改進粒子群算法在分布式電源接入配網繼電保護整定

習莉 禤亮 龍敬文 蒙雪 夏蕓 崔曉慧

摘 要：隨著分布式發電的接入，配電網由單電源電網轉化為多電源網絡，使得原電網中繼電保護系統中潮流、電能質量等方面會受到顯著影響，保護之間的配合關系已經無法滿足。本文以電流保護為例，分析了分布式電源并網對繼電保護的影響；采用改進粒子群算法，對典型分布式電源接入配網結構中過流保護整定進行優化處理。結果表明，改進粒子群算法在收斂速度和穩定性方面有一定的提高，對過流保護定值進行了優化。

關鍵詞：分布式發電 繼電保護 配電網 改進粒子群算法

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）09（b）-0000-00

1 引言

隨著地球資源的枯竭，以新能源為代表的分布式發電（Distributed Generation，DG）[1-4]作為一種新興發電技術，以其環保性和經濟性引起了人們越來越廣泛的關注。然而，分布式電源的大量并網運行將會改變原有配電網的輻射狀結構，系統電源與分布式電源接入點之間的線路由原來的單電輻射狀供電網絡變為雙端電源供電，從而影響配網中短路電流的大小和流向，嚴重影響電力系統繼電保護之間的配合和定值整定。

文獻[5]研究了分布式電源對過流保護靈敏度的影響規律，提出了多DG配電網的過流保護修正方案。文獻[6]提出了一種在分布式電源并網時的保護及自動裝置配置方案，將配電網原有的距離保護改造為允許式方向縱聯保護，提高了并網變電站的供電可靠性。文獻[7]以10kV配電網采用電流保護為例，分析了DG容量、接入位置對繼電保護整定和配合方面的影響，提出了系統故障時切除DG、限制DG容量、改變保護配置等解決方案。

本文首先對分布式電源接入配網后的網絡進行了仿真，通過仿真分析了分布式發電對配網繼電保護的影響。然后以過流保護為例，分析其整定參數優化問題。最后，提出改進粒子群算法，對典型配網典型分布式電源接入配網結構中過流保護整定進行優化處理，并對其優化效果通過實例予以驗證。

2 分布式發電對配網保護的影響

DG主要指不直接與集中輸電系統相連的35KV及以下電壓等級的電源，主要包括發電設備和儲能裝置，DG與普通電源相比具有如下特點：

（1） 發電形式。DG主要以水力、風電、太陽能、光伏、生物能等可再生能源為主，不會對環境和大氣造成污染。

（2） 發電方式。DG發電方式靈活，能夠因地制宜，對于距離負荷中心較遠的偏遠地區，普通發電如燃煤發電受到煤資源的限制，而DG發電可利用當地氣候條件和當地資源進行發電，如光伏、風能、生物能等。

基于以上DG電源的特點，DG電源得到越來越廣泛的應用，但是事物都具有兩面性，當有大量DG接入配網后，線路串接級數、分支線均增多，距離變長，負荷變化大，配電變壓器也隨之增多，勵磁涌流變大，故障率也隨之增大。本文以圖1所示配網模型為例，在繼電保護故障分析整定管理及仿真系統對配網中具有代表性的故障位置發生三相短路故障的情況進行仿真，把DG接入前后故障電流的情況做了對比，分析DG接入配網后對保護裝置的影響。

如圖1所示，系統電源額定電壓及容量分別為35kV、100MVA，分布式電源額定電壓及容量分別為35kV、10MVA，保護1和保護2所在的線路L1和L2為60km的LGJ-120型架空線，分布式電源接入保護2所在線路的中點。F1、F2、F3、F4為所設置的四處故障點。DG接入前后在各故障點保護1和保護2出的短路電流如表1所示。

從表1可以看出，DG接入后改變了電網結構，線路L2變成了雙側電源供電，相鄰線路L1仍可視為單側電源供電。對可能發生的四處故障分析如下：

（1）當系統側F1發生故障時候，通過故障點的電流將由系統和DG共同提供，所以保護2檢測到了由DG提供的逆向電流，如果DG容量足夠大，此故障電流將可能大于饋線L2保護的速斷或過流定值，造成保護2誤動作。

（2）當相鄰線路的任意點F2故障時，由于DG也向故障F2提供了故障電流，保護1感受到的電流為系統和DG共同提供的總故障電流，通過保護1的故障電流較DG未接入時增大了。對于饋線L1的保護而言，此影響是有利的，保護更加靈敏。

（3）當DG所在線路L2故障時，由于饋線被DG分為兩段，因此分兩種情況討論。當故障發生在DG接入點的上游F3時，雖然故障電流由系統和DG共同提供，但對于保護2而言，其感受到的只有來自系統側的電流，大小較未接入DG時變化不大，故保護的動作行為不受DG影響。

（4）當故障發生在DG接入點的下游線路F4時，故障電流仍有系統和DG提供，但這時對于從系統側看來，由于DG電壓源的接入，保護2檢測到的故障電流反而會比DG接入前減小，保護動作的靈敏度將降低，嚴重時拒動。

因此，DG接入配網后，改變原配電網短路電流的分布及流向，給繼電保護帶來一系列的問題，如會影響所在線路保護的靈敏度，引起保護的誤動作等，因此在繼電保護整定過程中，考慮DG的接入是十分必要的。

3粒子群算法及其在繼電保護整定中的應用

本文采用非線性整定規劃問題模型描述配電網中常用的過流保護優化問題，使用改進粒子群算法對DG接入后的配電網的繼電保護進行整定優化。

3.1 粒子群算法

粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種新型的群體智能算法[8-9]。PSO算法的基本概念源于對鳥群捕食行為的研究：一群鳥在隨機搜尋食物，在整個區域里只有一塊食物，所有鳥都不知道食物在哪里，但知道當前位置距離食物有多遠。那么最簡單的方法就是搜尋目前離食物最近的鳥周圍的區域。在PSO算法中，每個優化問題的解都是搜索空間中的一個“粒子”，每個粒子都有一個由被優化的函數決定適應值，可用來衡量當前位置xnid距離食物的距離。每個粒子還有一個速度vnid決定飛行的方向和速度，在搜索過程中，每個粒子都通過兩個“極值”調整自己，第一個就是粒子本身所找到的最優解，這個解成為個體極值pnid，另一個極值是整個種群目前找到的最優解，這個極值是全局極值gnid。PSO算法將每個粒子隨機初始化，根據式（3-1）、式（3-2）多次迭代移動粒子以逼近最優解。

（3-1）

（3-2）

其中，w為慣性權重，c1、c2分別為粒子的自我認知系數和種群認知系數，rand1和rand2是為了增加粒子多樣性引入的（0，1）之間的隨機數，可以防止算法陷入局部最優解。

3.2 算法離散化

基本粒子群算法是一種處理連續問題的優化方法，并不完全適用于非線性整數規劃問題模型[10]。從式（3-1）、式（3-2）中可以看出，即使將粒子的速度和位置都初始化為可行的離散值，也會在迭代中受到w、c1、c2等參數的影響。

對于過流繼電器而言，它的整定優化主要針對時間整定系數TDS和啟動電流Ip兩個參數，整定難度比定時限保護要大[12]。

改進粒子群算法是建立兩個種群，分別用來優化Ip和TDS，這兩個種群大小相等，在迭代過程中相互獨立，當計算適應值時再分別取兩個種群中相對應的粒子組成完成的向量。可將Ip和TDS的位置矩陣分別初始化為（3-3）、式（3-4）所示的形式，而在求適應值時使用（3-5）的形式計算。

（3-3）

（3-4）

（3-5）

式中，m為需要優化的繼電器個數，n為使用的粒子數，矩陣中每個元素r都是（0，1]中的隨機數。w可以控制當前速度對下一步速度的影響，它對算法的收斂速度和結果的好壞有至關重要的影響。c1、c2分別反映粒子極值與種群極值對當前速度的影響。各粒子的位置和速度均采用上述矩陣進行調整。

這種使用兩個種群的方法實質上采用了局部學習策略，容易跳出局部最優點，達到較高的收斂精度。

3.3 實例驗證

本文使用圖3所示的典型配網模型對改進粒子群算法的性能進行驗證，給出圖3分布式電源接入前各保護的定值，然后使用改進粒子群算法重新計算了分布式電源接入后各保護的定值，從而驗證改進粒子群算法可在一定程度上緩解分布式電源接入后對電網的影響。

系統電源額定電壓及容量分別為35kV、100MVA，分布式電源額定電壓及容量分別為35kV、10MVA，所用線路均為30km的LGJ-120型架空線。

改進粒子群算法流程如圖3所示。

在DG接入前保護定值表2所示，當F5處故障時，應該依次由保護5、保護4和保護3動作以切除故障，動作時間分別為0.48s、0.88s、1.48s，在接入DG后，若仍使用原定值，則系統電源和分布式電源同時向F5供電，保護5處靈敏度提高，動作時間縮短，但由于DG接入后，經過保護4向保護5處的電流減小，保護4的靈敏度降低，動作時間延長，可能導致保護4拒動。

通過改進粒子群算法對繼電保護進行整定計算得到的整定值如表3所示。

按照表3整定計算得到的保護5、保護4、保護3和保護6出動作時間分別為：0.65s，2.26s，5.45s，8.9s，已全部滿足了配合關系，除了保護6需要與其他保護配合，延時時間有所增加外，其他三個保護動作時間均有所改善。

4 結論

分布式電源接入電力系統打破了原有繼電保護的配合關系。本文選用典型配網結構對分布式電源接入前后故障情況進行了仿真，分析了分布式電源接入后短路電流的變化情況，總結了分布式電源對配網繼電保護的影響，并針對繼電保護受到的影響，分析了分布式電源并網后過流保護的整定問題，并將其作為優化問題處理，采用改進粒子群算法對其進行求解，結果表明，改進粒子群算法對過流保護定值進行了一定的優化，并能夠快速收斂。

參考文獻

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