CN112886617A - 一种基于bpso算法的换相控制方法及系统 - Google Patents

一种基于bpso算法的换相控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统,该方法先对每个用户配置一个原始相序和一个备用相序,构建出最优换相模型,再根据BPSO算法对最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子,最后生成第一最优换相方案,并根据第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使换相执行终端对配电网中的各用户进行换相控制。采用本发明实施例,在不中断用户供电的情况,通过设置备用相序和自动调节各用电负荷相序,解决了因换相失败导致相间短路进而造成用户断电的情况,实现三相平衡的同时,降低线损从而带来更高的经济效益,提升台区运行工况。

Description

一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统
技术领域
本发明涉及电力技术领域,尤其涉及一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统。
背景技术
低压配电网是电力系统的最后一环,直接面向电力用户,家庭用户一般都是接入单相电以及负荷时在时空分布上具有很强随机性,导致低压台区存在不同程度的三相负荷不平衡问题。而随着负荷种类和用电量的增加、分布式电源的接入、单相负荷比例的增加、非线性负荷比例的增加以及冲击性负荷比例的证增加,配电侧三相不平衡问题愈发严重,已成为配电网运行中亟待解决的突出问题。
现有技术是在表箱处安装智能换相装置,并通过监测单相户相序进用户负荷电流,实现自动调整。但为了不影响用户正常用电,换相开关切换时间要尽可能短,电压中断时间不超过20毫秒,因此换相开关的切换时间与动作元件的参数强度相关,对动作元件的要求极高。一旦切断相上的动作开关,还未完全断开所在相线,导致相上的动作开关提前闭合所在相线,造成相间短路,继而出发保护器动作跳闸,造成用户停电。现有的换相控制技术并没有考虑因上述问题导致的相间短路,在用户停电时需要人为去换相,影响用户正常用电。
发明内容
本发明实施例提出一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统,在不中断用户供电的情况,通过自动调节各用电负荷相序实现三相平衡,保证用户正常用电。
本发明实施例提供一种基于BPSO算法的换相控制方法,包括:
根据低压配电网中各用户预先配置的相序,构建最优换相模型;其中,每个用户对应一个原始相序,并为每个用户预先配置一个备用相序;所述最优换相模型以换相过程中低压负荷在线自动换相切换次数最少为目标函数,以三相电流不平衡度降到第一预设阈值内、各相流不超出第二预设阈值为约束条件;
根据BPSO算法对所述最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子;其中,所述BPSO算法在迭代运算时的粒子更新规则为:只有个体粒子最优时,才替换全局最优粒子或个体最优粒子;
根据所述第一全局最优粒子,生成第一最优换相方案,并根据所述第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使所述换相执行终端对所述低压配电网中的各用户进行换相控制。
进一步的,所述根据低压配电网中各用户预先配置的相序,构建最优换相模型,具体为:
假设每个用户的用户相序状态以一个0、1、2组成的开关相序状态向量K表示,则换相后的用户相序状态向量K'为:K'=(K+ΔK)%3;其中,%表示取余,ΔK为开关相序动作向量;
所述最优换相模型的目标函数为:F=min{sum(ΔK)};
所述最优换相模型的约束条件为:
Figure BDA0002931721150000021
其中,ρ为三相不平衡程度;i为相序,Iavg为三相电流的算术平均值,Ii为i相上的电流大小,ρ0为第一预设阈值,表示三相电流不平衡允许值,Iuz,i为第二预设阈值,表示i相上的允许负载电流。
进一步的,所述根据BPSO算法对所述最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子,具体为:
S1、设置最大速度VBmax和最小速度VBmin,并随机生成0和1组成的开关相序动作向量以初始粒子群的粒子xBid,再利用rand()函数初始化速度vBid,设置全局最优粒子
Figure BDA0002931721150000031
和个体最优粒子
Figure BDA0002931721150000032
为零矩阵,迭代次数t=0;
S2、将每个粒子替代相同位置上的个体最优粒子,计算每个粒子的适应值,并使用以下公式进行粒子更新,依次获得每个粒子的适应值fBx、全局最优粒子的适应值fBG和个体最优粒子的适应值fBP
Figure BDA0002931721150000033
Figure BDA0002931721150000034
其中,i和d分别表示第i个粒子的数量和第d维,t为迭代次数,w为惯性权重,
Figure BDA0002931721150000035
Figure BDA0002931721150000036
为随机整数,g代表粒子群从优化迭代到当前迭代次数时,某一次迭代中某个位置上的粒子;
Figure BDA0002931721150000037
为转换限制函数;
S3、将每个粒子的适应值与同位置上的个体最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBP,则
Figure BDA0002931721150000038
否则,
Figure BDA0002931721150000039
不变;再将每个粒子的适应值与全局最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBG,则
Figure BDA00029317211500000310
否则,
Figure BDA00029317211500000311
不变;
S4、如果当前满足所述最优换相模型的约束条件,则结束迭代,输出第一第一全局最优粒子;如果没有满足所述约束条件,则t=t+1,并返回步骤S2,继续迭代。
进一步的,所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制,具体为:
所述换相执行终端根据所述第一控制指令,为各用户配置第一最优换相策略,以控制各用户是否在电流过零时断开原始相序并在电压过零时接入除原始相序和备用相序之外的另一相。
进一步的,在所述根据所述第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制之后,还包括:
当换相时发生相间短路导致用户电压掉零时,以没有发生短路的用户的相序,构建第二最优换相模型,并根据所述BPSO算法对所述第二最优换相模型进行迭代运算,获得第二全局最优粒子;
根据所述第二全局最优粒子,生成第二最优换相方案,并根据所述第二最优换相方案,向换相执行终端发出第二控制指令,以使所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制。
相应的,本发明提供了一种基于BPSO算法的换相控制系统包括:换相控制终端和换相执行终端;
其中,所述换相执行终端用于采集所在用户电流和当前接入相序,并将采集信息上传给所述换相控制终端;
所述换相控制终端执行如本发明所述的换相控制方法。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例提供的一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统,该方法先对每个用户配置一个原始相序和一个备用相序,构建出最优换相模型,再根据BPSO算法对最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子,最后生成第一最优换相方案,并根据第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使换相执行终端对配电网中的各用户进行换相控制。相比于现有技术无备用相开关控制策略,能够在保证用户供电可靠性的前提下,无需增加开关动作次数便可达到同样的三相不平衡治理效果,还能降低算法的复杂性。
进一步的,在换相时发生相间短路,通过本发明的BPSO算法生成第二最优换相方案,并控制没有发生短路的用户的相序切换开关,以尽可能少的开关动作次数使得三相负荷不平衡程度不超过预设允许值,弥补了现在技术的技术缺失,提高控制方法的可靠性,不影响用户正常用电,降低线损从而带来更高的经济效益,提升台区运行工况。
附图说明
图1是本发明提供的基于BPSO算法的换相控制方法的一种实施例的流程示意图;
图2是本发明提供的基于BPSO算法的换相控制系统的一种实施例的结构示意图;
图3是本发明技术方案对应的适应度函数随迭代次数的收敛曲线示意图;
图4是传统方案对应的适应度函数随迭代次数的收敛曲线示意图;
图5是本发明提供的在发生换相短路时后利用BPSO算法寻优的仿真结果示意图。
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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见图1,是本发明提供的基于BPSO算法的换相控制方法的一种实施例的流程示意图。如图1所示,该方法包括步骤101至步骤103,各步骤具体如下:
步骤101:根据低压配电网中各用户预先配置的相序,构建最优换相模型;其中,每个用户对应一个原始相序,并为每个用户预先配置一个备用相序;最优换相模型以换相过程中低压负荷在线自动换相切换次数最少为目标函数,以三相电流不平衡度降到第一预设阈值内、各相流不超出第二预设阈值为约束条件。
在本实施例中,步骤101具体为:假设每个用户的用户相序状态以一个0、1、2组成的开关相序状态向量K表示,则换相后的用户相序状态向量K'为:K'=(K+ΔK)%3;其中,%表示取余,ΔK为开关相序动作向量;
所述最优换相模型的目标函数为:F=min{sum(ΔK)};
所述最优换相模型的约束条件为:
Figure BDA0002931721150000051
其中,ρ为三相不平衡程度;i为相序,Iavg为三相电流的算术平均值,Ii为i相上的电流大小,ρ0为第一预设阈值,表示三相电流不平衡允许值,Iuz,i为第二预设阈值,表示i相上的允许负载电流。
在本实施例中,以0、1、2分别表示用户接入相为A相、B相、C相,这样便能以一个由0、1、2组成的开关相序状态向量K表示用户相序状态。每个用户备用相序的设置还没有明确的规定,为了编程和计算上的方便于是根据原始相序来确定备用相序。比如原始接入相序为A相的用户备用相为C相,原始接入相序为B相的用户备用相为A相,原始接入相序为C相的用户备用为B相。当然,原始相序相同的两个用户可以设置不同的备用相序,若想要更加合理地设置备用相序,还需要分析全部用户的历史电流数据。
在本实施例中,ΔK为开关相序动作向量,是由0、1组成的向量,其长度等于用户数。其中0表示该用户相序保持不变,1表示该用户接入备用相之外的另一相。
在本实施例中,第一预设阈值的优选值为10%,具体也可以根据实际情况做相应调整。
步骤102:根据BPSO算法对最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子;其中,BPSO算法在迭代运算时的粒子更新规则为:只有个体粒子最优时,才替换全局最优粒子或个体最优粒子。
在本实施例中,最优换相模型是一个典型的非线性离散整数优化问题,拟采用离散二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,简称BPSO)进行求解。BPSO中粒子由二进制来表示,当粒子某些位置上的值发生改变时(0变为1或1变为0)就可以实现粒子的移动。速度则决定了二进制改变的概率。BPSO的速度更新公式为:
Figure BDA0002931721150000061
其中,i和d分别表示第i个粒子的数量和第d维,t为迭代次数,w为惯性权重,
Figure BDA0002931721150000071
Figure BDA0002931721150000072
为随机整数,粒子个体表示为xBid=(xBi1,xBi2,xBi3,...,xBin),i=1,2,3...,m;粒子更新速度为vBid=(vBi1,vBi2,vBi3,...,vBin),i=1,2,3...,m;m和n为正整数;当粒子群从初始化开始,优化迭代到当前迭代次数时的每个粒子个体最优粒子为
Figure BDA0002931721150000073
Figure BDA0002931721150000074
当粒子群从初始化开始迭代到当前迭代次数的全局最优粒子为
Figure BDA0002931721150000075
g代表粒子群从优化迭代到当前迭代次数时,某一次迭代中某个位置上的粒子(该位置为所有粒子中历史最优位置)。xBid
Figure BDA0002931721150000076
Figure BDA0002931721150000077
里面的元素只能为0或1。BPSO的粒子更新公式为:
Figure BDA0002931721150000078
其中,
Figure BDA0002931721150000079
为转换限制函数,表示xBid能够取1的概率。为了避免xBid选1或0的概率过大,必须对速度进行限制,该限制公式为:
Figure BDA00029317211500000710
其中,和分别为最大和最小更新速度,其维数与的维数相同。为了保证最优信息能及时更新,BPSO的个体最优粒子和全局最优粒子更新规则为:只有个体粒子最优时,才替换全局最优粒子或个体最优粒子。
为了更好的说明BPSO算法应用到本申请的换相开关控制策略中,步骤102具体为:
S1、设置最大速度VBmax和最小速度VBmin,并随机生成0和1组成的开关相序动作向量以初始粒子群的粒子xBid,再利用rand()函数初始化速度vBid,设置全局最优粒子
Figure BDA00029317211500000711
和个体最优粒子
Figure BDA00029317211500000712
为零矩阵,迭代次数t=0;
S2、将每个粒子替代相同位置上的个体最优粒子,计算每个粒子的适应值,并使用以下公式进行粒子更新,依次获得每个粒子的适应值fBx、全局最优粒子的适应值fBG和个体最优粒子的适应值fBP
Figure BDA00029317211500000713
Figure BDA0002931721150000081
S3、将每个粒子的适应值与同位置上的个体最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBP,则
Figure BDA0002931721150000082
否则,
Figure BDA0002931721150000083
不变;再将每个粒子的适应值与全局最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBG,则
Figure BDA0002931721150000084
否则,
Figure BDA0002931721150000085
不变;
S4、如果当前满足所述最优换相模型的约束条件,则结束迭代,输出第一第一全局最优粒子;如果没有满足所述约束条件,则t=t+1,并返回步骤S2,继续迭代。
其中,最大速度VBmax优选值为10,最小速度VBmin的优选值为-10。步骤S2中计算每个粒子的适应值,即每种换相方案的换相开关切换总次数,若换相后三相负荷不平衡程度未降至允许值(第一预设阈值)或者某相电流超出允许值(第二预设阈值),则给适应值加上一个惩罚常数项,该常数项可设为任一个大于用户数量的整数。同时将所有粒子中适应值最小的粒子代替全局最优粒子。
在粒子更新时,如果粒子越界,则进行越界处理。
步骤103:根据第一全局最优粒子,生成第一最优换相方案,并根据第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使换相执行终端对低压配电网中的各用户进行换相控制。
在本实施例中,第一全局最优粒子表示了每个用户的相序是否发生改变,因此可以根据此生成第一最优换相方案,再根据第一最优换相方案生成第一控制指令,控制换相执行终端对低压配电网中的各用户进行换相控制。
其中,换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制,具体为:换相执行终端根据第一控制指令,为各用户配置第一最优换相策略,以控制各用户是否在电流过零时断开原始相序并在电压过零时接入除原始相序和备用相序之外的另一相。
作为本实施例的一种举例,在步骤103之后还包括:当换相时发生相间短路导致用户电压掉零时,以没有发生短路的用户的相序,构建第二最优换相模型,并根据BPSO算法对第二最优换相模型进行迭代运算,获得第二全局最优粒子;根据第二全局最优粒子,生成第二最优换相方案,并根据第二最优换相方案,向换相执行终端发出第二控制指令,以使换相执行终端对配电网中的各用户进行换相控制。
在本举例中,当换相时发生相间短路,通过本发明的换相控制方法能够利用剩余正常的相序对全网的所有相序进行控制,以尽可能少的开关动作次数使得三相负荷不平衡程度不超出允许值。
在本实施例中,为各用户选取备用相的方案是简单而粗糙的,可以根据三相平衡的原则设定各用户的备用相序,以便实现更好的治理效果。此外,通过对台区用户历史数据的分析,不必为每户负荷安装换相开关,具体数量配置情况可以根据配电网实际情况来定,也能达到治理三相不平衡的目的。
相应的,参见图2,图2是本发明提供的基于BPSO算法的换相控制系统的一种实施例的结构示意图。如图2所示,该换相控制系统包括:换相控制终端201和换相执行终端202。
其中,换相执行终端202用于采集所在用户电流和当前接入相序,并将采集信息上传给换相控制终端201。换相控制终端201执行本发明所述的换相控制方法。
在本实施例中,换相控制终端201可以但不限于以STM32微处理为核心的集母线电压采集、运算、控制、存储于一体的控制装置。采集母线电压是为了在电压过零时投入目标相序,无涌流,减小对开关的冲击。换相执行终端202主要负责采集所在用户电流和当前接入相序,并将其上传给换相控制终端201。换相控制终端201根据本发明的换相控制方法生成最优换相方案,发出换相命令给换相执行终端202。换相执行终端202通过控制开关通断,分别选择各用户是否在电流过零时断开原相序并在电压过零时投入备用相之外的另一相。如果换相时发生了相间短路,线路开关跳闸,用户电压掉零,则启动备用相恢复用户供电。短路用户的相序固定为备用相不可调整,此时仍可以通过调整剩余用户的相序,降低三相不平衡程度。
为了更好的说明本发明的技术方案,以下面例子进行分析说明。
某低压配网台区其中一段线路末端的整栋用户负荷均为单相用户,各用户的原始接入相序、负荷电流大小及备用相序如表1所示:
Figure BDA0002931721150000101
表1某台区一线路末端的单相用户数据
A相电流为102A,B相电流为169A,C相电流为87A,根据约束条件可得进线处的三相负荷不平衡程度高达41.6%。基于上文提及的BPSO算法在MATLAB中仿真计算出最优换相方案,适应度函数随迭代次数的收敛曲线如图3所示。
如图3所示,经过7次迭代,寻找到开关相序动作向量的全局最优粒子为[1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1],即调整01号用户、07号用户、15号用户的相序,其余用户的相序不做切换。起始开关相序状态向量为[1,2,0,0,1,1,1,1,1,2,1,2,0,0,2],根据K'=(K+ΔK)%3得换相优化后的开关状态矩阵为[2,2,0,0,1,1,2,1,1,2,1,2,0,0,0],换相后A、B、C各相电流分别是122A,111A,125A,调整3户用户的接入相序后三相电流不平衡程度降至10%以内,仅为7.0%,可见三相负荷不平衡问题得到了极大改善。而传统的换相方案允许用户接入三相中的任意一相,适应度函数随迭代次数的收敛曲线如图4所示。
由图4可知,要使得该栋楼进线的三相电流不平衡程度降至允许值以内,换相开关动作次数同样是3次,但是搜寻全局最优粒子的迭代次数达到20次,而含备用相的优化过程仅经过7次迭代便寻找到全局最优粒子。
在该实例仿真中,相较于传统的无备用相开关控制,含备用相的开关控制策略无需增加开关动作次数便可达到一致的三相不平衡治理效果,同时极大地提升了用户供电的可靠性,此外还能降低算法的复杂性从而减少运算时间,具有实际意义。
此外,若某一户或几户用户在换相的过程中发生了两相间短路,两短路相断开后接入备用相以继续为用户供电,换相开关不再切换,非短路用户仍可以换相。假设上述实例中的编号01用户、编号15用户在换相过程中发生了相间短路,断开短路相后,分别启用备用相A相、B相,即它们的开关相序状态分别被强制切换为0、1,由于可换相用户由短路故障前的15户降至13户,故将粒子维数由15更改为13,这时利用BPSO算法寻优的仿真结果如图5所示。
参见图5,当用户01与用户15发生相间短路后,仅经过6次迭代计算出,换相方案为通过切换用户07、用户11、用户14的相序,故开关动作总次数为3,优化后的为[0,2,0,0,1,1,2,1,1,2,2,2,0,1,1],三相负荷不平衡程度仍满足不超出所设定的阈值10%,为9.8%。由于发生相间短路的概率很低,非短路用户数量占比大,可形成的换相方案组合方式丰富。由此可见,具有备用相功能的智能换相装置相较于传统的换相装置为用户提供了更为稳健的供电,同时在相间短路的情况下仍可以保证良好的三相不平衡程度治理效果。
综上所述,本发明实施例提供的一种基于BPSO算法的换相控制方法及系统,该方法先对每个用户配置一个原始相序和一个备用相序,构建出最优换相模型,再根据BPSO算法对最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子,最后生成第一最优换相方案,并根据第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使换相执行终端对配电网中的各用户进行换相控制。相比于现有技术无备用相开关控制策略,能够在保证用户供电可靠性的前提下,无需增加开关动作次数便可达到同样的三相不平衡治理效果,还能降低算法的复杂性。
进一步的,在换相时发生相间短路,通过本发明的BPSO算法生成第二最优换相方案,并控制没有发生短路的用户的相序切换开关,以尽可能少的开关动作次数使得三相负荷不平衡程度不超过预设允许值,弥补了现在技术的技术缺失,提高控制方法的可靠性,不影响用户正常用电,降低线损从而带来更高的经济效益,提升台区运行工况。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于BPSO算法的换相控制方法,其特征在于,包括:
根据低压配电网中各用户预先配置的相序,构建最优换相模型;其中,每个用户对应一个原始相序,并为每个用户预先配置一个备用相序;所述最优换相模型以换相过程中低压负荷在线自动换相切换次数最少为目标函数,以三相电流不平衡度降到第一预设阈值内、各相流不超出第二预设阈值为约束条件;
根据BPSO算法对所述最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子;其中,所述BPSO算法在迭代运算时的粒子更新规则为:只有个体粒子最优时,才替换全局最优粒子或个体最优粒子;
根据所述第一全局最优粒子,生成第一最优换相方案,并根据所述第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使所述换相执行终端对所述低压配电网中的各用户进行换相控制。
2.根据权利要求1所述的基于BPSO算法的换相控制方法,其特征在于,所述根据低压配电网中各用户预先配置的相序,构建最优换相模型,具体为:
假设每个用户的用户相序状态以一个0、1、2组成的开关相序状态向量K表示,则换相后的用户相序状态向量K'为:K'=(K+ΔK)%3;其中,%表示取余,ΔK为开关相序动作向量;
所述最优换相模型的目标函数为:F=min{sum(ΔK)};
所述最优换相模型的约束条件为:
Figure FDA0002931721140000011
Ii<Iuz,i
其中,ρ为三相不平衡程度;i为相序,Iavg为三相电流的算术平均值,Ii为i相上的电流大小,ρ0为第一预设阈值,表示三相电流不平衡允许值,Iuz,i为第二预设阈值,表示i相上的允许负载电流。
3.根据权利要求2所述的基于BPSO算法的换相控制方法,其特征在于,所述根据BPSO算法对所述最优换相模型进行迭代运算,获得第一全局最优粒子,具体为:
S1、设置最大速度VBmax和最小速度VBmin,并随机生成0和1组成的开关相序动作向量以初始粒子群的粒子xBid,再利用rand()函数初始化速度vBid,设置全局最优粒子
Figure FDA0002931721140000021
和个体最优粒子
Figure FDA0002931721140000022
为零矩阵,迭代次数t=0;
S2、将每个粒子替代相同位置上的个体最优粒子,计算每个粒子的适应值,并使用以下公式进行粒子更新,依次获得每个粒子的适应值fBx、全局最优粒子的适应值fBG和个体最优粒子的适应值fBP
Figure FDA0002931721140000023
Figure FDA0002931721140000024
其中,i和d分别表示第i个粒子的数量和第d维,t为迭代次数,w为惯性权重,
Figure FDA0002931721140000025
Figure FDA0002931721140000026
为随机整数,g代表粒子群从优化迭代到当前迭代次数时,某一次迭代中某个位置上的粒子;
Figure FDA0002931721140000027
为转换限制函数;
S3、将每个粒子的适应值与同位置上的个体最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBP,则
Figure FDA0002931721140000028
否则,
Figure FDA0002931721140000029
不变;再将每个粒子的适应值与全局最优粒子的适应值进行比较,如果fBx<fBG,则
Figure FDA00029317211400000210
否则,
Figure FDA00029317211400000211
不变;
S4、如果当前满足所述最优换相模型的约束条件,则结束迭代,输出第一第一全局最优粒子;如果没有满足所述约束条件,则t=t+1,并返回步骤S2,继续迭代。
4.根据权利要求3所述的基于BPSO算法的换相控制方法,其特征在于,所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制,具体为:
所述换相执行终端根据所述第一控制指令,为各用户配置第一最优换相策略,以控制各用户是否在电流过零时断开原始相序并在电压过零时接入除原始相序和备用相序之外的另一相。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的基于BPSO算法的换相控制方法,其特征在于,在所述根据所述第一最优换相方案,向换相执行终端发出第一控制指令,以使所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制之后,还包括:
当换相时发生相间短路导致用户电压掉零时,以没有发生短路的用户的相序,构建第二最优换相模型,并根据所述BPSO算法对所述第二最优换相模型进行迭代运算,获得第二全局最优粒子;
根据所述第二全局最优粒子,生成第二最优换相方案,并根据所述第二最优换相方案,向换相执行终端发出第二控制指令,以使所述换相执行终端对所述配电网中的各用户进行换相控制。
6.一种基于BPSO算法的换相控制系统,其特征在于,包括:换相控制终端和换相执行终端;
其中,所述换相执行终端用于采集所在用户电流和当前接入相序,并将采集信息上传给所述换相控制终端;
所述换相控制终端执行如权利要求1至5任意一项所述的换相控制方法。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050201130A1 (en) * 2003-03-14 2005-09-15 Antti Tarkiainen Compensation method for a voltage unbalance
CN201515233U (zh) * 2009-07-15 2010-06-23 王霞 三相负荷切换装置
US20110257933A1 (en) * 2002-11-06 2011-10-20 Aplicaciones En Informatica Avanzada, S.A. System and method for monitoring and managing three-phase power flows in electrical transmission and distribution networks
CN103545827A (zh) * 2013-10-25 2014-01-29 国家电网公司 一种适用于低压配电网的三相不平衡负荷分配方法
US20150180327A1 (en) * 2013-12-25 2015-06-25 Hiromasa MATSUDA Phase sequence switching device for three-phase power supply
CN108462194A (zh) * 2018-03-26 2018-08-28 华南理工大学 一种针对低压配电网三相负荷不平衡的广域优化方法
CN110086153A (zh) * 2019-04-15 2019-08-02 东南大学 一种基于智能粒子群优化算法的有源配电网故障后负荷转供方法
CN211508631U (zh) * 2020-01-23 2020-09-15 北京中清智辉能源科技有限公司 一种三相不平衡换相装置以及换相系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110257933A1 (en) * 2002-11-06 2011-10-20 Aplicaciones En Informatica Avanzada, S.A. System and method for monitoring and managing three-phase power flows in electrical transmission and distribution networks
US20050201130A1 (en) * 2003-03-14 2005-09-15 Antti Tarkiainen Compensation method for a voltage unbalance
CN201515233U (zh) * 2009-07-15 2010-06-23 王霞 三相负荷切换装置
CN103545827A (zh) * 2013-10-25 2014-01-29 国家电网公司 一种适用于低压配电网的三相不平衡负荷分配方法
US20150180327A1 (en) * 2013-12-25 2015-06-25 Hiromasa MATSUDA Phase sequence switching device for three-phase power supply
CN108462194A (zh) * 2018-03-26 2018-08-28 华南理工大学 一种针对低压配电网三相负荷不平衡的广域优化方法
CN110086153A (zh) * 2019-04-15 2019-08-02 东南大学 一种基于智能粒子群优化算法的有源配电网故障后负荷转供方法
CN211508631U (zh) * 2020-01-23 2020-09-15 北京中清智辉能源科技有限公司 一种三相不平衡换相装置以及换相系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曹远强: "三相负荷不平衡治理装置的研制", 《中国硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 *

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