网络转移出去，常规的方法是把负荷转移到对侧，如果转移过去会导致主变或线路过载，则减少转移负荷量，使其满足过载约束。

配电自动化能够在分钟级别同时完成非故障区恢复供电的任务，其执行效率远远高于现场人工合联络开关，配电自动化能够大大缩短大面积停电时非故障区快速复电的时间，充分发挥配电自动化优势成为配电网调度人员努力的方向。

一次转供是指将中心主变上的负荷转移到其直连主变上，如果存在不满足主变约束的变电站即“薄弱环节”，则需进行考虑二次转供。

发明内容

针对一次转供存在的不满足主变约束的变电站，本发明所要解决的技术问题就是提供考虑二次转供的配电网负荷转供方法，以实现最短的时间内恢复最大量的负荷。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：考虑二次转供的配电网负荷转供方法，针对一次转供存在的不满足主变约束的变电站，即“薄弱环节”，考虑二次转供，二次转供以“薄弱环节”的部分初始负载转移到与其相连的次级主变上，利用遗传算法求解二次转供过程，二次转供以最大可转移负荷量为目标函数，二次转供的目标函数表示为：

在式(8)中，F₂表示二次转供所转移的负荷量，L_k表示第k条单路径上的转移负荷量，X_k表示第k条单路径的通断状态，0表示断开，1表示闭合；q表示转移路径中单路径馈线的数量，L_r表示第r条多路径馈线上的转移负荷量，Y_r表示第r条多路径馈线的通断状态，0表示断开，1表示闭合；

约束条件

1)线路约束

单路径线路约束：

L_kX_k≤R_k(1-a_k) (9)

在式(9)中，R_k表示第k条单路径馈线转移侧线路的限定容量，a_k表示该转移侧线路的初始负载率；

多路径馈线约束：

在式(10)中，C表示转移至同一转移侧线路的所有多路径馈线集合，R_d表示该转移侧线路的限定容量，吣表示该线路的初始负载率；

2)主变约束

在式(11)中，D表示转移至同一次级主变的单路径和多路径馈线的集合， T_e表示该主变的限定容量，b_e表示该主变的初始负载率，并且限制这些转移的次级主变负载率不超过0.8；

3)多路径馈线的结构约束

结构约束的表达建立在以下假设基础上：不同多路径馈线可以转移到同一台主变；一条多路径馈线至少有两种转移路径；一条多路径馈线的可转移路径不能同时出现在一个数学模型中。

本发明在充分考虑线路约束以及主变约束的条件下，将停电负荷的转供路径进行优选，在目标变电站容量不足时，通过二次转供提高供电恢复量。算例结果表明，该方案可以有效提高负荷的转供成功率同时减小负荷的恢复时间，从而减小负荷因变电站而造成的停电损失。

本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：

图1是本发明的流程图；

图2是单路径馈线示意图；

图3是多路径馈线示意图；

图4是遗传算法流程图。

具体实施方式

一种变电站全停负荷转供方法，包括以下步骤：

(1)故障发生后，对停电变电站每条馈线进行处理，识别馈线路径是单路径还是多路径：a.单路径馈线：馈线只有一条恢复路径；b.多路径馈线：馈线有多于一条的恢复路径；并识别主变之间的联络关系：在配电网发生故障时，某台主变所带的负荷可以通过联络线和联络开关动作转移到另一台主变，则定义这两台主变之间存在着联络关系，同时在故障时给出以下定义：

a.中心主变：发生全停事故的故障主变；

b.直连主变：与中心主变存在联络关系的主变；

c.次连主变：与直连主变存在联络关系的下级称为次连主变；

设该配电系统中存在着N台主变，根据主变之间联系形成主变关联矩阵：

式中，a_i，j＝1表征主变联络关系，如果a_i，j＝1，则表示主变i和j之间存在着联络关系；反之，如果a_i，j＝0，则表示主变i和j之间不存在联络关系。

根据形成的主变关联矩阵形成负荷转移区域，负荷转移区域是指以中心主变为中心的所有直连主变和次连主变形成的区域，其中：

定义故障主变为中心主变，定义直连主变为与中心主变存在联络关系的主变，同样，与直连主变存在着联络关系的下级称为次连主变。

(2)收集初始化计算参数包括主变负载率及额定容量、线路负载率及额定容量、停电负荷量、联络开关参数等，利用遗传算法求解一次转供过程，此时不考虑主变容量的约束，求解出最优一次转供方案；

一次转供是指将中心主变上的负荷转移到其直连主变上，该过程的目标函数要考虑两方面的内容：

1)为了满足最大可恢复供电量，保证故障下游更多的用户恢复供电；

2)为了满足最短恢复时间，减少因停电时间过长而带来巨大的经济损失。

采用遗传算法求解一次转供模型：以最大可恢复供电量及最短恢复时间为目标，以支路容量、节点电压及功率、网络结构等为约束条件，将中心主变上的停电负荷通过联络开关动作转移至其直连主变上，另外，考虑到恢复负荷量的重要性大于最短恢复时间，故计算模型时采用主要目标法将最短恢复时间加至约束条件中处理。

目标函数

这里将最大可恢复供电量作为主要目标，供电恢复时间作为次要目标，目标函数可表示为：

在(1)式中，F₁表示一次转供最大可恢复供电量，X_i表示第i条单路径馈线上的最大可恢复供电量，Y_j表示第j条多路径馈线上的最大可恢复供电量，n 表示单路径馈线的数量，m表示多路径馈线的数量。由于多路径馈线涉及到供电恢复时间的不同，故需要将单路径馈线以及多路径馈线分开计算其最大可恢复供电量。

约束条件

1)线路约束：

单路径馈线线路约束：

X_i≤min{R_i(1-a_i)，L_i} (2)

在式(2)中，R_i表示第i条单路径馈线转移侧线路的额定容量，a_i表示该转移侧线路的初始负载率，L_i表示失电之前该单路径馈线的负荷量。

多路径馈线线路约束：

①线路负荷时效限额约束：

W_jY_jZ_j≤min{R_j(1-a_j)，L_j} (3)

在(3)式中，Z_j表示第j条多路径馈线的通断状态，0表示断开即不通过该路径恢复供电，1表示闭合即通过该路径恢复供电；R_j为转移侧的线路容量，a_j表示该转移侧线路的初始负载率，L_j表示失电之前该多路径馈线的负荷量，W_j为第j条多路径馈线上的负荷转移时间系数，表示第j条路径上所有联络开关的动作时间，计算公式如下：

在式(4)中，u为该多路径馈线恢复路径上所需动作的联络数量，k为该路径上所需动作的每一个联络开关，c_k为此联络开关闭合所需花费时间，可以取标幺值，其基础量纲可根据实际来设置。

②转移侧线路约束：

在式(5)中A表示所有转移至同一条转移侧线路的多路径馈线集合，R_p表示该转移侧线路的限定容量，a_p表示该线路的初始负载率。

2)主变约束

在式(6)中，B表示所有转移至同一主变的的单路径和多路径馈线的集合，T_l表示该主变的限定容量，b_l表示该主变的初始负载率，这里限定主变负载率不超过0.8，保证主变的安全运行。

3)多路径馈线的结构约束

结构约束的表达建立在以下假设基础上：不同多路径馈线可以转移到同一台主变；一条多路径馈线至少有两种转移路径；一条多路径馈线的可转移路径不能同时出现在一个数学模型中。

由于有最大可恢复供电量以及最短恢复时间两个目标需要规划，考虑到不同目标的重要程度，采用约束法来求解该多目标问题。其基本思想：在多目标规划问题中，根据问题的实际情况，确定一个目标为主要目标，把其余目标作为次要目标，并根据实际经验将次要目标作为约束来处理，排除出目标组，将多目标规划问题转化为求主要目标的单目标的最优化问题。同时，涉及到多目标、非线性、混合整数规划问题，采用遗传算法求解该数学模型。

(3)对转供后的变电站进行验证是否满足主变约束条件；如果满足，则该方案可作为最优转供方案；如果存在不满足主变约束的变电站即“薄弱环节”，则需进行考虑二次转供。

如果停电主变的部分直连主变的初始负载率比较高，则会出现由于直连主变的约束从而导致无法满足最大可恢复供电量，则定义这部分直连主变为“薄弱环节”。此时以“薄弱环节”的部分初始负载转移到与其相连的次级主变上，该过程称为二次转供。

筛选“薄弱环节”的过程如下：

1)根据所求的一次转供方案形成主变过载容量向量如下：

U＝[u₁ … u_f … u_n]

由于本算法限制主变的负载率不超过其最大允许负载率，故矩阵中元素计算公式如下所示：

式中，u_f表示第f台主变的过载容量，Q表示所有单路径及多路径馈线转移到第f台主变的负荷量，T_f为第f台主变的限定容量，b_fmax为其最大允许负载率， b_f为其初始负载率。

2)根据形成的主变过载容量矩阵确定“薄弱环节”，即如果矩阵中的元素存在u_f＞0，则表示第f台主变为“薄弱环节”。

二次转供是以“薄弱环节”的部分初始负载转移到与其相连的次级主变上，其数学模型与一次转供相类似，可近似将二次转供看作以“薄弱环节”为中心主变的一次转供方案，但需保证所有转供后的负荷仍能正常供电；此外，在约束条件中还需要考虑主变容量的约束。

目标函数

二次转供以最大可转移负荷量为目标函数：

在式(8)中，F₂表示二次转供所转移的负荷量，L_k表示第k条单路径上的转移负荷量，X_k表示第k条单路径的通断状态，0表示断开，1表示闭合；q表示转移路径中单路径馈线的数量，L_r表示第r条多路径馈线上的转移负荷量，Y_r表示第r条多路径馈线的通断状态，0表示断开，1表示闭合。

约束条件

1)线路约束

单路径线路约束：

L_kX_k≤R_k(1-a_k) (9)

R_k表示第k条单路径馈线转移侧线路的限定容量，a_k表示该转移侧线路的初始负载率。

多路径馈线约束：

在式(10)中，C表示转移至同一转移侧线路的所有多路径馈线集合，R_d表示该转移侧线路的限定容量，a_d表示该线路的初始负载率。

2)主变约束

在式(11)中，D表示转移至同一次级主变的单路径和多路径馈线的集合， T_e表示该主变的限定容量，b_e表示该主变的初始负载率，并且限制这些转移的次级主变负载率不超过0.8。

3)多路径馈线的结构约束

结构约束的表达建立在以下假设基础上：不同多路径馈线可以转移到同一台主变；一条多路径馈线至少有两种转移路径；一条多路径馈线的可转移路径不能同时出现在一个数学模型中。

遗传算法是一种算法简单、具有广泛适应性的全局优化智能算法，并且具有并行多点寻优和启发式算法兼容的特点，可以处理一次转供和二次转供过程的非线性，多目标，多维数，混合整数规划的问题。所以二次转供过程数学模型的求解仍可采用遗传算法迭代求解。

(4)判断“薄弱环节”最大可转移负荷量与其过载容量大小，如果前者大，则可保证之前一次转供的最优方案可以实现；反之，则需要修改二次转供后那些“薄弱环节”的负载率，再进行一次转供数学模型的求解，但与之前“一次转供”所不同的是，此时在约束条件中需要考虑直连主变的容量约束，求出的最优解即可作为最优的转供方案；

(5)根据最优方案，根据最大恢复负荷量以及总的停电负荷量的比值求出每条故障线路的故障恢复率，对于无法恢复的负荷，需要工作人员根据重要程度作出切负荷处理，其中电力负荷应根据对供电可靠性的要求及中断供电在政治、经济上所造成的损失或影响的程度进行分级，一般有如下分类：

a.一级负荷：中断供电造成人身伤亡或者在政治、经济上重大损失；

b.二级负荷：中断供电在政治、经济上产生较大损失或者影响中要用电单位的工作；

c.三级负荷：不属于一、二级负荷的电力负荷称为三级负荷。

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，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (1)

1.考虑二次转供的配电网负荷转供方法，针对一次转供存在的不满足主变约束的变电站，即“薄弱环节”，考虑二次转供，其特征在于：二次转供以“薄弱环节”的部分初始负载转移到与其相连的次级主变上，利用遗传算法求解二次转供过程，二次转供以最大可转移负荷量为目标函数，二次转供的目标函数表示为：

在式(8)中，F₂表示二次转供所转移的负荷量，L_k表示第k条单路径上的转移负荷量，Xk表示第k条单路径的通断状态，0表示断开，1表示闭合；q表示转移路径中单路径馈线的数量，L_r表示第r条多路径馈线上的转移负荷量，Y_r表示第r条多路径馈线的通断状态，0表示断开，1表示闭合；

约束条件

1)线路约束

单路径线路约束：

L_kX_k≤R_k(1-a_k) (9)

在式(9)中，R_k表示第k条单路径馈线转移侧线路的限定容量，a_k表示该转移侧线路的初始负载率；

多路径馈线约束：

在式(10)中，C表示转移至同一转移侧线路的所有多路径馈线集合，R_d表示该转移侧线路的限定容量，a_d表示该线路的初始负载率；

2)主变约束

在式(11)中，D表示转移至同一次级主变的单路径和多路径馈线的集合，T_e表示该主变的限定容量，b_e表示该主变的初始负载率，并且限制这些转移的次级主变负载率不超过0.8；

3)多路径馈线的结构约束

结构约束的表达建立在以下假设基础上：不同多路径馈线可以转移到同一台主变；一条多路径馈线至少有两种转移路径；一条多路径馈线的可转移路径不能同时出现在一个数学模型中。