CN114530845B - 含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 - Google Patents
含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114530845B CN114530845B CN202210073600.5A CN202210073600A CN114530845B CN 114530845 B CN114530845 B CN 114530845B CN 202210073600 A CN202210073600 A CN 202210073600A CN 114530845 B CN114530845 B CN 114530845B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- direct current
- current
- direct
- opening
- optimization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000007142 ring opening reaction Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 100
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 21
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 13
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 13
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 11
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 4
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 101100001674 Emericella variicolor andI gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/001—Methods to deal with contingencies, e.g. abnormalities, faults or failures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/02—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks using a single network for simultaneous distribution of power at different frequencies; using a single network for simultaneous distribution of ac power and of dc power
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Physiology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供了一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架。第一步针对重要性、优先级明显较强的“避免直流连锁故障”目标,第二步以第一步产生的结果为约束条件,针对其他解环目标。本发明可用于交直流混联电网的电磁环网解环规划,综合考虑涉及直流的新电磁环网解环需求,实现直流连锁故障的避免,以及控制短路电流水平、潮流和负载均衡等目标。
Description
技术领域
本发明属于电网规划技术领域,具体涉及一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
近年来,国内外与电网结构相关的大停电事故屡见不鲜,其中高低压电磁环网的存在是导致连锁故障发生的重要因素之一。针对传统交流电网,已建立了较为完善的电磁环网解环方法,这些方法主要解决短路电流水平超标和高电压等级交流线路输电能力受限等问题,而未考虑多直流系统馈入带来的特性变化。随着馈入受端系统的直流增加,直流之间相互耦合造成的风险显著增大,可能导致短时间尺度的连锁故障,给受端系统的安全稳定运行带来极大的挑战。因此,有必要专门制定包含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划新策略。
受端系统规模庞大,由交流线路组成电磁环网解环断面的组合方式众多,综合考虑多个优化目标时,优化算法需要寻优的空间维度较高,从而使计算量急剧增加。同时,传统电磁环网解环方法一般不考虑各优化目标之间的重要性差异,因此也不具备根据重要性和优先级减少寻优计算量的能力。在交直流混联受端电网中,由于直流系统传输容量大、动作特性快,在电磁时间尺度内连锁故障造成的有功缺额和无功扰动将给受端系统带来较大冲击,其影响程度远大于其他连锁故障因素,故避免直流系统连锁故障的重要性明显高于其他传统解环目标。若能考虑各个解环目标的重要性差异,可为减小寻优计算量提供前提基础。
在以往开展的多直流馈入系统解环研究中,部分学者为降低直流系统之间的相互影响,建立了以系统平均多馈入相互作用因子最小为目标的优化模型。但该研究通过遍历多馈入相互作用因子较大的直流组合来确定最佳分区方案,不适用于待分隔直流数目较多的电网。另有部分学者为确定解环断面,建立了以交流线路为决策变量的多目标优化模型。但是,该优化模型的寻优空间随系统规模的增加而呈指数级增加,若将全部交流线路作为决策变量,将导致优化模型难以求解。
由上述分析可知,含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划,本质上是一个传统解环目标叠加“避免直流连锁故障”目标的多目标优化问题。在传统解环已具有较大寻优空间的情况下,叠加更为复杂的“避免直流连锁故障”目标将进一步增加优化模型的可行域(即待寻优空间),极端情况下可能导致优化模型无法求解。因此需要探索减少优化模型计算量的新优化框架。另一方面,传统解环目标和避免直流连锁故障这一目标的重要性存在明显差异,解环规划的优化模型中不能将所有优化目标一概而论。
发明内容
本发明为了解决上述问题,提出了一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统。聚焦优化模型可行域大(寻优空间维数高)的问题,结合优化目标重要性具有差异的特点,针对性地提出了两步式解环规划框架,以提高电磁环网解环的效率和适应性。本发明将整个优化模型分为两个具有优先级排序的优化子问题,从而形成一个前后衔接的两步式优化框架。若两个子问题的寻优空间分别记为n和m,则该优化框架可将原问题的寻优空间n◇m转换为寻优空间n+m,从而极大缩减寻优空间。该优化框架将第一步的优化结果作为第二步的约束条件,并根据两个优化问题的特点选择合适的特定求解方法,可进一步实现寻优空间缩减并发挥各方法的优势。本发明可以实现直流连锁故障的避免问题,以及控制短路电流水平、潮流和负载均衡等目标。
根据一些实施例,本发明采用如下技术方案:
一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,包括以下步骤:
依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架。第一步针对重要性、优先级明显较强的“避免直流连锁故障”目标,第二步以第一步产生的结果为约束条件,针对其他解环目标;
将避免直流连锁故障问题转换为直流分组问题,建立分类模型,形成第一步优化框架,并确定最优直流分组;
建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标,形成以上述量化指标为目标函数的多目标解环断面优化模型,并将最优直流分组作为约束条件之一,形成第二步优化框架;
将电网映射为以系统潮流为权重的无向图,结合最优直流分组,利用边介数缩减所述多目标解环断面优化模型的寻优空间;
求解多目标优化模型,得到电磁环网解环规划的具体解环线路,对含直流馈入的受端交流电磁环网进行解环。
作为可选择的实施方式,所述第一步优化框架的分类模型的建立过程包括:根据多馈入相互作用因子构造直流关联矩阵,将避免直流连锁故障转换为直流分组,形成同组直流连锁故障风险低、不同组直流连锁故障风险高目标的分类模型。
作为可选择的实施方式,确定最优直流分组的具体过程包括:利用聚类算法,利用多馈入相互作用因子反映直流关联矩阵中的相关元素,以表示聚类对象的相似度,依据聚类对象的相似度,求解直流分组模型。
作为可选择的实施方式,含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标包括降低系统短路电流水平、提高线路输电裕度、保持主变利用率尽量均衡和尽量提高系统对直流的支撑能力。
作为可选择的实施方式,建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标的具体过程包括:利用最大短路电流和系统短路电流均方差量化系统短路电流水平及其均衡度;
利用线路输送功率的极限值占用率平均值量化线路裕度;
利用主变利用率的均方差量化变压器运行均衡程度;
利用加权多馈入短路比量化交流系统对直流的支撑能力。
作为可选择的实施方式,所述约束条件还包括系统运行参数不越限、确保电磁环网解环方案中不包含孤岛网络和解环断面必须分隔不同分组的直流。
作为可选择的实施方式,利用边介数缩减所述目标解环断面优化模型的寻优空间的具体过程包括:将整个电网映射为图,母线和交流线路分别用图的节点和边来表示,边的权重为相应线路输送有功功率的幅值,边介数代表各边参与形成满足最优直流分组约束条件交流断面的相关度,反映边在形成子图中的优先顺序;
计算图中不同分组直流间的最短路径和图的边介数并删除边介数最大的边,形成一个新的图;
重复上述过程至不同组直流在低电压网络中没有连通路径。被删除的边形成筛选留下的决策变量集合。
一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划系统,包括:
用于依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架的模块;
用于将避免直流连锁故障问题转换为直流分组问题,建立分类模型,形成第一步优化框架,并确定最优直流分组的模块;
用于建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标,形成以上述量化指标为目标函数的多目标解环断面优化模型,并将最优直流分组作为约束条件之一,形成第二步优化框架的模块;
用于将电网映射为以系统潮流为权重的无向图,结合最优直流分组,利用边介数缩减所述多目标解环断面优化模型的寻优空间的模块;
用于求解多目标优化模型,得到电磁环网解环规划的具体解环线路,对含直流馈入的受端交流电磁环网进行解环的模块。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上述方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成上述方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
(1)本发明将含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划的优化模型分为两个具有优先级排序的子模型,利用前后衔接的两步式优化框架进行优化。优先实现避免直流连锁故障的目标,然后以此为约束进行电磁环网解环断面优化。两步式优化框架依据重要性差异突出优化目标,保证电磁环网解环规划在直流大规模馈入交流电网场景下的适应性。两步式优化框架根据各个优化问题的特点选择合适的求解算法,同时分步后的寻优空间远小于不分步时优化模型的寻优空间,从而有效降低解环规划的计算量。
(2)本发明中提出的利用边介数筛选决策变量方法,可保证参与第二步优化的待开断交流线路与形成电磁环网解环断面的相关性较大,且开断对系统运行方式影响较小;另一方面,可进一步缩减优化模型的寻优空间,有效降低了优化模型的计算量。
(3)本发明重点解决了含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划计算量大的问题,并结合考虑了优化目标存在重要性差异的特点,可作为制定含直流馈入的受端交流电磁环网解环方案的科学参考,为提高受端系统的运行安全提供技术支撑。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例中含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法流程图;
图2为本发明实施例中含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划示意图;
图3为本发明实施例中含直流馈入的某实际受端系统结构图;
图4为本发明实施例中筛选得到的决策变量示意图;
图5为本发明实施例中含直流馈入的某实际受端交流电磁环网解环规划方案示意图;
图6为本发明实施例中未采取本发明方法的仿真曲线;
图7为本发明实施例中采取本发明方法后的仿真曲线。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
在一个或多个实施例中,公开了一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划的方法,旨在依据优化目标重要性差异,利用两步式优化框架解决含直流馈入受端交流电磁环网解环规划方案寻优空间大的问题。如图1所示,方法的主要实施步骤如下所述:
1、含直流馈入的受端交流电磁环网解环两步式优化框架
含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划的优化目标包括:避免直流连锁故障、降低系统短路电流水平、保证系统强度尽量均衡、提高高电压等级线路输电裕度、保持主变利用率尽量均衡和尽可能提高系统对直流的支撑能力。多直流馈入的容量远大于线路、变压器容量,其在电磁时间尺度内连锁故障对受端系统造成的影响远大于其他因素,所以“避免直流连锁故障”的解环目标的重要性明显高于其他解环目标,应具有更高的优先级。因此,依据优化目标重要性差异,含直流馈入的受端交流系统电磁环网解环规划问题需要分为两个具有优先级排序的优化子问题,形成一个前后衔接的两步式优化框架。在优化框架的第一步建立直流分组优化模型优先避免直流连锁故障,第二步建立以最优直流分组为约束条件,以降低系统短路电流水平、保证系统强度尽量均衡、提高高电压等级线路输电裕度、保持主变利用率尽量均衡和尽可能提高系统对直流的支撑能力为优化目标的优化模型来确定解环断面。
2、避免直流连锁故障的优化问题
多馈入相互作用因子(MII F)反映了直流发生连锁故障的风险,该指标越大直流发生连锁故障的风险越高。因此,可用该指标构造直流的关联矩阵,具体如下所示。
W=[wij]n×n (1)
wij=MIIFij或
式中,n是直流系统的数目;wij是换流母线i和换流母线j之间的相关系数,MIIFij是换流母线i和换流母线j之间多馈入相互作用因子。
为了避免直流发生连锁故障,电磁环网解环时应分隔MII F较大的直流,但不同的直流分隔方式在避免连锁故障的效果上存在很大差异,故电磁环网解环时如何分隔直流是一个分组优化问题,其优化目标是使不同分组的直流连锁故障风险高,而同一分组的直流连锁故障风险低。由上述分析可知,避免直流连锁故障是依据直流间相互关系进行分组的优化问题,因此可用谱聚类算法或者K-medo i ds算法求解该直流分组模型。
谱聚类算法的聚类逻辑是,依据聚类对象的相似度,使同一类中聚类对象相似度较大,而不同类的聚类对象相似度较小。当采用谱聚类算法求解直流分组模型时,则采用MII F的倒数定义直流关联矩阵中的相关元素,如下所示。
K-medoids算法的聚类逻辑是,依据聚类对象的相似度,使同一类中聚类对象的相似度小,而不同类的聚类对象相似度大。当采用K-medoids算法求解直流分组模型时,可直接令直流关联矩阵中的相关元素等于MIIF,具体如下:
wij=MIIFij (4)
3、多目标电磁环网解环断面优化模型
电磁环网解环断面优化时,主要从系统短路电流水平、输电线路功率极限裕度、主变利用率和系统对直流支撑能力等方面评估解环方案。但这些解环指标无法构造出常数关联矩阵,例如,短路电流灵敏度因线路开断顺序而异。因此交流断面优化问题无法利用聚类算法求解,而是根据相应指标构建多目标优化数学模型来确定解环断面。
为防止短路电流超标使断路器无法有效切除故障,解环方案应能尽量降低系统最大短路电流。由于系统强度与短路电流水平有关,不同解环方案对各节点短路电流的影响不同,为避免解环后系统强度极度不均,需要保证系统短路电流水平尽量均衡。因此,可用最大短路电流和系统短路电流均方差量化系统短路电流水平及其均衡度:
式中,X为优化模型的决策变量向量,各元素取值为0或1,代表相应线路的断开或闭合;Isc,i(X)是母线i故障时的短路电流,是系统短路电流平均值,Nb为交流母线的数目。
相应的目标函数为:
上述目标函数旨在降低系统短路电流和保证系统短路电流水平尽量均衡。
为了避免设备过载导致的连锁故障,解环方案应能确保输电线路具有足够的裕度和变压器运行应尽量均衡,可用线路输送功率极限值占用率平均值来量化线路裕度和利用主变利用率的均方差量化变压器运行均衡程度。
式中,Pl(X)和Plmax(X)分别是高电压等级交流线路l的输送功率和功率输送极限,Dt(X)和是主变压器t的容量利用率及其平均值,Nl和Nt分别为高电压等级输电线路和主变压器的数目。
相应的目标函数为:
上述目标函数旨在确保输电线路具有足够的裕度和变压器运行应尽量均衡。
多馈入短路比反映了交流系统对直流的支撑能力,要反映多直流馈入系统的整体稳定性,可加权多馈入短路比进行量化,该指标认为直流容量越大,对系统稳定性影响越大。
式中,Pdh是直流系统h输送的有功功率,Pd,sum是所有直流系统输送功率总和,MISCRh(X)是直流系统h的多馈入短路比,Nh为直流系统的数目。
相应的目标函数为:
该目标函数旨在保障系统对多直流馈入系统具有充足的支撑能力。
优化模型的约束条件如式15所示,除了保证系统运行参数不越限外,还应确保电磁环网解环方案中不包含孤岛网络,且满足最优直流分组所确定的必要不充分条件,即解环断面必须分隔不同分组的直流,但对同一分组中的直流不做要求。该约束条件是否满足可通过不同分组直流之间在低电压等级网络中是否存在连通路径来判断。例如,某组决策变量对应的解环方案在低电压等级网络中存在不同分组直流之间的连通路径,则该决策变量不符合最优直流分组确定的约束条件。
式中,Ui为母线i的电压,和为电压上、下限,Pi和Qi表示注入有功、无功功率;Gij和Bij为连接母线i和j线路的电导和电纳,δij为母线i和j的相角差。
4、基于边介数的寻优空间缩减方法
在优化框架第二步的多目标优化模型中,决策变量为实际系统中的交流线路。若低电压等级电网中交流线路数量为n,则优化模型的可行域内有2n个可行解,可见计算量随系统规模增加呈指数级增长。实际上,为了避免电磁环网解环对系统运行方式造成较大的影响,所断开的交流线路输送功率应较小。此外,从图论的角度来看,电网中并非所有线路都可参与形成解环断面,某些线路参与形成解环断面的相关度明显不大。因此,在优化框架第二步的多目标优化模型中,利用边介数筛选满足第一步直流分组结果(以此为约束条件)的待优化变量,并进一步缩减第二步多目标优化模型的寻优空间。
该方法将整个电网映射为图,母线和交流线路分别用图的节点和边来表示,边的权重为相应线路输送有功功率的幅值。边介数评估了边在连接不同组直流间最短路径中出现的频率,权重相对较小、能够有效分割子图的边出现在最短路径中的可能性较大。因此,边介数代表了各边参与形成满足最优直流分组约束条件交流断面的相关度,反映边在形成子图中的先后顺序。本发明提出的决策变量筛选方法计算图中不同分组直流间的最短路径和图的边介数并删除边介数最大的边,形成一个新的图后,重复上述过程至不同组直流在低电压网络中没有连通路径。被删除的边形成筛选留下的决策变量集合。
5、多目标解耦断面优化模型求解
结合筛选后的决策变量,利用NSGA-Ⅱ在缩减的寻优空间内求解多目标优化数学模型,得到的Pareto解集即为含直流馈入的受端交流电磁环网解环方案。
6、算例分析
以某地区电网为例,验证本发明提出的含直流馈入的受端交流电磁环网解环规划策略的有效性。该地区电网中包含11回直流系统(H1—H11),仅考虑交流系统中1000kV和500kV电压等级的电网,系统结构如图3所示。
计算11回直流系统的MII F矩阵如表1所示,以1/MIIF构建直流关联矩阵,利用谱聚类算法将11回直流分为3组,得到的分组结果如表2所示。
表1直流系统的MII F矩阵
H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 | H7 | H8 | H9 | H10 | H11 | |
H1 | 1.000 | 0.144 | 0.029 | 0.021 | 0.026 | 0.033 | 0.029 | 0.015 | 0.007 | 0.006 | 0.022 |
H2 | 0.115 | 1.000 | 0.023 | 0.050 | 0.022 | 0.029 | 0.023 | 0.024 | 0.011 | 0.012 | 0.069 |
H3 | 0.029 | 0.028 | 1.000 | 0.168 | 0.051 | 0.061 | 0.041 | 0.040 | 0.009 | 0.012 | 0.034 |
H4 | 0.014 | 0.040 | 0.108 | 1.000 | 0.016 | 0.037 | 0.015 | 0.133 | 0.026 | 0.041 | 0.137 |
H5 | 0.040 | 0.041 | 0.077 | 0.038 | 1.000 | 0.527 | 0.186 | 0.116 | 0.021 | 0.018 | 0.031 |
H6 | 0.023 | 0.025 | 0.044 | 0.041 | 0.249 | 1.000 | 0.195 | 0.199 | 0.033 | 0.027 | 0.039 |
H7 | 0.038 | 0.038 | 0.055 | 0.030 | 0.163 | 0.360 | 1.000 | 0.096 | 0.018 | 0.015 | 0.027 |
H8 | 0.009 | 0.018 | 0.024 | 0.127 | 0.047 | 0.169 | 0.044 | 1.000 | 0.100 | 0.098 | 0.132 |
H9 | 0.004 | 0.009 | 0.006 | 0.027 | 0.009 | 0.030 | 0.009 | 0.109 | 1.000 | 0.140 | 0.049 |
H10 | 0.005 | 0.012 | 0.009 | 0.051 | 0.010 | 0.030 | 0.009 | 0.129 | 0.170 | 1.000 | 0.092 |
H11 | 0.012 | 0.046 | 0.019 | 0.115 | 0.011 | 0.029 | 0.011 | 0.117 | 0.040 | 0.062 | 1.000 |
表2聚类结果
直流分组 | I | II | Ⅲ |
聚类结果 | H1,H4,H7,H8 | H2,H5,H6 | H3,H9,H10,H11 |
该地区500kV电网中共包含378条交流线路,若将所有线路作为决策变量,则可行解数目为2378。利用本发明所提寻优空间降维方法对决策变量进行筛选,得到86个决策变量,如图4所示,可行解数目缩减为原来的286/2378≈1.26-88。
结合筛选后的决策变量,利用NSGA-Ⅱ求解多目标优化数学模型,得到Pareto最优解集,其中具有部分代表性的解如表3所示。
表3原系统及Pareto最优前沿部分解
解环方案No.1如图5所示,其中不同的填充背景的交界处即为解环断面。在500kV电网未解环的情况下,系统中线路的最大短路电流水平和1000kV交流线路的最大传输功率利用率平均值分别为63.1307kA和19.94%。而系统采用解环方案No.1后,短路电流水平降低至53.26kA。由于解环后更多的功率由1000kV交流线路输送,因此线路对应的最大传输功率占用率平均值有所增加,但特高压交流线路上仍有足够的裕度。
为了验证解环方案对降低直流连锁故障风险的有效性,在PSD-BPA中进行时域仿真。在直流系统H9附近施加持续0.1秒的短路故障。图6为原系统中直流熄弧角、换流母线电压以及直流输送有功功率波形曲线,图7为采用本发明策略所设计解环方案No.1后的相应运行变量波形曲线。
由图6可知,在系统未采取解环方案时,H9附近发生短路故障后,H7换流母线上的最低电压为0.364p.u.,8条直流在初始故障发生后立刻发生了换相失败,直流换相失败的总时间为0.36s,且H8在恢复的过程中发生连续换相失败故障。在直流输送有功功率方面,从换相失败发生至全都恢复,直流系统输送的电能总共减少了2511.89kW·h。采取本实施例确定的解环方案No.1后,如图7所示,故障后H7换流母线上的最低电压为0.586p.u.。故障清除后各换流母线上的电压恢复速度相比未采取措施要快。此外,采取解环措施的系统仅有3回直流系统发生了换相失败故障,换相失败持续时间减少了0.23s,且H8在恢复过程中不再发生换相失败故障。从直流输送有功功率方面,直流系统在故障期间输送电能的减少量为935.13kW·h。
通过仿真分析,验证了依据本发明所提出的含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法在降低多直流系统之间相互影响和提高系统安全稳定性方面的有效性。
实施例二
在一个或多个实施方式中,公开了一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划系统,包括:
用于确定考虑直流馈入的电磁环网解环规划目标,依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架。第一步针对重要性、优先级明显较强的“避免直流连锁故障”目标,第二步以第一步产生的结果为约束条件,针对其他解环目标,确定交流线路组成的解环断面的装置;
用于根据多馈入相互作用因子构造直流关联矩阵,将避免直流连锁故障转换为直流分组,建立同组直流连锁故障风险低、不同组直流连锁故障风险高的优化模型,利用聚类算法确定最优直流分组的装置;
用于建立系统短路电流水平、输电线路功率极限裕度、主变利用率和系统对直流支撑能力的量化指标,形成以这些量化指标为目标函数的多目标解环断面优化模型,并将最优直流分组作为约束条件之一的装置;
用于将电网映射为以系统潮流为权重的无向图,结合最优直流分组,利用边介数进一步缩减第二步多目标优化模型的寻优空间的装置;
用于利用遗传算法求解多目标优化模型,得到电磁环网解环规划的具体解环线路,对含直流馈入的受端交流电磁环网进行解环的装置。
上述装置的具体实现过程与实施例一中公开的方法相同,不再赘述。
实施例三
在一个或多个实施方式中,公开了一种终端设备,包括服务器,所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现实施例一中的含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法。为了简洁,在此不再赘述。
应理解,本实施例中,处理器可以是中央处理单元CPU,处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路AS I C,现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如,存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复,这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤,能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (7)
1.一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,其特征是,包括以下步骤:
依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架:第一步针对重要性、优先级明显较强的避免直流连锁故障目标,第二步以第一步产生的结果为约束条件,针对其他解环目标;
将避免直流连锁故障问题转换为直流分组问题,建立分类模型,形成第一步优化框架,并确定最优直流分组;
建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标,形成以上述量化指标为目标函数的多目标解环断面优化模型,并将最优直流分组作为约束条件之一,形成第二步优化框架;
将电网映射为以系统潮流为权重的无向图,结合最优直流分组,利用边介数缩减所述多目标解环断面优化模型的寻优空间;
求解多目标优化模型,得到电磁环网解环规划的具体解环线路,对含直流馈入的受端交流电磁环网进行解环;
所述第一步优化框架的分类模型的建立过程包括:根据多馈入相互作用因子构造直流关联矩阵,将避免直流连锁故障转换为直流分组,形成同组直流连锁故障风险低、不同组直流连锁故障风险高目标的分类模型;
含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标包括降低系统短路电流水平、提高线路输电裕度、保持主变利用率尽量均衡和尽量提高系统对直流的支撑能力;
建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标的具体过程包括:利用最大短路电流和系统短路电流均方差量化系统短路电流水平及其均衡度;
利用线路输送功率的极限值占用率平均值量化线路裕度;
利用主变利用率的均方差量化变压器运行均衡程度;
利用加权多馈入短路比量化交流系统对直流的支撑能力。
2.如权利要求1所述的一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,其特征是,确定最优直流分组的具体过程包括:利用聚类算法,利用多馈入相互作用因子反映直流关联矩阵中的相关元素,以表示聚类对象的相似度,依据聚类对象的相似度,求解直流分组模型。
3.如权利要求1所述的一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,其特征是,所述约束条件还包括系统运行参数不越限、确保电磁环网解环方案中不包含孤岛网络和解环断面必须分隔不同分组的直流。
4.如权利要求1所述的一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法,其特征是,利用边介数缩减所述目标解环断面优化模型的寻优空间的具体过程包括:将整个电网映射为图,母线和交流线路分别用图的节点和边来表示,边的权重为相应线路输送有功功率的幅值,边介数代表各边参与形成满足最优直流分组约束条件交流断面的相关度,反映边在形成子图中的优先顺序;
计算图中不同分组直流间的最短路径和图的边介数并删除边介数最大的边,形成一个新的图;
重复上述过程至不同组直流在低电压网络中没有连通路径,被删除的边形成筛选留下的决策变量集合。
5.一种含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划系统,其特征是,包括:
用于依据重要性差异对优化目标进行优先级分类排序,形成两步式优化框架的模块;
用于将避免直流连锁故障问题转换为直流分组问题,建立分类模型,形成第一步优化框架,并确定最优直流分组的模块;
用于建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标,形成以上述量化指标为目标函数的多目标解环断面优化模型,并将最优直流分组作为约束条件之一,形成第二步优化框架的模块;
用于将电网映射为以系统潮流为权重的无向图,结合最优直流分组,利用边介数缩减所述多目标解环断面优化模型的寻优空间的模块;
用于求解多目标优化模型,得到电磁环网解环规划的具体解环线路,对含直流馈入的受端交流电磁环网进行解环的模块;
所述第一步优化框架的分类模型的建立过程包括:根据多馈入相互作用因子构造直流关联矩阵,将避免直流连锁故障转换为直流分组,形成同组直流连锁故障风险低、不同组直流连锁故障风险高目标的分类模型;
含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标包括降低系统短路电流水平、提高线路输电裕度、保持主变利用率尽量均衡和尽量提高系统对直流的支撑能力;
建立含直流馈入的受端交流电磁环网解环其他优化目标的量化指标的具体过程包括:利用最大短路电流和系统短路电流均方差量化系统短路电流水平及其均衡度;
利用线路输送功率的极限值占用率平均值量化线路裕度;
利用主变利用率的均方差量化变压器运行均衡程度;
利用加权多馈入短路比量化交流系统对直流的支撑能力。
6.一种电子设备,其特征是,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成权利要求1-4中任一项所述的方法中的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其特征是,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成权利要求1-4中任一项所述的方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210073600.5A CN114530845B (zh) | 2022-01-21 | 2022-01-21 | 含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210073600.5A CN114530845B (zh) | 2022-01-21 | 2022-01-21 | 含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114530845A CN114530845A (zh) | 2022-05-24 |
CN114530845B true CN114530845B (zh) | 2024-08-02 |
Family
ID=81621513
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210073600.5A Active CN114530845B (zh) | 2022-01-21 | 2022-01-21 | 含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114530845B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118627312A (zh) * | 2024-08-08 | 2024-09-10 | 江西天之翔航空数控技术有限责任公司 | 飞机拉烟液箱优化设计方法、系统及设备 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104732302A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-06-24 | 中国电力科学研究院 | 一种基于免疫算法的多级电磁环网优化解环方法 |
CN104967116A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-10-07 | 山东电力研究院 | 一种多直流馈入受端电网的电磁环网开环方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110492477A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-22 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 一种环网控制器及控制方法 |
-
2022
- 2022-01-21 CN CN202210073600.5A patent/CN114530845B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104732302A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-06-24 | 中国电力科学研究院 | 一种基于免疫算法的多级电磁环网优化解环方法 |
CN104967116A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-10-07 | 山东电力研究院 | 一种多直流馈入受端电网的电磁环网开环方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114530845A (zh) | 2022-05-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110994612B (zh) | 一种基于网络拓扑分区分层的配电网故障快速恢复方法 | |
CN103258299B (zh) | 一种多直流集中馈入的受端电网网架优化方法 | |
Landeros et al. | Distribution network reconfiguration using feasibility-preserving evolutionary optimization | |
CN108233359B (zh) | 一种特高压交直流馈入受端电网的分区优化方法及系统 | |
CN115395557B (zh) | 一种基于有向图遍历的有源配电网故障快速恢复方法 | |
CN109449936A (zh) | 一种基于网络结构特性分析的电网分区方法 | |
CN114530845B (zh) | 含直流馈入的受端交流电磁环网两步解环规划方法及系统 | |
CN110350605A (zh) | 一种多阶段交直流混联配电网直流升级改造的规划方法 | |
Yang et al. | Coordinated optimization for controlling short circuit current and multi-infeed DC interaction | |
CN109473988B (zh) | 含微电网的智能配电网潮流控制、故障处理方法及装置 | |
CN107292437B (zh) | 一种故障限流器布点优化和容量选择方法和系统 | |
Sahu et al. | A fast and scalable genetic algorithm-based approach for planning of microgrids in distribution networks | |
CN111697607B (zh) | 一种多端柔性直流输电受端电网接入方法及系统 | |
CN105069517A (zh) | 基于混合算法的配电网多目标故障恢复方法 | |
CN108988336B (zh) | 具有嵌套式微电网的充电桩系统的优化规划方法 | |
Montoya et al. | Multi-objective optimization for reconfiguration and capacitor allocation in distribution systems | |
Peng et al. | Optimal branch exchange for distribution system reconfiguration | |
CN109888847A (zh) | 多馈入交直流混联电网的优化运行方法、装置及系统 | |
CN107818414B (zh) | 一种大规模交直流混联电网n-2预想事故集的生成方法 | |
Babu et al. | Genetic algorithm and reconfiguration for loss minimization in radial distribution system | |
Dong et al. | Capacitor switching and network reconfiguration for loss reduction in distribution system | |
A. Kashem, V. Ganapathy, GB Jasmon | A novel approach for network reconfiguration based load balancing in distribution networks | |
Islam et al. | Reducing neutral current of a higher EV penetrated unbalanced distribution grid | |
Barrows et al. | Using network metrics to achieve computationally efficient optimal transmission switching | |
Pourmirasghariyan et al. | Application of max flow-min cut theory to find the best placement of electronic-based DC-PFCs for enhancing static security in MT-HVDC meshed grids |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |