含分布式電源的主動配電網重構分析

劉宇恒

（華北水利水電大學 河南省鄭州市 450000）

配電網重構作為一種新型的配電網配置方式逐漸凸顯出來。以往通常采用的優化技術主要包括以下兩種，分別為數學優化算法、啟發式技術，這種雖然解決了大規模電網結構中所存在的各種弊端，但是對于電網優化配置過程中的實際需求無法得到有效的滿足。本文面對這種情況，提出了一種新型的重構方式，即含分布式電源的主動配電網重構策略，最小化的網損作為該技術中的目標性函數，可以成為優化路徑最有效的方式，再利用算例方式進行驗證，體現改進算法在配電網重構中應用價值。

1 優化模型

1.1 目標函數

風機和光伏在這個輸出的過程中均會收到各種因素的影響，風速、光強度是最常見的外部因素，人為因素通常是指符合需求量逐漸增加，缺少恒定性的標準，在時間不斷變化的過程中，具有清晰度較強的時間序列特征逐漸被凸顯出來[1]。通過采用這種新型的技術方式能夠更好地完成對整個場景情況的分析和劃分，在這種情況就利于更好地完成對風機、光伏和負載等各種時序的特性進行分析和優化，根據分析結果可以制定個性化的實施方案，在基礎上還可以對各個時間段不同的時序情況上的曲線特征進行分析，并將其真實情況反映出來[2-3]。

供電路徑優化、重構最重要的目標就是為了降低有功網損的情況，由于風機和光伏在整個輸出的過程中都存在很多不確定的因素，所以為了在確保達到標準的基礎上會將期望值設定在一定階段內，為實際功率損耗相近似的數值。見公式（1）和（2），有功網損的期望目標值設置為預期目標的函數。

上述公式中：E表示該系統高運行過程中有功網損的總期望值；m表示為場景數；Pj表示為場景j時的概率；Lj表示為有功網損期望值；l為支路總數；ri為支路i阻抗；Pij表示為場景j時支路的有功；Oij表示為場景j時支路的無功；Uij表示為場景j時支路的電壓。

1.2 約束條件

目標函數約束條件由以下幾個部位組成，包括支路電流、節點電壓、功率平衡和DG功率。

（1）支路電流需要控制在線路熱穩定性極限內，支路電流約束公式見（3）。

（2）配電網系統運行的過程中，節點電壓水平需要控制在一定范圍內，即節點電壓需要控制在電壓上下限安全范圍內，節點電壓約束公式見（4）。

公式中：Umin表示為節點i的最小電壓，Umax表示為節點i的最大電壓。

（3）對于整個系統而言，功率不可以小于系統運行過程中的負載和網損和，但是需要滿足平衡約束公式，見（5）、（6）。

公式中：PDGi表示為分布式電源接入節點i的有功；PLi表示為節點i負荷的有功；QDGi表示為無功；QLi節點i負荷的無功；Ui表示為節點i電壓，Uj表示為節點j的電壓；Gij表示為支路ij的電導；Bij表示為支路ij的電導；θij表示為節點i和j的相差角；m表示為與節點i之間相關聯的一個支路數。

（4）DG功率約束公式（7）和（8）表示為：

公式中：PDGmin表示為分布式電源接入節點i的最小有功率，PDGmax表示為最大有功率；QDGmin表示為接入節點i的最小無功功率，QDGmax表示為最大無功功率。在此次研究中不需要將輻射因素納入在考慮范圍內，因為本次研究主要與無重復生產數相結合從而制定出快速優化公路經的有效對策。

2 改進優化算法研究

針對風力發電機與光伏系統輸出波動性，教學優化算法在對各種復雜問題處理的過程中，非常降低處理的效果，會導致處理質量逐漸下降，久而久之就會使其陷入局部的一個效果較好的狀態，為了避免在整個優化過程中出現類似情況，基于現狀提出一種安全、有效的教學優化算法，能夠更好地挺高整個運算的速度，同時全局的搜索能力也在此情況下逐漸提高，非常適合應用在配電網供電路徑優化的過程中[4-5]。

2.1 引入自適應教學因子

改進教學因子之前只能視為1或0，教學因子TF對于獲取整個平均值具有極大地促進作用，如果經計算發現TF值越大，說明整個搜索的速度也會逐漸升高，反之，TF越小，搜索效率就會逐漸降低，為此也提出了一種新型的自適應因子，能夠隨著迭代而線性衰減，見公式（9）。

公式中的iter表示為當前迭代次數，itermax表示為最大迭代次數；TFmax表示為教學因子的最大值，則TFmin表示為最小值。改進TF能夠使早期的搜索速度快速收斂并得票最優解，在后期能夠通過精簡式的搜索，可以進一步提高數據的準確度。這種算法的搜索環節可以實現自適應性的調整和改動，根據當前的具體情況調整為最佳狀態。

表1：各時間風光接入情況

表2：節點開關組合優化前后對比

表3：算法數據對比

2.2 增加“自學”階段

采用高原算法，引入“自學習”機制。具體公示見（10）、（11）。

為了能夠更好地實現網絡運行工的安全性，降低故障發生率，需要采用非重復生成數策略，能夠更好地對整個分布式電源供電路徑進行優化。

3 算例分析

采用PG&E69節點配電網系統進行分析，經驗證發現核算法在具有風機和光伏同時接入的主動配電網中的優化路徑的速度較快。系統負荷共有48個，負荷隨機變量的中位數均是節點系統中負荷值。標準差的負荷值可以達到10%。分別在節點10、27和68位置上并入3臺型號為Bonus 1 MW/54的風機，在節點34、52和56位置上接入4片型號為Pilkington SFM144Hx25 0wp的光伏陣列。

通過使用HOME軟件可以將某個地區月平均風速和光度數據都可以直接模擬出來。以某一天為例，根據光伏和風能負荷以及電網接入系統的具體情況，大致分為六個場景，具體數據見表1。

通過本文所提出的方法能夠對網絡供電路徑進行有效優化，其中提出的方法可以優化網絡供電路徑。其中，0則表示為無任何分布式電源接入，1表示為存在分布式電源接入，最低節點的電壓通常情況都是在95%的置信度下，并且還是最低電壓置信區域內的下限。具體數據見表2。

通過分析結果可知，重建之前完成對分布式電源的接入對于系統運行具有極大地促進作用，能夠更好地提升系統運行的效率和安全性，除此之外，還可以更好地降低系統運行過程中的損耗程度，實現對整個節點電壓分布情況優化和調整[6-7]。重構后，電網系統運行過程中整體的損耗度逐漸降低，據數據統計損耗度降低至80.53 kW，經計算可知，網損程度逐漸增加，數值已經接近59.02%，最小節點的電壓則會逐漸提升，從最初的0.961p.u.增加到1.018 p.u.，整個數據中可以直接發現，系統運行過程中整體的可靠性和經濟性水平逐漸提升。

與文獻[8]中的優化方式進行對比，具有一定的差異性，通過對比可以知道驗證文本方法的快速性非常顯著，可以在短時間完成計算，方式需要執行50次，最大的迭代次數設置成50。給予計算結果在合理選擇其具體的優化方法。

通過對整個過程進行搜索和優化，可以直接發現此次研究的方式對于獲取的最佳的解釋方案具有極大地促進作用，為整個方式系統網絡的重構奠定了良好基礎，具體結果見表3。

通過分析表3可知，研究中所提出的方法效率高，均方誤差小，該此方法與其他方法相比具有較強的穩定性。通過50次計算，發現平均時間一般為37s，用時時間非常短?？梢娺@種方式優化速度非?？?，通過根據計算結果得知，本次研究中所出現的搜索方法具有收斂速度快、優化時間短的特點，而且具體操作過程中整個運行效率也比較高，能夠有效減少誤差，確保系統運行的穩定性。

4 結束語

綜上所述，本文提出了一種符合當前網絡安全穩定運行的電網重構策略，即基于布式電源的一種新型主動性配電網重構方案，將具體計算方式合理的應用在整個配電網電源優化中，能夠以最快的速度實現配電網系統安全穩定的運行。通過采用算例方式可以對整個優化方案進行改善和調整，實現其整體的應用價值。經驗證發現，收斂速度，優化時間短是該方式主要的運行特點，除此之外，運算過程極為穩定，能夠有效降低計算過程中所出現的各種誤差。通過對目前實驗室設備運行情況和數據的規模進行綜合考慮，本次研究還處在剛剛起步階段，需要在此研究上不斷創新與優化，希望額可以為后續工作順利開展奠定良好的基礎。