CN112785037B - 一种配电网反时限过电流保护定值优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电网反时限过电流保护定值优化方法，包括以下步骤：步骤1：建立配电网反时限过电流保护模型及其约束条件；步骤2：基于改进灰狼算法在所述约束条件下计算出所述配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值。引入佳点集初始化策略、收敛因子指数衰减策略和变异策略对灰狼算法做了改进。本发明主要应用在分布式电源接入后的配电网中，为引入分布式电源等具有随机性、波动性和不可控制性的电源后，配电网故障整定提供方法。本发明能够对配电网的反时限过电流保护策略实现优化，进而保障配电网安全、降低保护装置拒动或误动风险。

Description

一种配电网反时限过电流保护定值优化方法

技术领域

本发明涉及配电网故障保护技术，具体涉及一种基于改进灰狼算法的配电网反时限过电流保护定值优化方法。

背景技术

近年来，随着我国能源和环境问题的日益突出以及电网智能化水平的日益提升，越来越多的分布式电源如风电、光伏、燃料电池、储能等接入配电网并网运行。大规模分布式电源接入配电网虽然能减缓能源危机，保护环境，就地接入方便并网，并且多余的电能由储能装置储存，提高能源的利用率，但是也会改变原有电网结构，影响配电网的潮流分布。此外，由于分布式电源出力具有随机性、波动性和不可控制性，配电网原有的电流分布、故障水平将出现变化，影响保护的灵敏性，增大保护装置拒动或误动的风险。因此，需要针对该问题提供一种解决方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够对配电网的保护策略实现优化，从而保障配电网安全、降低保护装置拒动或误动风险的配电网反时限过电流保护定值优化方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种配电网反时限过电流保护定值优化方法，包括以下步骤：

步骤1：建立配电网反时限过电流保护模型及其约束条件；

步骤2：基于改进灰狼算法在所述约束条件下计算出所述配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值。

所述步骤1中，所述配电网反时限过电流保护模型包括配电网反时限过电流保护动作特性方程t_ij＝0.14T_pi/[(I_ij/I_pi)^0.02-1]和配电网反时限过电流保护定值优化目标函数其中，i是保护设备的编号，j是故障线路的编号，t_ij是保护动作时间，T_pi是保护设备i的时间整定系数，I_ij是流经保护的电流，I_pi是保护设备i的启动电流，待整定参数为保护设备i的时间整定系数T_pi和保护设备i的启动电流I_pi，M是主保护数目，B是后备保护数目，L是故障线路数目，/>和/>分别表示线路j发生故障时主保护i和后备保护a的动作时间，继电器在该时间内必须发出跳闸信号。

所述配电网反时限过电流保护模型的其约束条件包括：

保护动作时间约束，t_ijmin≤t_ij≤t_ijmax，其中t_ijmin和t_ijmax分别是继电器的最小动作时间和最大动作时间；

保护协调时间间隔约束，其中CTI为保护协调时间间隔；

时间整定系数取值约束，其中T_pmin和T_pmax是保护设备的时间整定系数最小值和最大值；

电流整定系数取值约束，其中I_pmin和I_pmax是保护设备的启动电流最小值和最大值。

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1：基于所述配电网反时限过电流保护模型，启发式初始化所述改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数；

步骤2-2：采用佳点集策略初始化灰狼种群分布；

步骤2-3：计算灰狼个体的适应度，保存适应度最好的α狼、β狼、δ狼的信息；

步骤2-4：计及收敛因子指数衰减策略和高斯变异策略，更新灰狼位置；

步骤2-5：判断当前迭代次数是否达到所述最大迭代次数，若是，则执行步骤2-6，若否，则返回步骤2-3进行下一次迭代；

步骤2-6：基于当前迭代过程计算对应的配电网反时限过电流保护定值优化整定值作为一个优化整定值备选值；

步骤2-7：启发式调整所述改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数后返回步骤2-3；

步骤2-8：当获得的所述优化整定值备选值的数量满足需求时，对比各个所述优化整定值备选值而找到所述配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值。

所述步骤2-2中，所述佳点集策略为：设G_s为s维欧氏空间单位立方体，当r∈G_s时形为P_n(k)＝{({r₁ ⁽ⁿ⁾*k},{r₁ ⁽ⁿ⁾*k},...{r_s ⁽ⁿ⁾*k}),1≤k≤n}的偏差满足：其中：C(r,ε)是仅与r和ε有关的常数，则称P_n(k)为佳点集，r为佳点。

所述步骤2-4中，所述收敛因子指数衰减策略为：其中：m为当前迭代次数，M为最大迭代次数。

所述步骤2-4中，所述高斯变异策略为：其中：N(0,1)为标准高斯分布。

所述灰狼种群数量的取值范围为10～50，最大迭代次数取值范围为100～1000。

由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明能够对配电网的反时限过电流保护策略实现优化，进而保障配电网安全、降低保护装置拒动或误动风险。

附图说明

附图1为灰狼算法等级制度图

附图2为本发明的配电网反时限过电流保护定值优化方法中采用的改进灰狼算法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图所示的实施例对本发明作进一步描述。

实施例一：反时限过电流保护具有保护动作时间短和运行稳定等优点，在配电网中应用广泛，针对该反时限过电流保护，提出以下配电网反时限过电流保护定值优化方法。本方法主要应用在分布式电源接入后的配电网中，为引入分布式电源等具有随机性、波动性和不可控制性的电源后，配电网故障整定提供方法。

该配电网反时限过电流保护定值优化方法包括以下步骤：

步骤1：建立配电网反时限过电流保护模型及其约束条件。

配电网反时限过电流保护动作特性方程如下：

t_ij＝0.14T_pi/[(I_ij/I_pi)^0.02-1] (1)

式(1)中，i是保护设备的编号，j是故障线路的编号，t_ij是保护动作时间，T_pi是保护设备i的时间整定系数，I_ij是流经保护的电流，I_pi是保护设备i的启动电流。待整定参数为保护设备i的时间整定系数T_pi和保护设备i的启动电流I_pi。

在电力系统继电保护的优化问题中，优化目标往往是在满足主保护和后备保护动作的协调和配合要求下，使得系统所有继电器的动作时间之和最小。因此，可以将保护定值整定的问题看做一个非线性优化问题。

故障清除过程是一个动态过程，随着继电器的依次动作，短路电流并不是一个固定值，而是随时间改变的变化值。配电网反时限过电流保护定值优化目标函数是：

式(2)中，M是主保护数目，B是后备保护数目，L是故障线路数目，和/>分别表示线路j发生故障时主保护i和后备保护a的动作时间，继电器在该时间内必须发出跳闸信号。

约束条件包括以下四部分：

①保护动作时间约束：

保护动作时间需满足如下约束条件，以确保继电器的灵敏性、速动性：

t_ijmin≤t_ij≤t_ijmax (3)

式(3)中，t_ijmin和t_ijmax分别是继电器的最小动作时间和最大动作时间。

②保护协调时间间隔约束：

保护的相互配合十分重要，为了保证各级保护动作的选择性，它们的动作时限应当逐级配合确定。为保证电力系统安全稳定运行，主保护和后备保护的动作时间必须有合理的时间间隔，从而确保继电保护的协调性和选择性。因此，保护协调时间间隔需满足：

式(4)中，CTI为保护协调时间间隔.

③时间整定系数取值约束：

时间整定系数必须在允许范围内取值，即：

式(5)中，T_pmin和T_pmax是保护设备的时间整定系数最小值和最大值。

④电流整定系数取值约束

电流整定系数必须在允许范围内取值，即：

式(6)中I_pmin和I_pmax是保护设备的启动电流最小值和最大值。

综上所述，式(1)(2)构成配电网反时限过电流保护定值优化模型及其目标函数，即配电网反时限过电流保护模型包括配电网反时限过电流保护动作特性方程和配电网反时限过电流保护定值优化目标函数，式(3)(4)(5)(6)是优化模型的约束条件。

步骤2：基于改进灰狼算法在约束条件下计算出配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值。

灰狼算法仿照灰狼的社会结构，如图1所示，按地位高低分为α狼、β狼、δ狼、ω狼，α狼是种群领导者；β狼和δ狼是中层，起到辅佐α狼和管理ω狼的作用；ω狼是底层，其职能是侦探和捕食；它们分别对应智能算法的最优解、次优解、次次优解和搜索种群。灰狼算法的寻优过程就是高优先级的狼指导低优先级搜索目标的过程，当达到最大迭代次数时，α狼就是待求的最优解。

灰狼狩猎会以围住猎物的方式找到最优的狩猎路线，该行为的建模方程为：

式中：是当前猎物的位置，/>是灰狼的位置，m是本轮迭代次数，/>和/>是协同向量，/>是灰狼和猎物的距离，式(8)代表灰狼狩猎过程的位置更新公式。协同向量/>和/>满足：

式中：和/>的模值是介于[0,1]的随机数，/>是收敛因子，其值随迭代次数的增多由2线性减小到0。

灰狼狩猎行为由高等级狼主导、ω狼跟随，随着狩猎行为的不断进行，ω狼逐渐向高等级狼靠拢。借鉴灰狼狩猎的这种行为特征，灰狼算法的迭代寻优过程可进一步表述如下：

式中：和/>分别表示本次迭代中α狼、β狼和δ狼的位置，/>表示ω狼的位置，/>和/>分别表示本次迭代中α狼、β狼、δ狼和ω狼的距离。/> 为协同系数，/>表示下一次迭代时ω狼的位置。

如附图2所示，改进灰狼算法过程如下：

步骤2-1：基于配电网反时限过电流保护模型，启发式初始化改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数。依据文献建议的参数范围，先验地设定灰狼种群数量的取值范围为10～50，最大迭代次数取值范围为100～1000。随机选取一组参数并进行优化计算。

步骤2-2：采用佳点集策略初始化灰狼种群分布。

采用佳点集策略^[21]初始化种群分布，在取点数相同的前提下，佳点集初始化的序列更加均匀，产生的初始种群遍历性更强，在没有新增算法参数的前提下，有利于算法的全局寻优。佳点集策略为：设G_s为s维欧氏空间单位立方体，当r∈G_s时形为P_n(k)＝{({r₁ ⁽ⁿ⁾*k},{r₁ ⁽ⁿ⁾*k},...{r_s ⁽ⁿ⁾*k}),1≤k≤n}的偏差满足：

式(14)中：C(r,ε)是仅与r和ε有关的常数，则称P_n(k)为佳点集，r为佳点。

步骤2-3：计算灰狼个体的适应度，保存适应度最好的α狼、β狼、δ狼的信息。

步骤2-4：计及收敛因子指数衰减策略和高斯变异策略，更新灰狼位置。

收敛因子影响着算法的全局搜索能力，引入指数函数计算收敛因子/>替代基本GWO算法的线性衰减策略，即收敛因子指数衰减策略为：

式(15)中：m为当前迭代次数，M为最大迭代次数。由式(15)可见，随着迭代次数的增加，收敛因子非线性动态衰减，有助于平衡GWO算法的全局搜索能力和局部优化能力。

为解决GWO算法容易早熟、收敛精度低等问题，同时不引入新的参数，增加参数初始化的复杂度，本文采用高斯变异策略，对式(13)的灰狼位置迭代给予相应的高斯变异算子，高斯变异策略为：

式(16)中：N(0,1)为标准高斯分布。这种设置可以使GWO在算法初期获得足够的扰动以增加算法的全局搜索能力，而在算法末期减少扰动以避免最优解的动荡，加快收敛速度。

步骤2-5：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则执行步骤2-6，若否，则返回步骤2-3进行下一次迭代。

步骤2-6：基于当前迭代过程计算对应的配电网反时限过电流保护定值优化整定值作为一个优化整定值备选值；

步骤2-7：启发式调整改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数后返回步骤2-3。

步骤2-8：当获得的优化整定值备选值的数量满足需求时，得到多个优化整定值备选值，对比各个优化整定值备选值而找到配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值，而该待整定参数的最优整定值对应的这组初始参数即为最优初始参数。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种配电网反时限过电流保护定值优化方法，其特征在于：所述配电网反时限过电流保护定值优化方法包括以下步骤：

步骤1：建立配电网反时限过电流保护模型及其约束条件；

步骤2：基于改进灰狼算法在所述约束条件下计算出所述配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值；

所述步骤1中，所述配电网反时限过电流保护模型包括配电网反时限过电流保护动作特性方程t_ij＝0.14T_pi/[(I_ij/I_pi)^0.02-1]和配电网反时限过电流保护定值优化目标函数其中，i是保护设备的编号，j是故障线路的编号，t_ij是保护动作时间，T_pi是保护设备i的时间整定系数，I_ij是流经保护的电流，I_pi是保护设备i的启动电流，待整定参数为保护设备i的时间整定系数T_pi和保护设备i的启动电流I_pi，M是主保护数目，B是后备保护数目，L是故障线路数目，/>和/>分别表示线路j发生故障时主保护i和后备保护a的动作时间，继电器在该时间内必须发出跳闸信号；

所述配电网反时限过电流保护模型的其约束条件包括：

保护动作时间约束，t_ijmin≤t_ij≤t_ijmax，其中t_ijmin和t_ijmax分别是继电器的最小动作时间和最大动作时间；

保护协调时间间隔约束，其中CTI为保护协调时间间隔；

时间整定系数取值约束，其中T_pmin和T_pmax是保护设备的时间整定系数最小值和最大值；

电流整定系数取值约束，其中I_pmin和I_pmax是保护设备的启动电流最小值和最大值；

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1：基于所述配电网反时限过电流保护模型，启发式初始化所述改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数；

步骤2-2：采用佳点集策略初始化灰狼种群分布；

步骤2-3：计算灰狼个体的适应度，保存适应度最好的α狼、β狼、δ狼的信息；

步骤2-4：计及收敛因子指数衰减策略和高斯变异策略，更新灰狼位置；

步骤2-5：判断当前迭代次数是否达到所述最大迭代次数，若是，则执行步骤2-6，若否，则返回步骤2-3进行下一次迭代；

步骤2-6：基于当前迭代过程计算对应的配电网反时限过电流保护定值优化整定值作为一个优化整定值备选值；

步骤2-7：启发式调整所述改进灰狼算法中的灰狼种群数量和最大迭代次数后返回步骤2-3；

步骤2-8：当获得的所述优化整定值备选值的数量满足需求时，对比各个所述优化整定值备选值而找到所述配电网反时限过电流保护模型中待整定参数的最优整定值；

所述步骤2-2中，所述佳点集策略为：设G_s为s维欧氏空间单位立方体，当r∈G_s时形为P_n(k)＝{({r₁ ⁽ⁿ⁾*k},{r₁ ⁽ⁿ⁾*k},...{r_s ⁽ⁿ⁾*k}),1≤k≤n}的偏差满足：/>其中：C(r,ε)是仅与r和ε有关的常数，则称P_n(k)为佳点集，r为佳点；

所述步骤2-4中，所述收敛因子指数衰减策略为：其中：m为当前迭代次数，M为最大迭代次数；

所述步骤2-4中，所述高斯变异策略为：其中：N(0,1)为标准高斯分布。

2.根据权利要求1所述的一种配电网反时限过电流保护定值优化方法，其特征在于：所述灰狼种群数量的取值范围为10～50，最大迭代次数取值范围为100～1000。