CN114336638B - 一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，本发明的技术方案如下：构造目标函数。确定约束条件。建立时空信息与物理设备的映射关系。构建区域负荷数据模型。构建动态协同优化重构策略。利用配电网运行状态参数及已有数据构建区域负荷数据模型，在满足区域用电基础上优化目标函数求解过程，降低计算的复杂程度，同时优化区域用电模型，为配网接入提供优化方案，提升中压有源配电网动态重构的效率与精度。本发明的技术方案如下：构造目标函数。确定约束条件。建立时空信息与物理设备的映射关系。构建区域负荷数据模型。构建动态协同优化重构策略。

Description

一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法

技术领域

本发明涉及一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，属于中压配电网重构技术领域。

背景技术

随着我国配电网建设的快速发展，中压配电网的规模和复杂程度日益增加。尤其是近年来分布式光伏等电源大规模接入以及柔性负荷增加，中压配电网的形态发生了重大改变，其潮流和故障电流特征出现了本质上的变化。

以含分布式光伏和空调负荷的中压有源配电网为例。分布式光伏随辐照强度变化其出力不断变化，如光伏在夜间没有出力，出力峰值一般在午间；居民空调负荷一般在夏冬两季，且夜间负荷较大。考虑到中压有源配电网运行的可靠性、安全性和经济性等因素，需要针对其运行状态进行动态重构，以降低网损、消除过载、平衡负载、提高电压质量等。

目前，配电网动态重构的方法包括数学优化算法(例如分支定界、整数规划、线性规划和非线性规划)、启发式算法(例如最优流模式算法、支路交换算法)、人工智能算法(例如遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群优化算法、蚁群算法)等。

一般首先建立基于时段划分的多目标模型，然后基于上述方法求解。但上述方法求解过程复杂，算法寻优搜索盲目性较大，不利于工程实际应用。

发明内容

本发明目的是提供了一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，同时优化区域用电模型，为配网接入提供优化方案，提升中压有源配电网动态重构的效率与精度。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，包括以下步骤：

步骤1：构建目标函数，评价配电网运行可靠性、安全性和经济性的指标，

步骤2：确定约束条件，首先确定动态重构中压有源配电网内部的物理设备及对应的拓扑关系；其次确定动态重构中压有源配电网与上级电源交互节点；然后确定动态重构中压有源配电网与其他中压配电网交互节点，最后确定物理设备和节点的约束条件；

步骤3：建立时空信息与物理设备的映射关系；

首先建立负荷和分布式电源与时间信息的映射关系，将时间与各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功、相关联，以5分钟为采样间隔，取1年数据，建立电压-时间、电流-时间、有功-时间、无功-时间的映射曲线；

然后将空间信息与配电网内部物理设备和外部节点物理设备相关联，建立包含变压器、线路连接节点、负荷接入节点、分布式电源接入节点空间信息的映射网络，将整个有源配电网覆盖区域按最小设备方格进行分割，并对各方格按设备类型进行编号，所述最小设备即为方格内，包含的设备类型不超过两个，去除无设备方格，以配电网实际连接方式，构建剩余各方格拓扑网络；

步骤4：构建区域负荷数据模型，将时空信息与物理设备的映射关系以及事物之间的内在联系和发展变化规律构建成数据模型，对未来的负荷发展做出估计和推测，电力负荷数据模型作为中压有源配电网动态重构的重要数据依据；

步骤5：当各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功的时间序列不满足步骤2所属的约束条件时，构建动态协同优化重构策略，首先比较含时间信息的中压有源配电网的指标值与约束条件，判断中压有源配电网是否重构；将中压有源配电网物理设备的空间信息做为寻优约束规则，借助负荷数据模型、人工智能算法和冒泡模型实现全局寻优。

优选的，所述步骤1中目标函数为：

式中，m为支路数量；S_1A、S_2A、S_3A分别为10kV熔断器、负荷开关、隔离开关的动作次数；I_max为线路最大电流，I_N为线路电流安全限值；R_i为支路i阻抗，P_i为支路有功，Q_i为支路无功，V_i为支路潮流末端电压。

优选的，所述步骤2中约束条件具体如下：约束条件包括经济负载率区间、节点电压、支路电流、潮流、网络拓扑、容量约束；

其中，经济负载率区间：30％≤R_lr≤80％；

节点电压约束：

支路电流约束：I_j≤I_jmax

式中，I_jma为流过支路j的电流最大值；

潮流约束：

式中，P_DGi、Q_DGi为分布式电源接入节点i的有功和无功，P_Li、Q_Li为节点i负荷的有功、无功；V_i、V_i为节点i和j的电压；G_ij、B_ij为节点i和j的电导和导纳；δ_ij为节点i和j的相角差；

拓扑约束：g_k∈G_k

其中，g_k为重构后拓扑；G_k为配电网拓扑集；

容量约束：

其中，P_i和Q_i分别为支路i负荷有功和无功；是支路i可接入最大容量。

优选的，所述步骤4中构建区域负荷数据模型具体步骤如下：

1)制定区域负荷密度算法，

1-1)构建特数据城市空间模型，借助城市地图模型将城市类比拆分为工业区、居民区、商业区、高层建筑；

1-2)计算各区块的电力负荷，单位建筑面积负荷取值为规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标，

计算负荷的计算公式：P＝M×V

式中：M为建筑面积，V为单位建筑面积负荷取值，规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标，P为最大负荷，

所述M＝S×R×D，

式中：S为占地面积，R为容积率，即一定地块内，总建筑面积与建筑用地面积的比例；D为建筑密度，即一定地块内所有建筑物的基底总面积与占用地面积的比例；

1-3)计算区域总负荷即区域负荷寻优算法，基于大数据算法编写调优完成各地块负荷相加，设定总同时系数取值为0.7～0.9，

对当前城市或者指定区域完成用电区域分割，

明确每条线路的线路负载率，对线路进行标识，同时建立参数字典进行翻译，记录线路名称，完成对所有区域所属线路范围进行标识，标识规则以主干网优先级最高依次下排；

区域合并，将拆分的区域进行合并，合并后的区域称为二级区域；所述合并原则如下：

就近分配，对标识的区域归属范围优先分配，当该线路负载已达安全峰值后不在进行累加，剩余标识区域分配到就近线路中；

重定向，当线路分配不合理，两条线路中仍有未分配的负荷时，进行重定向，按区域编号、线路编号，逐个将区域提出归属线路重新进行就近分配，循环计算直到所有区域都被分配在线路中；

1-4)对进行结果分析，

总线路线路负载未达峰，某些线路存在负载达峰，对线路进行排列拆分，使所有线路负载率均在安全范围内即可输出结果集合；

总线路线路负载已达峰，仍有未分配的区域，及时发出预警；

2)建立区域负荷数据模型，以步骤3形成的空间信息的映射网络为基础，融入各区块负荷数据，呈现出城市配电网综合分布图。

本发明的优点在于：本发明通过整合时空信息、中压有源配电网物理设备信息、区域负荷数据等构建数据模型，将时间信息作为是否重构的判断条件，将空间信息作为冒泡模型寻优的约束条件，降低了冒泡模型在中压有源配电网重构寻优的复杂程度，提高了算法的灵活性，提升了计算的效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明流程结构示意图。

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做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。

一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，包括以下步骤：

步骤1：构建目标函数。评价配电网运行可靠性、安全性和经济性的指标，不惟一，亦不统一。可依据电力专业现有成果，或根据实际需要自定义指标。

本实施例中，以10kV开关设备动作次数作为评价可靠性的指标、以10kV线路负载率作为评价安全性的指标、以网损作为评价经济性的指标。

指标集A_index＝{S_A,R_lr,P_lost}，其中，S_A为10kV开关设备动作次数，R_lr为10kV线路负载率，P_lost为网损。

目标是指标集指标最优，故本实施例中，目标函数为：

式中，m为支路数量；

S_1A、S_2A、S_3A分别为10kV熔断器、负荷开关、隔离开关的动作次数；

I_max为线路最大电流，I_N为线路电流安全限值；

R_i为支路i阻抗，P_i为支路有功，Q_i为支路无功，V_i为支路潮流末端电压。

步骤2：确定约束条件。该区域中压有源配电网共2条10kv架空线路，13台10/0.4kV配电变压器，3个联络开关，3个分段开关，5个隔离开关，17个中压用户，2个分布式光伏。

其中1条架空线路为单联络线路，1条架空线路为三分段两联络线路；与上级电源有2个交互节点，将其简化为电源；与其他区域10kV配电网有2个交互节点，视潮流方向对其简化为负荷或电源。

对该区域中压有源配电网进行潮流分析。约束条件由经济负载率区间、节点电压、支路电流、潮流、网络拓扑、容量约束等组成。

其中，经济负载率区间：30％≤R_lr≤80％； (2)

节点电压约束：

支路电流约束：I_j≤I_jmax (4)

其中，I_jmax为流过支路j的电流最大值

潮流约束：

式中，P_DGi、Q_DGi为分布式电源接入节点i的有功和无功，P_Li、Q_Li为节点i负荷的有功、无功；V_i、V_i为节点i和j的电压；G_ij、B_ij为节点i和j的电导和导纳；δ_ij为节点i和j的相角差；

拓扑约束：g_k∈G_k

其中，g_k为重构后拓扑；G_k为配电网拓扑集；

容量约束：

其中，P_i和Q_i分别为支路i负荷有功和无功；是支路i可接入最大容量。

步骤3：时空信息映射。

1.将时间与各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功、相关联，以5分钟为采样间隔，取1年数据，建立电压-时间、电流-时间、有功-时间、无功-时间的映射曲线；

包括10kV线路首端、10kV线路末端、10/0.4kV配变、0.4kV负荷接入点的电压-时间，电流-时间、有功-时间和无功-时间映射曲线；分布式电源接入点的电压-时间，电流-时间、有功-时间和无功-时间映射曲线。

2.将空间信息与配电网内部物理设备和外部节点物理设备相关联，建立包含变压器、线路连接节点、负荷接入节点、分布式电源接入节点空间信息的映射网络。

实施步骤：将整个有源配电网覆盖区域按最小设备方格进行分割，并对各方格按设备类型进行编号。所述最小设备即为方格内，包含的设备类型不超过两个。外部物理设备包括110kV变电站或350kV变电站，内部物理设备包括10kV线路、10/0.4kV配变、0.4kV负荷接入节点、分段开关、联络开关，分布式电源接入节点。

以编号1-ITL-1为例说明编号规则，其中，左侧数字1为方格的编号，如区域中被划分为125个方格，按由左至右，由上到下的方式标号；字母表示方格内设备类型，Z代表方格内无设备，外部变电站为OT，内部设备中，线路为L(不同线路，可用L₁，L₂或La等做区分)，配变为IT，负荷接入节点为EL，分段开关SS，联络开关IS，分布式电源接入节点DG；若同一方格包括两个设备，则进行组合，如包含线路和联络开关，则为LSS；左侧数字0为同一设备的联结顺序编号，如某条10kV线路被分为5段，则可用1-5表示各段线路。

去除无设备方格，以配电网实际连接方式，构建剩余各方格拓扑网络。

步骤4：构建区域负荷数据模型。

1.采用区域负荷密度法。原因如下：

(1)负荷密度是指单位面积的用电负荷数，负荷密度法是根据对不同规模城市的调查，参照城市发展规划、人口规划、居民收入水平增长情况等，用每平方公里面积用电负荷，来测算区域负荷水平，更接近实际用电情景；

(2)电力发展规划与城市规划密切相关，根据城市总体规划给出的基础数据，利用负荷密度法进行负荷预测，其预测的结果从城市发展的角度上说，在一定程度上具有可行性和可操作性，依托城市建设用地规划，能充分利用规划用地数据，从最原始的层面反映城市建设用地对负荷发展的影响，这种发展最能和城市规划相结合；

(3)负荷预测法得出的负荷空间分布有利于变电站布点

(4)负荷密度法预测过程中不确定因素少，在分区规划资料准确的前提下，不确定因素只有负荷密度的取值，人为因素较少，能够较好的保证预测的准确性。

2.制定区域负荷密度算法。

(1)构建特数据城市空间模型。

借助城市地图模型将城市类比拆分为工业区、居民区、商业区、高层建筑等，城市的初次拆分要细化，模型会自动排列组合新区域。

(2)计算各区块的电力负荷。单位建筑面积负荷取值为规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标。

计算负荷的计算公式：

P＝M×V (8)

式中：M—建筑面积；

V—单位建筑面积负荷取值，规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标；

P—最大负荷。

而M＝S×R×D (9)

式中：S—占地面积；

R—容积率，即一定地块内，总建筑面积与建筑用地面积的比例；

D—建筑密度，即一定地块内所有建筑物的基底总面积与占用地面积的比例。

(3)计算区域总负荷即区域负荷寻优算法。

原理：基于大数据算法编写调优完成各地块负荷相加，并考虑总同时系数。总同时系数取值宜为0.7～0.9。

要求：满足区域当前用电基础

算法设计思路：

①对当前城市或者指定区域完成用电区域分割。以Gis地图为基础，WGS-84坐标系为经纬度基准。

②明确每条线路的线路负载率。对线路进行标识如X1、X2，同时建立参数字典对X1、X2进行翻译，记录线路名称，完成对所有区域所属线路范围进行标识。标识规则以主干网优先级最高依次下排

③区域合并算法，将1中拆分的区域进行自动合并，合并后的区域称为二级区域(按线路编号，求出线路最大负荷，直到包含最后一条线、最后一个区域)。合并规则：

①就近分配，按2进行标识的区域归属范围优先分配，当该线路负载已达安全峰值后不在进行累加，剩余标识区域分配到就近线路中。

②重定向。当线路分配不合理，两条线路中仍有未分配的负荷时，进行重定向，按区域编号、线路编号，逐个将区域提出归属线路重新进行就近分配，循环计算直到所有区域都被分配在线路中

(4)结果分析

①总线路线路负载未达峰，某些线路存在负载达峰。对线路进行排列拆分，使所有线路负载率均在安全范围内即可输出结果集合。

②总线路线路负载已达峰，仍有未分配的区域。此时应及时预警。

3.建立区域负荷数据模型。

以步骤3形成的空间信息的映射网络为基础，融入各区块负荷数据，呈现出城市配电网综合分布图，涵盖变压器、区块负荷、变电站和馈线供电区域、行政等方面。负荷数据模型如下图所示：各圆圈为区域负荷等级，横线代表配电网。

步骤5：动态协同优化。

当各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功的时间序列不满足步骤2所属的约束条件时，配电网需要重构；

以含联络开关的方格为核心，以分段开关方格为边界，分析与该联络开关所在相连的含线路方格的剩余可用容量S和负荷Q。设方格编号为15-La-2,23-Lb-3,若S_15-La-2＜Q_23-Lb-3且S_23-Lb-3＜Q_15-La-2，则与含该联络开关方格直接相连的方格，不重构。

以此为新的约束规则，运用冒泡模型和和人工智能算法，以降低寻优的复杂程度。在此基础上，采用粒子群算法、蚁群算法、禁忌搜索算法重构配电网时，计算效率将大大提高。

本发明以带有空间信息映射网络的区域负荷数据模型为基础，将时间信息与配电网物理设备相关联，并将关联后信息作为是否重构的判断条件；将空间信息与配电网内部和外部物理设备相关联，结合电力专业成果，形成新的约束规则，筛选配电网拓扑集的元素，降低配电网拓扑集复杂程度，实现线路负载重定向分配方案，提高计算效率与线路负载安全度。

Claims (1)

1.一种基于冒泡模型的中压有源配电网动态重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建目标函数，评价配电网运行可靠性、安全性和经济性的指标，

所述目标函数为：

式中，m为支路数量；、/>、/>分别为10kV熔断器、负荷开关、隔离开关的动作次数；/>为线路最大电流，/>为线路电流安全限值；/>为支路i阻抗，/>为支路有功，/>为支路无功，/>为支路潮流末端电压；

步骤2：确定约束条件，首先确定动态重构中压有源配电网内部的物理设备及对应的拓扑关系；其次确定动态重构中压有源配电网与上级电源交互节点；然后确定动态重构中压有源配电网与其他中压配电网交互节点，最后确定物理设备和节点的约束条件；

所述约束条件具体如下：约束条件包括经济负载率区间、节点电压、支路电流、潮流、网络拓扑、容量约束；

其中，经济负载率区间：；

节点电压约束： ；

支路电流约束：

式中，为流过支路/>的电流最大值；

潮流约束：

式中，、/>为分布式电源接入节点i的有功和无功，/>、/>为节点i负荷的有功、无功；/>、/>为节点i和j的电压；/>、/>为节点i和j的电导和导纳；/>为节点i和j 的相角差；

拓扑约束：

其中，为重构后拓扑；/>为配电网拓扑集；

容量约束：

其中，和/>分别为支路i负荷有功和无功；/>是支路i可接入最大容量；

步骤3：建立时空信息与物理设备的映射关系；

首先建立负荷和分布式电源与时间信息的映射关系，将时间与各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功相关联，以5分钟为采样间隔，取1年数据，建立电压-时间、电流-时间、有功-时间、无功-时间的映射曲线；

然后将空间信息与配电网内部物理设备和外部节点物理设备相关联，建立包含变压器、线路连接节点、负荷接入节点、分布式电源接入节点空间信息的映射网络，将整个有源配电网覆盖区域按最小设备方格进行分割，并对各方格按设备类型进行编号，所述最小设备即为方格内，包含的设备类型不超过两个，去除无设备方格，以配电网实际连接方式，构建剩余各方格拓扑网络；

步骤4：构建区域负荷数据模型，将时空信息与物理设备的映射关系以及事物之间的内在联系和发展变化规律构建成数据模型，对未来的负荷发展做出估计和推测，电力负荷数据模型作为中压有源配电网动态重构的重要数据依据；

所述构建区域负荷数据模型具体步骤如下：

1）制定区域负荷密度算法，

1-1）构建特数据城市空间模型，借助城市地图模型将城市类比拆分为工业区、居民区、商业区、高层建筑；

1-2）计算各区块的电力负荷，单位建筑面积负荷取值为规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标，

计算负荷的计算公式：P=M×V

式中：M为建筑面积，V为单位建筑面积负荷取值，规划区内同一类建筑用电归算至10kV电源侧的用电指标，P为最大负荷，

所述M=S×R×D，

式中：S为占地面积，R为容积率，即一定地块内，总建筑面积与建筑用地面积的比例；D为建筑密度，即一定地块内所有建筑物的基底总面积与占用地面积的比例；

1-3）计算区域总负荷即区域负荷寻优算法，基于大数据算法编写调优完成各地块负荷相加，设定总同时系数取值为0.7～0.9，

对当前城市或者指定区域完成用电区域分割，

明确每条线路的线路负载率，对线路进行标识，同时建立参数字典进行翻译，记录线路名称，完成对所有区域所属线路范围进行标识，标识规则以主干网优先级最高依次下排；

区域合并，将拆分的区域进行合并，合并后的区域称为二级区域；合并原则如下：

就近分配，对标识的区域归属范围优先分配，当该线路负载已达安全峰值后不再进行累加，剩余标识区域分配到就近线路中；

重定向，当线路分配不合理，两条线路中仍有未分配的负荷时，进行重定向，按区域编号、线路编号，逐个将区域提出归属线路重新进行就近分配，循环计算直到所有区域都被分配在线路中；

1-4）对进行结果分析，

总线路线路负载未达峰，某些线路存在负载达峰，对线路进行排列拆分，使所有线路负载率均在安全范围内即可输出结果集合；

总线路线路负载已达峰，仍有未分配的区域，及时发出预警；

2）建立区域负荷数据模型，以步骤3形成的空间信息的映射网络为基础， 融入各区块负荷数据，呈现出城市配电网综合分布图；

步骤5：当各节点负荷、分布式电源的电压、电流、有功、无功的时间序列不满足步骤2所属的约束条件时，构建动态协同优化重构策略，首先比较含时间信息的中压有源配电网的指标值与约束条件，判断中压有源配电网是否重构；将中压有源配电网物理设备的空间信息做为寻优约束规则，借助负荷数据模型、人工智能算法和冒泡模型实现全局寻优。