郭運城,盧 煒,李 明,韋 鋼
(1.上海電力學院,上海 200090;2.國網杭州供電公司,杭州 310009)
隨著電網建設的快速發展,配電網的結構日趨復雜。雖然配電網的可靠性得到不斷改善,但出現停電故障后會對社會經濟和人身安全造成危害。如何快速、準確地恢復對電力客戶的供電,減少停電時間,縮小故障影響范圍,降低停電帶來的損失,提高配電網的供電可靠性意義重大。
配電網一般為環網結構,開環運行,線路呈輻射狀。線路之間帶有聯絡開關,裝設分段開關,這為網絡發生故障引起停電時,對網絡進行重構提供前提條件。故障恢復的任務是在故障發生后,一系列開關組合動作,將故障停電區隔離,在滿足約束條件的狀況下,對配電網絡進行重構,最大限度的對非故障失電區域進行恢復供電。隨著配電網絡的日益龐大復雜,配電網故障恢復算法也需要不斷改進和創新,旨在對配電網故障恢復策略的不斷優化,找到最優恢復方案。
配電網故障恢復是個多約束、多目標、非線性的問題。在對其研究中,目標函數、約束條件、恢復方法和故障恢復時的注意事項設置不一。配電網故障恢復的目標是快速地最大限度的恢復停電負荷,同時滿足操作代價最小、安全穩定等約束條件[1]。同時,在研究中還需對負荷的優先級進行考慮,若非故障失電區失電負荷不能全部恢復供電,應優先考慮對優先級高的負荷進行恢復供電[2]。
總結相關文獻提及的故障恢復重構目標,可以列為5點:一是,非故障失電區失電負荷盡可能多的恢復供電;二是,恢復重構后,網絡損耗盡可能小;三是,開關組合動作的次數盡可能少;四是,恢復重構后,供電負荷盡可能均衡;五是,含有可再生能源發電電源,保證機組出力最大化[3]。在早期配電網故障恢復重構的研究中,主要以第1點為基礎設立目標函數;隨著認識的增加,逐步將第3點考慮到優化目標中;現在對配電網故障恢復重構的研究中,考慮到多目標優化,涉及到第1點至第4點,并以第1點至第2點的結合作為目標函數居多。
文獻[3]首次提出以保證新能源機組出力最大化為目標,并建立了分布式電源(DG)的配電網故障恢復模型。
1)潮流約束,每次開關動作后需要進行潮流計算。約束條件為:

式中:m為恢復電源數;n為非故障失電區失電負荷數。
2)饋線不過載,線路電流I的大小,不得超過線路熱穩定極限電流值Imax。
3)節點電壓Ui(i為節點)處于約束范圍內,Ui應滿足電壓上、下限要求。
4)網絡保持輻射狀,不出現環網。即,故障恢復后網絡拓撲結構g屬于輻射狀網絡G。
5)重要負荷全部恢復供電。即,所有重要失電負荷NimpL屬于失電后恢復供電負荷NallL。
如何根據故障位置和配電網的約束條件,找到一套開關組合運行方案,對非故障失電區快速、準確(求解效率和質量問題)的恢復供電,是這些算法需要解決的問題。故障恢復問題,是個復雜混合、組合優化問題[4]。以開關組合動作為最終解,對研究中使用頻率較高的算法優缺點進行歸納,得出依據實際狀況組合不同類型的算法,以及采用新算法,是近年來研究的趨勢。
啟發式算法能有效縮小解空間,迅速得到恢復方案,適合在線計算。但該算法一般只能得出次優解。多故障狀況下,啟發式搜索空間會變得相當龐大,在有限時間里很難找到可行解,實時性較差。所以,采用啟發式算法時一般會對其改進。
基于圖論的最小生成樹算法[5],模型簡潔,能夠反映問題的實質,提供最優解和一系列按優先級排序的次優解,利用次優解可以解決實際中開關拒動問題。為了減少啟發式算法的搜索空間,提高搜索速度,采用樹型結構[6-7]表示配電網,對其分層,能有效減少搜索空間,降低求解復雜度。
部分文獻對隔離開關進行建模,引入虛擬開關[8]概念,提出基于變結構耗散網絡理論的故障恢復改進算法,應用十分方便。
拓撲搜索分為廣度和深度搜索優先兩種模式。以深度優先搜索算法為基礎的基于拓撲搜索的配電網故障重構算法[9],可對配電網進行快速重構,已應用于實際配電網中。以廣度優先搜索為基礎,結合有功分配,考慮負荷均衡,使非故障失電區合理恢復供電[10],該算法不僅適用在線計算,也適用離線場合。而禁忌(Tabu)搜索技術[11],則適用于解決整數規劃和混合整數規劃問題。
傳統啟發式算法在解決問題時存在求解慢、質量低等問題。相比之下,智能優化算法能夠快速、準確地解決這些問題。
神經網絡算法的組織、學習、適應能力較強,而且能對多問題并行處理。對于數學公式不能夠明確表述的問題,神經網絡算法的優勢較大。雖然計算速度快,但是存在黑箱特性,求解過程比較模糊。改進后的神經網絡算法[12],結合模式識別技術,減少決策時間,能快速獲得恢復方案。
遺傳算法(GA)簡單、魯棒性好,對復雜及目標不明確的問題,越具有優勢。但是GA易陷于局部最優,實時性需要提升。直接采用GA進行求解[13]存在上述問題,需對原始GA進行改進,以使結果更合理。引進模糊控制方法對基因操作的交叉概率和變異概率進行在線控制[14],能夠有效提高GA效率,減少計算時間。結合節點深度編碼技術(NDE)的切割樹取代傳統交叉和變異操作[15],比普通GA具有更好的收斂性、分布性和更快的計算速度。適應度比例法與最佳個體保存法相結合的選擇方法[16],能夠快速改進自適應調整的交叉率和變異率,從而提高計算效率。
模糊算法適用于內部存在聯系、不能獨立化的狀況。采用模糊隸屬度函數對可能解進行模糊評價,選取最優評價解作為故障恢復方案。該算法難點在于模糊隸屬度函數的確定,專家經驗作用突出,帶來了主觀性問題。灰色模糊算法[17]能夠降低評價中主觀因素的影響,今后可采用主觀、客觀組合權重的方法解決模糊算法主觀偏向較嚴重的問題。
粒子群算法具有記憶特點,收斂速度快,但易出現“早熟”及不可解等現象。文獻[18]采用AHP法求取指標權重,從兩方面改進基本二進制粒子群算法,分別是學習因子的選取以及粒子的控制。改進后的算法計算速度快,收斂于全局最優解。
蟻群算法全局尋優能力較強,縮小路徑搜索范圍,魯棒性較好。但是,搜索時間長,可能陷入不可解是其不足之處,通過改進,可在一定程度上彌補其不足。蟻群算法與免疫機制相結合對單一蟻群算法進行改進[19],通過優化抗體濃度的選擇來消除停滯現象,提高該算法的全局搜索的能力,彌補蟻群算法的不足之處。結合圖論知識,提出可操作開關集概念[20],能夠縮小尋優空間,提高收斂性和實時性。
Petri網法,具有處理并發性問題的能力[21],在建模時可能會遇到狀態組合“指數爆炸”的問題,系統分析的難度隨之增大。改進后的Petri網法,面向對象[22]或基于時間[23],能夠有效降低Petri網模型的維數,較好地解決了因模型維數導致狀態組合“指數爆炸”這一問題。
雖然上述算法均能在一定程度上解決問題,但是單一的算法總是存在不足之處,對單一算法改進或進行算法組合已成為發展趨勢,混合優化算法[24-28]能綜合利用單一算法的優點,使單一算法得到優化,一定程度上彌補各自的不足,從而增強了求解能力,但這類算法需要對兩種或多種算法有較熟悉的認知,才能合理的進行組合,難度較大。
在多故障狀況下,故障恢復重構求解難度會大大增加。可采用將配電網中非故障失電區分成獨立的模塊、分層的思想來解決多故障重構問題[29-32]。
多代理系統是分布式人工智能技術的一個主要分支,其分布式技術和模塊化思想能夠解決分布式復雜問題,自治性、能動性、適應性和智能型特點,使其有很好的應用前景。多代理系統在故障恢復領域應用較新,多代理理論應用到配電網故障恢復中[33-34],能夠消除集中控制系統的風險,提高故障恢復的效率。
文獻[35]考慮配電網多故障以及負荷變動狀況,黑板模型中各個時段故障恢復采用多代理技術,針對不同時段負荷的變動和開關操作的代價,各個代理采用改進離散細菌群體趨藥性算法進行分布式并行求解。實際運行中饋線、開關等電氣設備在故障時,允許短期內電氣參數有一定的越限(輕微過載[28]),負荷變化時采用各時段負荷峰值,在負荷恢復量上可能有一定的限制。
多代理技術在處理多故障恢復狀況時具有較大優勢,每個工作代理負責一個故障,然后進行分布式并行計算。多代理技術已成為處理配電網多故障恢復的一種有效手段,可以預見多代理技術必將成為今后研究熱點。
新能源發電形式并網后,配電網中電源呈點狀分布,DG滲透在配電網中,對配電網故障恢復的重構策略會產生較大影響。當配電網出現故障后,在故障恢復重構過程中,非故障失電負荷在恢復供電時的電源選取、需要動作開關組合的確定都變的十分復雜。怎樣充分利用DG的出力,又能快速、準確地恢復供電,是個亟待解決的問題[36]。
將DG考慮到配電網故障恢復重構中[7,37-38],根據IEEE標準,配電網發生故障時,DG可以解列運行,在供電恢復過程中可以重新投入。在故障恢復重構中,雖然部分文獻考慮了DG的模型,但在孤島劃分時沒有對DG進行細分,一般根據DG的特性,采用節點類型的方式代替DG,模型歸類較簡單,沒有充分考慮DG出力的隨機性,在實際電網應用中,具有一定的局限性。由于DG種類較多,有清潔和污染之分,也有運行經濟性高低之分,在制定孤島劃分方案時,應將這些因素考慮在內,即孤島運行的環保性和經濟性也要考慮。在非故障失電區的恢復電源中,有可能既包含DG又包含聯絡線路,如何協調DG與聯絡線聯合恢復供電,在制定恢復策略時應該著重考慮。為此,考慮DG的配電網故障恢復重構的研究,還有較長的路要走。
為了提高配電網的供電可靠性,實施快速、準確的故障恢復策略,是個亟需解決的問題。傳統配電網故障恢復重構策略的研究比較成熟,故障恢復求解算法種類較多,單一算法不能較好的滿足要求,改進型算法、組合型算法,已經成為發展趨勢。隨著傳統能源的逐漸減少,新能源開發力度的不斷加大,DG會越來越多地并入電網,改變傳統配電網的運行特性。含有DG的配電網故障恢復策略會隨之改變,制定新的故障恢復重構策略,已經成為目前必須要解決的問題。
今后對含有DG的配電網故障恢復問題,需要進行5個方面的研究。一是,隨著新能源的開發利用,DG的類型不再為單一可控電源,風電、光伏等不可控電源在故障恢復過程中需要考慮其出力狀況;二是,非故障失電區存在多個恢復電源時,如何協調恢復電源的聯合供電問題;三是,負荷進行優先級劃分,若存在短期負荷變化較大的客戶,需要分時段對負荷變化進行考慮;四是,根據IEEE標準,故障后DG可以孤島運行,其經濟性和環保性有待研究;五是,含有DG的配電網多故障狀況下的故障恢復策略。
[1] 蔣雷海,萬芳如,徐泰山.電力系統故障恢復方法簡述[J].電力自動化設備,2002,22(5):70-73.
[2] 張玉春,楊成峰,彭亞楠,等.配電網故障恢復的方法[J].中國設備工程,2008,(4):49-51.
[3] 黃弦超.含分布式電源的配電網故障恢復模型[J].電力系統保護與控制,2011,39(19):52-57.
[4] 楊麗君,盧志剛,王寧.配電網故障恢復研究現狀及展望[J].燕山大學學報,2008,32(3):251-256.
[5] 黃宗君.基于最小生成樹理論的配電網故障恢復算法[J].繼電器,2003,31(12):9-12.
[6] 盛四清,王崢.基于樹型結構的配電網故障處理新算法[J].電網技術,2008,32(8):42-46.
[7] 丁磊,潘貞存,叢偉.基于有根樹的分布式發電孤島搜索[J].中國電機工程學報,2008,28(25):62-67.
[8] 張鋒,江道灼,張怡.基于變結構耗散網絡的特殊配電網接線故障恢復的改進算法[J].電網技術,2003,27(4):49-53.
[9] 金義雄,李永健,靳希,等.基于拓撲搜索的配電網故障重構系統的實現[J].上海電力學院學報,2008,24(3):211-214.
[10]張海波,張曉云,陶文偉.基于廣度優先搜索的的配電網故障恢復算法[J].電網技術,2010,34(7):103-108.
[11]李海鋒,張堯,錢國基.配電網故障恢復重構算法研究[J].電力系統自動化,2001,25(4):34-37.
[12]張玉春,楊成峰,王文娟,等.基于人工神經網絡和模式識別的配網故障恢復算法研究[J].華中電力,2007,20(6):1-4,7.
[13]Sarmadi SAN,Dobakhshari AS,Azizi S,etal.A sec-tionalizing method in power system restoration based on WAMS[J].IEEE Trans on Smart Grid,2011,2(1):178-185.
[14]張玉春,楊成峰,曹海英,等.配電網絡故障恢復重構的改進遺傳算法[J].華中電力,2007,20(4):18-22.
[15]黃弦超,Taylor G.基于節點深度編碼技術的配電網故障恢復[J].電力系統自動化,2011,35(6):40-44,91.
[16]蔣永斌,崔浩,袁曉明.基于遺傳算法的配電網故障恢復模型研究[J].華東電力,2012,40(12):2234-2237.
[17]Chen Wen-hui,Tsai Men-shen,Kuo Hsi-lin.Distribution system restoration using the hybrid fuzzy-grey method[J].IEEE Trans on Power Systems,2005,20(1):199-205.
[18]盧志剛,董玉香.基于改進二進制粒子群算法的配電網故障恢復[J].電力系統自動化,2006,30(24):39-43.
[19]郇嘉嘉,黃少先.基于免疫原理的蟻群算法在配電網恢復中的應用[J].電力系統保護與控制,2008,36(17):28-31.
[20]張釗,封亞琴.一種新型的配電網供電恢復重構尋優算法[J].電網技術,2008,32(7):51-55,65.
[21]Wu Jawshyang.A petri-net algorithm for multiple contingencies of distribution system operation[J].IEEE Trans on Power Systems,1998,13(3):1164-1171.
[22]馬騫,楊以涵,劉文穎,等.基于對象Petri網技術的電力系統故障恢復方法[J].電網技術,2005,29(3):23-28.
[23]劉春穎,李月喬,文亞鳳.基于時間Petri網的電力系統故障恢復算法的研究[J].系統仿真學報,2007,19(1):254-258.
[24]El-werfelli M,Dunn R,Iravani P.Backbone-network reconfiguration for power system restoration using genetic algorithm and expert system[C].International Conference on Sustainable Power Generation and Supply,Nanjing,China:2009.
[25]湯亞芳,陳曦,程浩忠.基于協同進化算法的配電網故障階段式恢復策略[J].電網技術,2008,32(16):71-75.
[26]劉莉,陳學允.基于模糊遺傳算法的配電網絡重構[J].中國電機工程學報,2000,20(2):66-69.
[27]樂秀璠,楊成峰,徐青山.配電網故障恢復及負荷平衡的重構算法研究[J].電網技術,2002,26(7):34-37.
[28]臧天磊,鐘佳辰,何正友.基于啟發式規則與熵權理論的配電網故障恢復[J].電網技術,2012,36(5):251-257.
[29]吳文傳,張伯明.基于待恢復樹切割的配電網故障恢復實時算法[J].電力系統自動化,2003,27(12):50-54.
[30]鄭朝明,趙冬梅,高曙,等.基于分層思想的配電網故障恢復及恢復算法[J].電力系統自動化學報,2002,14(6):55-59.
[31]王寅,趙冬梅,鄧國新,等.基于圖論的地區電網故障恢復雙層搜索算法[J].現代電力,2008,25(4):40-44.
[32]沈健.配電系統多重故障的負荷轉移策略研究[J].水電能源科學,2010,28(7):150-152,109.
[33]葉治格.基于多Agent理論的配電網動態恢復研究[D].河北:燕山大學,2012.
[34]王偉利.基于啟發式多代理演化算法的配電網故障恢復研究[D].河北:燕山大學,2012.
[35]盧志剛,葉治格,楊麗君.基于黑板模型的配電網多故障分時段動態恢復[J].電網技術,2012,36(9):198-202.
[36]張旭,程雪婷,趙冬梅,等.電網故障恢復的發展、現狀及展望[J].電力系統及其自動化學報,2013,25(2):13-19.
[37]呂福琴.基于自適應多種群遺傳算法的多目標配電網故障恢復[J].華北電力技術,2008,28(25):62-67.
[38]盧志剛,董玉香.含分布式電源的配電網故障恢復策略[J].華北電力技術,2008,28(25):62-67.