劉莉 曹福毅 王寶石

(沈陽(yáng)工程學(xué)院，沈陽(yáng) 100136)

0 引言

智能電網(wǎng)，就是電網(wǎng)的智能化，它以集成、高速的雙向通信網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，利用先進(jìn)的電氣測(cè)量技術(shù)、具有通信能力的設(shè)備、最優(yōu)化的控制方法以及強(qiáng)大運(yùn)算能力的計(jì)算機(jī)構(gòu)成可以保證電網(wǎng)可靠、安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行的智能控制系統(tǒng)。其主要特征包括堅(jiān)強(qiáng)的抗惡劣環(huán)境能力、強(qiáng)大的排除故障自我恢復(fù)的“自愈”能力、支持多種電源和微電網(wǎng)接入的兼容能力以及保證系統(tǒng)最優(yōu)化運(yùn)行的自動(dòng)運(yùn)算能力和經(jīng)濟(jì)性。智能電網(wǎng)最重要的特征是自愈。“自愈”功能是把電網(wǎng)中有存在問(wèn)題的元件及時(shí)、準(zhǔn)確地從系統(tǒng)中分隔出來(lái)，并且在無(wú)須人為操作的條件下使系統(tǒng)迅速恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)，從而保證為用戶安全穩(wěn)定地供電，自愈就是智能電網(wǎng)的“免疫系統(tǒng)”。

自愈電網(wǎng)的核心就是正常時(shí)自調(diào)整，故障后自重構(gòu)。智能電網(wǎng)可以實(shí)時(shí)分析電網(wǎng)整體的運(yùn)行水平，觸發(fā)可能導(dǎo)致電網(wǎng)故障發(fā)展的早期預(yù)警，確定是否需要立即進(jìn)行檢查或采取相應(yīng)的措施;和本地及遠(yuǎn)程設(shè)備的通信將幫助分析故障、電壓降低、電能質(zhì)量差、過(guò)載和其他不希望的系統(tǒng)狀態(tài)，基于這些分析，采取網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等適當(dāng)?shù)目刂菩袆?dòng)。自愈電網(wǎng)經(jīng)常應(yīng)用連接多個(gè)電源的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方式。當(dāng)出現(xiàn)故障或發(fā)生其他的問(wèn)題時(shí)，迅速確定故障并和附近的設(shè)備進(jìn)行通信，以切除故障元件或?qū)⒂脩粞杆俚厍袚Q到另外的可靠的電源上，即進(jìn)行故障后網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。具備網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)功能的自愈電網(wǎng)確保了電網(wǎng)的可靠性、安全性、電能質(zhì)量和效率。

1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)核心算法的實(shí)現(xiàn)

配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)就是通過(guò)改變線路開(kāi)關(guān)的狀態(tài)來(lái)變換網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在實(shí)現(xiàn)電力供需平衡的前提下，減少網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行損耗，并滿足容量和電壓等約束。數(shù)學(xué)模型如下

式中參數(shù)X為狀態(tài)變量;K為控制變量，即電力系統(tǒng)中開(kāi)關(guān)的狀態(tài);矢量T是輻射網(wǎng)開(kāi)關(guān)狀態(tài)的矢量集合。h是等式約束，即潮流方程，g是不等式約束。

實(shí)際中需要采用綜合多目標(biāo)函數(shù)，本文取目標(biāo)函數(shù)為網(wǎng)損最小，所以式(1)式可寫(xiě)成

式中ki為開(kāi)關(guān)i的狀態(tài)變量，是0－1離散量，0代表開(kāi)關(guān)打開(kāi)，1代表開(kāi)關(guān)閉合;ri為支路i的電阻;Pi、Qi為支路i末端流過(guò)的有功功率和無(wú)功功率;Vi為支路i末端的節(jié)點(diǎn)電壓;b為支路數(shù)。由于網(wǎng)損f經(jīng)過(guò)潮流計(jì)算可以得出，所以本文采用的是前推回代法進(jìn)行運(yùn)算。

不等式約束包括電壓約束、支路過(guò)載約束、變壓器過(guò)載約束等，即

式中St、Stmax是變壓器流出的功率和最大容許值;Si、Simax為各線路流過(guò)功率的計(jì)算值和最大容許值;Vimin、Vimax為節(jié)點(diǎn)電壓的下限和上限值。不等式約束可以通過(guò)越界罰函數(shù)加入到目標(biāo)函數(shù)中。

1.1 模糊遺傳算法

遺傳算法在系統(tǒng)控制的應(yīng)用中，我們通常面對(duì)的問(wèn)題就是參數(shù)控制、過(guò)早收斂和誤導(dǎo)性的問(wèn)題。為了有效的解決上述問(wèn)題，模糊優(yōu)化思想被提了出來(lái)，利用模糊理論修正和約束相關(guān)參數(shù)，最終構(gòu)成更優(yōu)化的、靈活方便的控制系統(tǒng)。

本文在綜合已有的研究經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際工程應(yīng)用，提出Pc、Pm控制規(guī)則，并利用模糊語(yǔ)言對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行描述，進(jìn)行在線模糊控制。本文采用二維模糊控制，輸入量有兩個(gè):種群中最大適應(yīng)值與平均適應(yīng)值之差e1;種群前后兩代平均適應(yīng)值的變化e2。這兩個(gè)參數(shù)公式為

式中 t為進(jìn)化代數(shù)，fave(t)為第t代種群的平均適應(yīng)值;fmax(t)為第t代種群中的最大適應(yīng)值;fave(t－1)為上一代的種群平均適應(yīng)值。設(shè) e1區(qū)間為［c1，d1］，e2的區(qū)間為［c2，d2］，其對(duì)應(yīng)的模糊量E1、E2的論域分別為

［－I1，L1］、［－I2，L2］，則模糊化公式為

定義 E1、E2的詞集為

輸出為交叉率和變異率的修正量△Pc、△Pm，分別記作U1、U2。定義 U1、U2的詞集為

式中PL為正大;PS為正小;ZE為零;NS為負(fù)小;NL為負(fù)大。

本文利用遺傳算法尋優(yōu)求解，如果fmax(t)與fave(t)相差很大，證明當(dāng)前種群正常進(jìn)化階段，Pc和Pm取正常值。如果fmax(t)與fave(t)相差非常小，判斷存在不成熟收斂，此時(shí)必須大幅度減小Pc，增加Pm，進(jìn)行大變異操作。為防止優(yōu)秀個(gè)體被破壞掉，可選擇fmax(t)對(duì)應(yīng)的某個(gè)體不參與變異操作，直接進(jìn)入下一代。

對(duì)前后兩代平均適應(yīng)值的變化進(jìn)行研究，如果fave(t)與fave(t－1)相差非常小，表明種群中個(gè)體結(jié)構(gòu)非常相似，應(yīng)適當(dāng)減小Pc，通過(guò)加大變異率Pm來(lái)增加種群的個(gè)體結(jié)構(gòu)。

綜合以上理論和實(shí)際的研究，利用實(shí)驗(yàn)結(jié)論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)本文設(shè)計(jì)了△Pc、△Pm模糊控制表(如表1、表2所示)。

表1 ΔPc模糊控制表

表2 ΔPm模糊控制表

選擇最大隸屬度方法，將控制量由模糊量變?yōu)榫_量。交叉率和變異率可由下式確定

1.2 基于模糊遺傳算法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

在電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是以網(wǎng)損最小為目的，并且在重構(gòu)過(guò)程中必須符合系統(tǒng)的相關(guān)約束條件。因此可以得出電力系統(tǒng)中的配電網(wǎng)重構(gòu)是一個(gè)非線性組合優(yōu)化問(wèn)題，為了解決這個(gè)問(wèn)題將應(yīng)用上文介紹的模糊遺傳算法。

配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的實(shí)質(zhì)就是利用改變電力系統(tǒng)開(kāi)關(guān)設(shè)備的狀態(tài)以改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使系統(tǒng)運(yùn)行在最優(yōu)狀態(tài)下，因此在模糊遺傳算法中取開(kāi)關(guān)狀態(tài)為控制變量。將網(wǎng)絡(luò)中的開(kāi)關(guān)狀態(tài)自然地用0或1表示，每個(gè)開(kāi)關(guān)占據(jù)染色體的一位，各支路開(kāi)關(guān)狀態(tài)組合在一起，就形成一條染色體，染色體的長(zhǎng)度為網(wǎng)絡(luò)中開(kāi)關(guān)數(shù)總和。隨機(jī)產(chǎn)生一組長(zhǎng)度為L(zhǎng)(L為網(wǎng)絡(luò)中開(kāi)關(guān)數(shù))的二進(jìn)制碼，作為初始種群。

在遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程中，適應(yīng)值是指導(dǎo)搜索方向的依據(jù)，在運(yùn)算過(guò)程中必須保證適應(yīng)值不為負(fù)，目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化方向?qū)?yīng)適應(yīng)值增加的方向。電力系統(tǒng)配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的目標(biāo)函數(shù)是網(wǎng)損最小，屬于最小值優(yōu)化問(wèn)題，根據(jù)以上所述必須加以適當(dāng)調(diào)整，所以有

式中F為適應(yīng)值函數(shù);Cmax為給定值;f為目標(biāo)函數(shù)，即網(wǎng)損量。進(jìn)過(guò)研究，在運(yùn)算過(guò)程中利用輪盤(pán)賭法復(fù)制參數(shù)，同時(shí)采用最優(yōu)保留策略，在保證種群的多樣性的同時(shí)，又可以使最優(yōu)個(gè)體直接進(jìn)入下一代。

交叉和變異分別依模糊控制下的PC、Pm進(jìn)行。為了不破壞網(wǎng)絡(luò)的輻射狀，交叉位置的選擇必須滿足下列條件，即作為雙親的兩個(gè)個(gè)體在交叉位置的左側(cè)打開(kāi)的開(kāi)關(guān)數(shù)目相等，或者兩個(gè)個(gè)體在此位置左側(cè)為零的位數(shù)相等。這一舉措避免了交叉產(chǎn)生不符合運(yùn)行條件的新個(gè)體，極大地提高了計(jì)算效率。

2 軟件開(kāi)發(fā)

本文所開(kāi)發(fā)軟件平臺(tái)利用Visual C#作為平臺(tái)，將上述遺傳算法與軟件界面相結(jié)合，最終實(shí)現(xiàn)可以根據(jù)用戶需要構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且可以實(shí)時(shí)進(jìn)行潮流計(jì)算分析，判斷相關(guān)設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。整個(gè)軟件分為4個(gè)模塊，分別為圖形數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊，核心運(yùn)算模塊和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)輸出模塊。每個(gè)模塊都有相對(duì)獨(dú)立的界面，每個(gè)模塊之間利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的運(yùn)算和最優(yōu)化判斷。

首先在軟件圖形數(shù)據(jù)管理模塊中，用戶可以根據(jù)所在網(wǎng)絡(luò)的形式利用軟件繪制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)?。軟件中包涵電力系統(tǒng)中所有常見(jiàn)的設(shè)備圖源如變壓器、線路、斷路器、機(jī)組、接地刀等等，每種設(shè)備都按系統(tǒng)中常見(jiàn)形式繪制了相關(guān)的接線端，用戶可以根據(jù)需要任意選取組合。在利用該模塊繪制系統(tǒng)接線圖時(shí)，操作人員可以同時(shí)設(shè)置每個(gè)設(shè)備的原始參數(shù)，并同時(shí)進(jìn)行編號(hào)，設(shè)備按其編號(hào)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，方便計(jì)算。

數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集和相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。系統(tǒng)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的參數(shù)利用互感器和采集電路進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)將為運(yùn)算模塊提供所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按系統(tǒng)中設(shè)備編號(hào)存儲(chǔ)，每個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)都單獨(dú)存儲(chǔ)，方便調(diào)用。

軟件中核心運(yùn)算模塊主要完成潮流計(jì)算，負(fù)荷預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)功能。在軟件界面中每個(gè)運(yùn)算都設(shè)立下拉菜單(如圖1所示)，操作人員只需要點(diǎn)擊所需的運(yùn)算方式，軟件將在后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)算并輸出結(jié)果。當(dāng)系統(tǒng)需要運(yùn)算時(shí)，首先運(yùn)算模塊將根據(jù)圖形管理模塊中的設(shè)備編號(hào)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞亩x，設(shè)立系統(tǒng)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取相關(guān)計(jì)算所需的參數(shù)。計(jì)算完成，運(yùn)算模塊將輸出計(jì)算相關(guān)的圖表和相關(guān)設(shè)備的狀態(tài)判斷指令，存入數(shù)據(jù)庫(kù)單元。

圖1 軟件運(yùn)算功能菜單

軟件中核心運(yùn)算模塊主要完成潮流計(jì)算，負(fù)荷預(yù)測(cè)和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)功能。在軟件界面中每個(gè)運(yùn)算都設(shè)立下拉菜單(如圖1所示)，操作人員只需要點(diǎn)擊所需的運(yùn)算方式，軟件將在后臺(tái)自動(dòng)運(yùn)算并輸出結(jié)果。當(dāng)系統(tǒng)需要運(yùn)算時(shí)，首先運(yùn)算模塊將根據(jù)圖形管理模塊中的設(shè)備編號(hào)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞亩x，設(shè)立系統(tǒng)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取相關(guān)計(jì)算所需的參數(shù)。計(jì)算完成，運(yùn)算模塊將輸出計(jì)算相關(guān)的圖表和相關(guān)設(shè)備的狀態(tài)判斷指令，存入數(shù)據(jù)庫(kù)單元。

網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)輸出模塊是利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和電力系統(tǒng)進(jìn)行通信，并同時(shí)完成網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的指令生成模塊。網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)模塊中，操作人員可以讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)參數(shù)和計(jì)算后軟件為系統(tǒng)中相關(guān)設(shè)備判定的狀態(tài)指令，將設(shè)備編號(hào)和系統(tǒng)中實(shí)際設(shè)備進(jìn)行對(duì)應(yīng)并生成實(shí)際電力系統(tǒng)調(diào)度控制所需要的數(shù)據(jù)庫(kù)文件，系統(tǒng)調(diào)度人員可以直接利用進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。

軟件整體開(kāi)發(fā)完成后，利用某供電公司提供的相關(guān)供電網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，模擬了該區(qū)域的系統(tǒng)，并利用軟件實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的運(yùn)算，輸出結(jié)果與供電公司數(shù)據(jù)相對(duì)比，驗(yàn)證了軟件的實(shí)際性能。

3 結(jié)論

本文研究智能電網(wǎng)的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，這是智能電網(wǎng)自愈特征的核心功能。配電網(wǎng)由于電壓等級(jí)低，功率損耗較大，又是電力系統(tǒng)降低損耗經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的挖潛大戶。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，可以有效地降低運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，節(jié)約一次能源，降低電網(wǎng)損耗，提高負(fù)荷率，提高能源利用水平。綜上所述本文提出的模糊遺傳算法利用軟件作為平臺(tái)，應(yīng)用在電力系統(tǒng)配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)中，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)行的最優(yōu)化。從而驗(yàn)證了本文提出的模糊遺傳算法對(duì)交叉率和變異率進(jìn)行在線模糊控制，改善了遺傳算法的性能;用開(kāi)關(guān)狀態(tài)作為染色體的編碼，縮短了染色體的長(zhǎng)度;通過(guò)對(duì)交叉位置和成對(duì)變異的獨(dú)特設(shè)計(jì)，極大地提高了計(jì)算效率。

本文設(shè)計(jì)的軟件利用了先進(jìn)的通信技術(shù)，優(yōu)化的控制理念，并將系統(tǒng)運(yùn)算、控制界面和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)調(diào)用很好的結(jié)合在了一起，不僅實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)運(yùn)算和控制的遠(yuǎn)程自動(dòng)化，更是很好的為智能電網(wǎng)建設(shè)提供了技術(shù)支持。經(jīng)過(guò)研究與探討，本文將繼續(xù)完善本軟件的相關(guān)功能，使軟件界面更加的人性化、規(guī)范化，擴(kuò)展其應(yīng)用范圍。

［1］ 袁欽成.集中控制與分布式控制相結(jié)合的故障后網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案［J］.電力設(shè)備，2001.3

［2］ 劉莉，陳學(xué)允.基于模糊遺傳算法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2000，20(2):66－69(EI Accession number:2000455311654).

［3］ 潘凱巖.軟件備自投系統(tǒng)在地調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.華中電力，2010.1