CN110808633A - 一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，用于实现配电网分段开关处的配电自动化终端配置，该方法采用遗传算法对构建的配电自动化终端优化配置数学模型进行求解，获得最优配置方案，其中，所述遗传算法中，基于各分段开关处配电自动化终端的配置状态形成染色体，一条染色体代表一个配置方案，基于配电自动化终端优化配置数学模型中的目标函数及配置方案下的供电可靠性获得每条染色体的适应度值。与现有技术相比，本发明优化确定了主动配电网内DA终端的安装类型与数量，考虑DA配置对主动配电网供电可靠性，提高了配电自动化终端配置的准确性、效率和经济性。

Description

一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法

技术领域

本发明涉及配电自动化终端配置领域，尤其是涉及一种主动配电网内计及供电可靠性的DA终端配置方法。

背景技术

配电网直接与用户连接，发生故障会直接导致用户供电中断，造成较大损失，提高配电网供电可靠性是配电网发展的重要研究课题。目前，文献“中国配电自动化的进展及若干建议”(刘健，赵树仁，张小庆.电力系统自动化，2012，(19)：6-10+21)文献“配电自动化若干问题的探讨”(徐丙垠，李天友.电力系统自动化，2010，(09)：81-86)都论述证明了基于备用线路进行负荷转移和基于内部DG孤岛运行是主动配电网故障后恢复供电的主要手段，而两者都需要完善的配电自动化(Distribution Automation，DA)配置。配电网络较为复杂，节点及开关众多，每处开关均配置DA终端，成本过高。对此，文献“Automatic and fastfaulted line-section location method for distribution systems based on faultindicators”(Teng JenHao，Huang WeiHao，Luan Shang-Wen.IEEE Transactions onPower Systerm，2014，29(4)：1653-1662)提出根据可靠性要求有针对性的优化配置DA终端的类型及数量具有重要的现实意义。

文献“国内外配电前沿技术动态及发展”(马钊，安婷，尚宇炜.中国电机工程学报，2016，36(6)：1552-1567)和文献“基于环间联络和配电自动化的配电网高可靠性设计方案”(宋若晨，徐文进，杨光，等.电网技术，2014，38(7)：1966-1972)提出DA终端规划配置是配电自动化建设中的核心部分，类型可分为具有遥测、遥信、遥控功能的“三遥”配电终端，具有遥测、遥信功能的“二遥”配电终端，以及仅具有遥信功能的“一遥”配电终端。从可靠性角度看，“二遥”终端无遥控功能，故障隔离时间较长，而基于“三遥”终端可远程开闭开关，系统可靠性明显改善，但成本偏高，且并非所有开关都需要快速控制，部分位置主要为监测所需，“二遥”基本可满足要求。目前，国家电网公司和南方电网公司为推进配电自动化建设与配电网协调发展，文献“配电自动化规划设计技术导则”(Q/GDW 11184—2014.北京：国家电网公司，2013)以及文献“配电网自动化规划导则”(Q/CSG1201001—2014.广州：南方电网公司，2013)制定了一系列导则，对配电自动化规划设计进行了宏观上的规范，但缺乏终端配置的计算方法，工程过程中主要凭主观经验对其进行配置，缺乏理论模型及相关计算，易导致控制能力不足或资源浪费。

在研究文献中，对主动配电网DA优化配置已有部分成果，文献“配电自动化系统中配电终端配置数量规划”(刘健，程红丽，张志华.电力系统自动化，2013，(12)：44-50.)分别从投入产出比和供电可靠性的角度，对配电终端的最佳配置数量进行研究，按经验对“二遥”和“三遥”进行了均匀穿插配置；文献“Lin Chia-Hung.Optimal placement of faultindicators using the immune algorithm”(Ho Chin-Ying，Lee Tsung-En.IEEETransactions on Power Systems，2011，26(1)：38-45.)以建设总成本为目标函数，可靠性指标为约束条件，运用免疫算法对故障指示器(“一遥”)的安装位置和数量进行优化配置，并将用户按照重要程度进行分类，分别计算停电损失，该文没有对“二遥”和“三遥”进行配置研究；文献“三遥配电自动化终端的优化配置”(王旭东，梁栋，曹宝夷，王守相.电力系统及其自动化学报，2016，(02)：36-42.)以系统供电可靠性为约束，以经济性最优为目标，建立了混合整数非线性解析模型对传统配电网配电自动化终端进行了优化配置；文献“配电自动化终端布局规划方法”(李子韵，成乐祥，王自桢，等.电网技术，2016，40(4):1271-1276.)考虑配网结构、负荷分布、停电损失和可靠性需求等因素，也针对传统配电网提出了一种配电自动化终端布局规划方法。终端优化配置过程中，配电网的供电可靠性评估是一关键环节。上述研究成果没有考虑分布式电源(DG)对配电自动化终端配置的影响，也没有考虑主动配电网基于DG孤岛运行能力，DA配置结果不够准确，无法保证配电网运行的可靠性。

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准确性高、可靠性高的主动配电网配电自动化终端优化配置方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，用于实现配电网分段开关处的配电自动化终端配置，该方法采用遗传算法对构建的配电自动化终端优化配置数学模型进行求解，获得最优配置方案，其中，

所述遗传算法中，基于各分段开关处配电自动化终端的配置状态形成染色体，一条染色体代表一个配置方案，基于配电自动化终端优化配置数学模型中的目标函数及配置方案下的供电可靠性获得每条染色体的适应度值。

进一步地，所述配电自动化终端优化配置数学模型的目标函数为：

minF＝F_cost+F_m+F_L

式中，F_cost为设备投资等年值费用，F_m为终端设备年运行维护费用，F_L为每年故障导致的停电损失费用；

约束条件为：

ASAI＞R_set

式中，ASAI为用户平均供电可用率，即供电可靠性，R_set为当前配电网供电区域要求的可靠性水平。

进一步地，所述配置方案下的供电可靠性获取步骤具体为：

获取配电网原始数据；

运用深度优先搜索算法和故障模式后果法对配电网中各负荷进行分类标识；

获取储能装置的出力时间序列，基于序贯蒙特卡洛法模拟元件工作状态序列，分析故障元件导致的失电负荷，计算每一类负荷的停电时间；

在达到设定的仿真年限后，获得各负荷点的可靠性指标，所述可靠性指标包括用户平均停电持续时间、停电损失费用和用户平均供电可用率。

进一步地，所述停电时间由故障定位时间t₁、隔离与负荷转移时间t₂和故障元件修复时间t₃确定，

所述负荷分为四类，第一类负荷为上游负荷，停电时间为t₁+t₂，第二类负荷为能通过联络开关转移恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂，第三类负荷为能通过孤岛运行恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃-t_b，t_b为孤岛运行时间，第四类负荷为剩余不可恢复负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃。

进一步地，所述故障定位时间t₁表达式为：

式中，T₁为整条线路的人工巡视定位时间，定义网络中两相邻开关之间的供电区域为一区段，N为该条线路的区段数，n为故障区域内区段数。

进一步地，所述隔离与负荷转移时间t₂表达式为：

t₂＝(m+1-m′)T₂

式中，T₂为每台开关平均的人工倒闸操作时间，m为将故障区段隔离所需的开关操作数，加1表示将出线断路器合闸或联络开关闭合，m′为上述m+1个开关中配置“三遥”可遥控操作的开关数。

进一步地，所述原始数据包括配电网负荷点数据、用户数、线路长度以及开关、线路、变压器、DG和储能装置的可靠性参数。

进一步地，所述停电损失费用的表达式为：

式中，M为负荷点的数量，K_j为负荷点j的停电次数，P_jk为负荷点j第k次停电时的负荷值，T_OFFjk为负荷点j第k次停电时间，C_Ljk为负荷点j第k次停电时的单位电量平均停电损失费用。

进一步地，所述适应度值的函数表达式为：

Fitness(x)＝1/(F+M·a)

式中，F为目标函数值，M·a为惩罚项，M为惩罚因子，ASAI满足约束条件，则a为0，否则为1。

进一步地，对孤岛并网开关的配置：若DG为可控电源，在孤岛与外网相连接的开关处配置“三遥”配电终端；

对联络开关的配置：在配电网内联络开关处配置“三遥”终端。

与现有技术相比，本发明具有以如下有益效果：

(1)本发明考虑了多种因素对主动配电网内DA终端进行优化配置，能够在满足经济性的同时，准确、快速地确定主动配电网内DA终端的安装类型与数量，从而大幅减少故障定位时间及故障隔离与恢复操作时间，减少停电时间。

(2)对DA配置对主动配电网供电可靠性影响进行了精确的评估计算，给出了不同供电可靠性等级区域内的DA终端配置类型及数量建议，满足可靠性的同时，配置准确度较高。

(3)本发明在进行配电网可靠性评估时，首先基于深度优先算法对分段开关进行遍历，减少由于复杂配电网实际元件数量大造成的搜索工作量大的问题。

附图说明

图1为仿真算例示意图；

图2为基于故障遍历的搜索方法流程图；

图3为单位电量停电损失随停电时间变化示意图；

图4为本发明的遗传算法进行DA终端配置总流程图；

图5为仿真算例DA终端配置结果图；

图6为A类区域各等级负荷单位电量停电损失图；

图7为各配电区域DA配置后的指标图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本发明提供一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，用于实现配电网分段开关处的配电自动化终端配置，该方法采用遗传算法对构建的配电自动化终端优化配置数学模型进行求解，获得最优配置方案。通过该方法可以快速准确地实现对分段开关的配电自动化终端配置，且经济性较高。本发明方法应用于“二遥”、“三遥”终端的优化组合配置。

一、配电自动化终端优化配置数学模型

1、不同供电区域的可靠性要求

供电区域主要依据行政级别，并结合负荷密度，参考用户重要程度、用电水平、GDP等因素进行综合等级确定，不同的供电区域对可靠性要求不同。根据《配电自动化规划设计技术导则》，各类供电区域及可靠性要求如表1所示。

表1各类供电区域可靠性指标要求

不同供电区域在考虑安装配电自动化终端时有不同的考虑，对于A+区域，可靠性要求高，供电用户重要，DA终端配置尽量完善，并以“三遥”为主。随着可靠性要求的降低，考虑经济投资问题，可考虑采用“三遥”、“二遥”混合配置。对于无特别可靠性要求地区，可考虑“一遥”或不配置DA系统。

2、配电自动化终端优化配置数学模型的建立

配电自动化终端配置的目标是确定配电自动化终端的类型与数量，在满足系统可靠性要求的前提下，系统综合费用最低。综合费用主要包括设备投资费用、运行维护费用和故障导致的用户停电损失。

综合配电自动化终端设备投资费用F_cost、运行维护费用F_m和用户的停电损失费用F_L，本发明建立的目标函数为

minF＝F_cost+F_m+F_L (1)

设备投资等年值费用为

式中：K₁、K₂分别为“二遥”、“三遥”终端数量；D_s1、D_s2分别为“二遥”、“三遥”终端设备投资费用；n为配电终端的使用年限；i为贴现率。

终端设备年运行维护费用为

式中

为终端设备运维费用占投资费用百分比。

(2)约束条件

可靠性约束条件为

ASAI＞R_set (4)

式中：R_set为供电区域要求的可靠性水平；ASAI(Average Service AvailabilityIndex)为平均供电可用率，为一年中用户不停电小时总数与用户要求的总供电小时数之比，是常用的供电可靠性指标，表达式为：

式中，N_i为负荷点i的用户数，U_i为负荷点i的年平均停运时间，Ο为配电区域内节点集合。

其他基于DA的负荷转移或孤岛运行过程中的配电网运行约束也均要满足，与现有技术相同，不再展开阐述。

二、配电自动化的配电网可靠性评估

配电网可靠性的定量评估是配电网停电损失计算的基础。在计算故障停电损失费用和平均供电可用率指标ASAI时，需要通过可靠性评估计算得到用户的年平均停电时间。当配电网出现故障时，停电时间主要由三部分组成：故障定位时间、故障隔离与非故障区域恢复供电时间和故障修复时间。本发明首先运用深度优先搜索算法判断故障元件影响到的负荷点，然后利用故障模式后果法，基于序贯蒙特卡洛算法对考虑不同配电自动化配置方案的配电网可靠性进行了评估，并对用户停电损失进行了计算。

1、开关-负荷索引表及基于故障模式后果法的负荷分类

(1)开关-负荷索引表

蒙特卡洛法应用于配电网可靠性评估中主要可分为故障模拟、搜索判断和统计指标三个步骤。其中最重要的是搜索判断。为了减少由于复杂配电网实际元件数量大造成的搜索工作量大的问题，本发明首先基于深度优先算法，对分段开关进行遍历，搜索该开关断开后所影响的下游负荷，建立开关-负荷索引表，为进一步判断各负荷点停电时间做准备。

以图1所示配电网为例，图中B表示出线断路器，F代表分段开关或联络开关，数字表示馈线，LP为负荷。风机、光伏及储能装置接入开关F4所在分支馈线中，主干线发生故障时该分支馈线可形成孤岛为负荷LP19-LP23继续供电；F7为连接相邻馈线的常开联络开关。对每个断路器利用深度优先搜索算法，搜索断路器下游负荷，并记录在索引表中，若下游具有联络开关或可孤岛运行分布式电源，则对可恢复负荷单独标识，如表2所示。

表2开关-负荷索引表

(2)DA终端配置对停电时间影响的数学模型及负荷分类

当配电网内某一元件故障时，该元件所在馈线的出线断路器跳开；然后基于DA终端所监测的过流信息对故障元件进行定位；再对距离故障元件最近的上下游分段开关打开，对故障进行隔离；然后上游负荷通过出线断路器恢复，下游负荷通过联络开关转移或基于DG孤岛运行恢复供电。整个恢复过程的时间与DA配置密切相关，假设t₁、t₂、t₃分别为故障定位时间、隔离与负荷转移时间、故障元件修复时间三个时间变量，其中，t₃主要由故障设备类型、严重程度和修复条件决定，t₁和t₂则由相关开关处是否有DA终端以及终端类型决定。

由于配电网内不同区域停电负荷的恢复方式与时间具有较大差别，本发明基于它们的不同，将受故障影响的所有停电负荷分为四类，分别讨论各类负荷的停电时间。负荷分为四类，第一类负荷为上游负荷，停电时间为t₁+t₂，第二类负荷为能通过联络开关转移恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂，第三类负荷为能通过孤岛运行恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃-t_b，t_b为孤岛运行时间，第四类负荷为剩余不可恢复负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃。负荷分类过程如图2所示。

故障定位时间t₁表达式为：

其中T₁为整条线路的人工巡视定位时间，定义网络中两相邻开关之间的供电区域为一区段，N为该条线路共有的区段数，n为故障区域内区段数，配置DA终端越多，则n越小。假设所有开关均配置有DA终端，能够完备监测过流信息，则能将故障区域精确定位到故障元件，故障区域内只有1个区段，n＝1，则故障定位时间基本为0；相反，若所有开关都没有配置DA设备，故障区域则视为整条线路，故障定位时间基本为整条线路的巡视时间。

隔离与负荷转移时间t₂表达式为：

t₂＝(m+1-m′)T₂ (7)

其中T₂为每台开关平均的人工倒闸操作时间，m为将故障区段隔离所需的开关操作数，加1表示将出线断路器合闸或联络开关闭合，m′为上述m+1个开关中配置“三遥”可遥控操作的开关数。

基于DG孤岛运行恢复供电时，由于一般储能容量有限，需根据风光、负荷时序出力及储能状态判断孤岛运行时间t_b，保证该时间段内DG和储能出力始终能够满足负荷功率的需求。孤岛运行时间t_b的表达式为：

2、负荷停电损失计算数学模型

用户的停电损失主要受用户停电持续时间、用户重要程度等因素的影响，当停电事故发生时，不同类型的负荷单位电量停电损失费用不同，负荷随着停电持续时间不同单位电量停电损失也不同。

本发明考虑到不同类型的负荷单位电量停电损失费用不同，将负荷分为三个等级，分别讨论负荷停电损失，且负荷停电持续时间越长，相应的单位电量停电损失越大，如图3曲线所示。

根据以上原则，本发明停电损失计算的数学模型如下：

式中，M为负荷点的数量，K_j为负荷点j的停电次数，P_jk为负荷点j第k次停电时的负荷值，T_OFFjk为负荷点j第k次停电时间，C_Ljk为负荷点j第k次停电时的单位电量平均停电损失费用。

3、基于序贯蒙特卡洛法的配电网可靠性评估

序贯蒙特卡洛法是按照元件的时序模型随机地模拟出系统的工作状态序列，再对系统状态序列进行统计分析。在主动配电网中，存在风电、光伏发电等出力具有波动性的DG，序贯蒙特卡洛模拟法可对网络中所有元件包括DG进行时序模拟，较为真实地仿真出电网的状态序列。

基于序贯蒙特卡洛法的配电网可靠性评估流程如下：

1)读取配电网负荷点数据、用户数、线路长度以及开关、线路、变压器、DG、储能装置的可靠性参数等原始数据。

2)根据风速、光照强度历史统计数据获得风力发电、光伏发电的时序功率输出曲线，并输入各节点负荷曲线，然后根据储能充放电策略，结合风、光出力获取储能装置的出力时间序列。

3)假设系统内有N个元件，随机生成区间[0,1]内均匀分布的随机向量X和Y，X＝[x₁,x₂,…,x_N]，Y＝[y₁,y₂,…,y_N]，然后分别求取每个元件的正常工作时间T_Wi＝-ln x_i/λ_i和故障修复时间T_Ri＝-ln y_i/μ_i，λ_i和μ_i分别为第i个元件的故障率和修复率。

4)以所有元件中最小正常工作时间作为系统正常工作时间TTF＝min(T_Wi)，获取整个系统运行-故障序列，累加总的仿真时间。

5)利用前文所述的负荷分类及停电时间统计方法，分析故障元件导致的失电负荷，并计算负荷的停电次数和停电时间。

6)判断仿真时间，若小于设定的仿真年限，则转2)，否则继续步骤7)。

7)计算负荷点可靠性的各项指标，得到用户平均停电持续时间、停电损失和用户平均供电可用率ASAI。

三、基于遗传算法的DA配电终端优化配置

1、编码方法及适应度函数值的计算

基于所建立的经济性目标模型和供电可靠性约束模型，本发明采用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)对模型进行求解。编码时将每一个开关分为不安装配电终端、安装“二遥”、安装“三遥”三种情况，相对应的编码为0、1、2。每一条染色体长度为网络内分段开关数量，这样每一条染色体表示一种配置方案，计算该配置方案下的配置与运行维护成本，并对系统可靠性进行评估，计算用户停电损失和ASAI，从而获得DA终端优化配置数学模型中的目标函数值并校验可靠性约束，进而得到该染色体的适应度值。

根据DA终端配置的经济性目标函数构建适应度函数，并将供电可靠性作为约束条件以罚函数的形式代入目标函数，则适应度函数为：

Fitness(x)＝1/(F+M·a) (10)

式中，F为目标函数值，M·a为惩罚项，M为惩罚因子，是一个较大的正数，ASAI满足约束条件，则a为0，否则为1。算法终止条件为，最优解的重复率超过一定数值或达到最大迭代次数。

2、DA配电终端优化配置的计算流程

当配电系统自动化水平较低，故障定位及负荷恢复时间较长，使得供电可靠性指标不满足要求时，可通过建设配电自动化系统提高供电可靠性，DA终端优化配置的流程如下：

1)计划孤岛并网开关的三遥配置：若DG为柴油机或储能等可控电源，由于其具有孤岛运行能力，根据电网故障时其计划孤岛范围，在孤岛与外网相连接的开关处配置“三遥”配电终端，以提高孤岛的快速启动能力；

2)联络开关处的三遥配置：在配电网内联络开关处配置“三遥”终端，提高负荷转移速度；

3)分段开关处DA终端的优化配置：

①基于前文所述编码方式产生初始种群，分段开关的数量即为染色体的长度。

②根据配电终端的配置方式进行可靠性评估与停电损失计算，通过适应度函数计算每条染色体的适应度值。

③判断是否满足算法终止条件，若满足，记录最优个体并解码，输出最优的DA配置方案，算法结束，否则继续下一步。

④根据轮盘赌算法选择操作，进行精英保留，每次保留最佳方案并记录。

⑤将选择后的个体进行交叉变异操作，返回步骤②。

图4给出了本发明利用遗传算法进行配电自动化终端配置的总流程图。

四、算例

本实施例基于图5所示的配电网系统进行DA终端优化配置仿真。该系统共有30条线路，23台配变，23个负荷点，线路长度与负荷指标以及用户数参数详见文献“A testsystem for teaching overall power system reliability assessment”(BILLINTON R，JOHNNAVITHULA S.IEEE Transactions on Power Systems，1996，11(4)：1670-1676)，该系统最大负荷11MW，有居民、商业和工业3种类型负荷，分别采用各类型负荷的典型负荷曲线，并根据重要程度将负荷分为三个等级。分支馈线F4内接有风光储系统，其中风机额定功率为2MW，切入风速、额定风速和切出风速分别为2.5m/s、8m/s、20m/s；光伏额定功率为1MW；储能容量为2MWh，最大充放电功率为0.5MW，内部剩余最小容量为0.2MWh。“二遥”终端设备成本为1.05万元/台，“三遥”终端设备为5.4万元/台，设备使用年限为10a，贴现率取10％，每年的运维费用占投资费用的3％；蒙特卡洛仿真样本数取1000，即模拟计算电网运行时间为1000年，计算其可靠性统计指标；遗传算法参数设置：种群大小为50，交叉率0.6，变异率0.08，终止条件为最优解出现5次或迭代50次。故障定位时间

中人工巡线故障定位时间T₁取3h，隔离与负荷转移时间

t₂＝(m+1-m′)T₂

中人工对每台开关操作的平均时间T₂取0.5h。

假设该区域为《配电自动化规划设计技术导则》规定的A类区域，在该等级区域各类负荷单位电量停电损失随停电时间变化曲线如图6所示。

A类区域供电可靠性要求为99.99％，该系统若不配置配电自动化，经本发明可靠性评估可得，负荷点的平均停电时间为15.358h，可靠性指标为99.82468％，不满足导则要求。基于本发明方法，所求解得到的DA终端最佳配置方案如图5所示，该系统共配置6台三遥终端，3台二遥终端，可靠性指标达到99.99062％，DA系统的年平均建设及运维费用共计5.95917万元，用户年停电损失21.04912万元，总目标函数值为27.00829万元。从仿真结果可以看出，二遥和三遥混合配置时，二遥偏向配置在馈线后端，而三遥则主要在前端，这主要是因为配网放射状运行时，越靠近上游的开关，其流过的负荷越大，影响面越广，相比于下游或末端开关，其故障处理速度越快，则对改善系统可靠性效果越好。

不同供电区域的供电可靠性要求不同，若图5所示配电系统位于C区域，则其可靠性要求仅为99.897％，若按照A区域要求配置配电终端，会导致不必要的费用支出，经济性较差。因此本实施例根据配电区域的划分及可靠性要求，基于本发明模型和算法分别进行不同区域的配电自动化终端最优配置，以在保证可靠性的基础上，实现经济性最优，仿真结果如表3所示。

表3各区域配电终端配置后各指标

从仿真结果可以看出，A、B、C三类供电区域按照不同的供电可靠性要求分别进行配电自动化终端配置，可达到供电可靠性要求，同时使得经济成本最低。图7显示了各类区域DA终端优化配置后的经济性及可靠性指标。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，用于实现配电网分段开关处的配电自动化终端配置，该方法采用遗传算法对构建的配电自动化终端优化配置数学模型进行求解，获得最优配置方案，其中，

所述遗传算法中，基于各分段开关处配电自动化终端的配置状态形成染色体，一条染色体代表一个配置方案，基于配电自动化终端优化配置数学模型中的目标函数及配置方案下的供电可靠性获得每条染色体的适应度值。

2.根据权利要求1所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述配电自动化终端优化配置数学模型的目标函数为：

min F＝F_cost+F_m+F_L

式中，F_cost为设备投资等年值费用，F_m为终端设备年运行维护费用，F_L为每年故障导致的停电损失费用；

约束条件为：

ASAI＞R_set

式中，ASAI为用户平均供电可用率，即供电可靠性，R_set为当前配电网供电区域要求的可靠性水平。

3.根据权利要求1所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述配置方案下的供电可靠性获取步骤具体为：

获取配电网原始数据；

运用深度优先搜索算法和故障模式后果法对配电网中各负荷进行分类标识；

获取储能装置的出力时间序列，基于序贯蒙特卡洛法模拟元件工作状态序列，分析故障元件导致的失电负荷，计算每一类负荷的停电时间；

在达到设定的仿真年限后，获得各负荷点的可靠性指标，所述可靠性指标包括用户平均停电持续时间、停电损失费用和用户平均供电可用率。

4.根据权利要求3所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述停电时间由故障定位时间t₁、隔离与负荷转移时间t₂和故障元件修复时间t₃确定，

所述负荷分为四类，第一类负荷为上游负荷，停电时间为t₁+t₂，第二类负荷为能通过联络开关转移恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂，第三类负荷为能通过孤岛运行恢复供电的下游负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃-t_b，t_b为孤岛运行时间，第四类负荷为剩余不可恢复负荷，停电时间为t₁+t₂+t₃。

5.根据权利要求4所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述故障定位时间t₁表达式为：

式中，T₁为整条线路的人工巡视定位时间，定义网络中两相邻开关之间的供电区域为一区段，N为该条线路的区段数，n为故障区域内区段数。

6.根据权利要求4所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述隔离与负荷转移时间t₂表达式为：

t₂＝(m+1-m′)T₂

式中，T₂为每台开关平均的人工倒闸操作时间，m为将故障区段隔离所需的开关操作数，加1表示将出线断路器合闸或联络开关闭合，m′为上述m+1个开关中配置“三遥”可遥控操作的开关数。

7.根据权利要求3所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述原始数据包括配电网负荷点数据、用户数、线路长度以及开关、线路、变压器、DG和储能装置的可靠性参数。

8.根据权利要求2或3所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述停电损失费用的表达式为：

式中，M为负荷点的数量，K_j为负荷点j的停电次数，P_jk为负荷点j第k次停电时的负荷值，T_OFFjk为负荷点j第k次停电时间，C_Ljk为负荷点j第k次停电时的单位电量平均停电损失费用。

9.根据权利要求2所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，所述适应度值的函数表达式为：

Fitness(x)＝1/(F+M·a)

式中，F为目标函数值，M·a为惩罚项，M为惩罚因子，ASAI满足约束条件，则a为0，否则为1。

10.根据权利要求1所述的一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法，其特征在于，对孤岛并网开关的配置：若DG为可控电源，在孤岛与外网相连接的开关处配置“三遥”配电终端；

对联络开关的配置：在配电网内联络开关处配置“三遥”终端。

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