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        基于蟻群算法的配電網(wǎng)諧波量測點優(yōu)化配置

        2014-08-06 09:04:56王艷松孫桂龍
        關(guān)鍵詞:冗余度支路測度

        王艷松,孫桂龍

        (中國石油大學(xué)信息與控制工程學(xué)院,山東青島266580)

        對配電網(wǎng)進行諧波狀態(tài)估計可指導(dǎo)諧波治理。諧波狀態(tài)估計的精度與PMU數(shù)量和位置有關(guān),研究量測點PMU的優(yōu)化配置對提高諧波狀態(tài)估計的精度具有重要意義。王家林等[1-4]以潮流方程直接可解為約束;郭佩英等[5-6]以系統(tǒng)完全可觀和冗余度最大為約束,但PMU量測冗余不一定能提高系統(tǒng)的精度[7];彭春華等[8-12]研究了正常狀態(tài)和N-1條件下可觀測的PMU配置方法;Aminifar等[13]考慮各種突發(fā)情況(包括量測值丟失、線路中斷等)規(guī)劃PMU優(yōu)化問題,也有學(xué)者針對PMU與SCADA系統(tǒng)并存且互為補充的狀況[13-15],提出了PMU優(yōu)化配置方法;蔣正威等[16-18]則以提高狀態(tài)估計精度為目標(biāo),研究PMU最優(yōu)配置方法。上述研究主要以環(huán)式拓撲結(jié)構(gòu)的輸電網(wǎng)為研究對象,分別應(yīng)用遺傳算法、免疫算法和模擬退火算法、整數(shù)規(guī)劃法和克隆算法等求解優(yōu)化模型。筆者結(jié)合配電網(wǎng)的輻射狀拓撲特性,確定配電網(wǎng)量測裝置配置原則,基于配電網(wǎng)拓撲數(shù)學(xué)模型計算電力系統(tǒng)狀態(tài)的可觀性,提出應(yīng)用蟻群算法求解配電網(wǎng)量測配置最優(yōu)方案。

        1 PMU配置的基本理論

        1.1 量測配置原則

        配置電能質(zhì)量的量測裝置一般考慮配電網(wǎng)節(jié)點類型和負荷類型,不要求配電網(wǎng)全局可觀,只要滿足一定可觀性即可。因此,配置PMU原則如下:

        (1)安裝在某條母線i上的同步相量量測單元除可測量該條母線的電壓外,還具備量測與該節(jié)點相關(guān)聯(lián)的所有支路電流的數(shù)據(jù)通道。

        (2)某條母線i裝設(shè)有PMU量測,則與節(jié)點i相關(guān)聯(lián)的所有節(jié)點電壓相量可以通過支路歐姆定律計算得到;如果一條支路兩端電壓都已知,則該支路電流可通過歐姆定律計算得到。

        (3)對于無配置PMU量測的零功率注入節(jié)點,該節(jié)點的所有相鄰節(jié)點電壓相量全部已知時,可由節(jié)點方程求出該零注入節(jié)點電壓相量。該節(jié)點的相關(guān)支路電流僅一個未知,則由KCL方程可求出該未知支路電流。

        (4)由于配電網(wǎng)的輻射狀特性,若某一元素所帶子代元素越多,其被選為量測點位置的概率就越大。

        (5)對于支路量測來說,應(yīng)將量測點設(shè)置在被量測支路的首端,以保證被量測支路處于量測裝置的覆蓋范圍之內(nèi)。

        (6)配電網(wǎng)只對PCC節(jié)點安裝量PMU量測裝置。

        1.2 可觀測度

        根據(jù)量測配置原則,配電網(wǎng)的可觀性分為直接量測可觀、直接量測間接可觀和間接量測可觀。直接量測可觀對應(yīng)著PMU安裝節(jié)點(符合配置原則(1);直接量測間接可觀對應(yīng)著由PMU安裝節(jié)點根據(jù)配置原則(2)間接計算可觀的節(jié)點;間接量測可觀對應(yīng)著配置原則(3)計算可觀的節(jié)點。

        根據(jù)配電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)分析量測配置的可觀性。如圖1所示,節(jié)點-支路關(guān)聯(lián)矩陣為

        其稀疏存儲格式為按行存非零非對角元素列號JU;按列存非零非對角元素行號IU;記錄每行第一個非零元列號在JU中的位置IA;記錄下一個非零元列號在JU中的位置LINK,對每行最后一個非零元列號的該值賦0。則在A的稀疏存儲格式中,JU表示節(jié)點i的下游直連支路,IU表示點i的上游直連支路。

        圖1 安裝3臺PMU的配網(wǎng)簡化圖Fig.1 Installation of 3 PMUs simplified distribution network diagram

        配電網(wǎng)中在某點i安裝PMU量測覆蓋范圍的節(jié)點集合為Pi,集合中各節(jié)點的可觀測值設(shè)為1,可用以下流程體查找在某點i安裝PMU量測覆蓋范圍的節(jié)點集Pi:

        可觀測度是衡量PMU系統(tǒng)的全局可觀測性能的重要指標(biāo),定義為在當(dāng)前量測配置情況下,所有可量測的節(jié)點數(shù)目相對于系統(tǒng)所有節(jié)點數(shù)目的比例。

        1.3 冗余度

        冗余度是衡量PMU量測點優(yōu)化配置的重要指標(biāo),用來描述量測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)重復(fù)量測情況(含直接量測和間接量測)。冗余度定義為在當(dāng)前量測配置情況下系統(tǒng)中各個節(jié)點被重復(fù)量測的次數(shù)之和,用∑R(i)表示。如圖1所示,第2號節(jié)點被重復(fù)量測1次;第5號節(jié)點被重復(fù)量測2次;第7號節(jié)點被重復(fù)量測1次。因此,該量測系統(tǒng)的冗余度為4。

        2、5、7號母線分別安裝了PMU裝置,其量測范圍和系統(tǒng)可觀測范圍如表1所示。

        表1 系統(tǒng)可觀測度和冗余度Table 1 Observability and redundancy of system

        2 量測點優(yōu)化配置模型

        在配電網(wǎng)配置有限個PMU可用于狀態(tài)估計和諧波源定位,首先要考慮量測系統(tǒng)的全局可觀測性水平最高,其次要考慮配置有限個PMU時,應(yīng)使被重復(fù)觀測的節(jié)點數(shù)目和次數(shù)最小。

        量測系統(tǒng)的全局可觀測性水平最高,可表示為可觀測節(jié)點數(shù)目最多,其目標(biāo)函數(shù)為

        式中,n為系統(tǒng)的節(jié)點數(shù);F(i)=1表示節(jié)點i可觀,F(xiàn)(i)=0表示節(jié)點i不可觀。

        當(dāng)存在一部分節(jié)點不可觀時,應(yīng)限制另一部分節(jié)點被多次重復(fù)可觀。用R描述系統(tǒng)中各節(jié)點被重復(fù)量測的次數(shù),如R(i)=k表示第i個節(jié)點被重復(fù)測量了k次。因此,在給定PMU配置數(shù)量的情況下,應(yīng)減少量測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)冗余度,即

        因此,給定PMU安裝數(shù)量,應(yīng)減少系統(tǒng)可觀的冗余度,增大系統(tǒng)可觀測度,多目標(biāo)最優(yōu)配置數(shù)學(xué)模型為

        式中,n為配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù);X(i)=1表示節(jié)點i安裝了PMU,X(i)=0表示節(jié)點i沒有安裝PMU;M為給定的PMU量測裝置配置數(shù)量。

        3 量測點優(yōu)化配置的蟻群算法

        3.1 蟻群基本原理

        假設(shè)有n個城市,m只螞蟻,城市i與城市j之間的距離用dij表示,τij表示兩城市間的信息素,Jk表示第k只螞蟻允許訪問的城市,第k只螞蟻由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的概率為

        式中,tabuk用于記錄螞蟻k當(dāng)前所走過的路徑,此集合隨著進化過程作動態(tài)調(diào)節(jié);ηij=1/dij為線路ij的長度倒數(shù);α、β分別表示螞蟻在運動過程中所積累的信息素及啟發(fā)式因子在螞蟻選擇路徑中所起作用的大小。

        隨著時間的推移,各路徑上以前留下的信息素逐漸消逝,用ρ參數(shù)表示信息素消逝程度,即揮發(fā)系數(shù),螞蟻完成一次循環(huán),各路徑上的信息素τij根據(jù)下式進行調(diào)節(jié):

        式中,Δτij為本次循環(huán)中路徑ij上信息素的增加。

        3.2 PMU配置的蟻群算法

        將給定的PMU數(shù)目作為螞蟻旅游的階段數(shù),將配電網(wǎng)所有節(jié)點作為螞蟻的候選城市。根據(jù)PMU量測配置特點,狀態(tài)轉(zhuǎn)移和信息素更新原則如下。

        3.2.1 狀態(tài)移動規(guī)則

        位置i的螞蟻選擇下一個節(jié)點j的公式為

        式中,ηiu為節(jié)點u的可觀測度F(u);argmax{}返回的是{}取最大值時所對應(yīng)的u值;q0是一個參數(shù)(0≤q0≤1);q是(0,1)中均勻分布的隨機數(shù)。每當(dāng)螞蟻要選擇向哪一個節(jié)點轉(zhuǎn)移時,就在[0,1]之間產(chǎn)生一個隨機數(shù)q。根據(jù)這個隨機數(shù)確定用哪種方法產(chǎn)生螞蟻轉(zhuǎn)移方向,然后用對應(yīng)的方法產(chǎn)生轉(zhuǎn)移。

        3.2.2 信息更新規(guī)則

        信息更新分為局部更新和全局更新。信息素的變化量為

        式中,f為PMU優(yōu)化配置的目標(biāo)函數(shù),R(j)為節(jié)點j的冗余度。每一只螞蟻完成一次旅游,進行局部信息更新;一群螞蟻完成一次旅游進行全局信息更新,全局更新只對每一次循環(huán)中最優(yōu)解的螞蟻所記錄的路徑進行全局信息更新。

        在PMU安裝數(shù)目一定的前提下,尋求一種能夠滿足系統(tǒng)可觀測度最大、量測數(shù)據(jù)冗余度最小的優(yōu)化配置蟻群算法的步驟如下:

        (1)初始階段。隨機確定m只螞蟻的初始位置,設(shè)路徑上各支路的信息素都等于一常數(shù)τij=C,Δτij=0。

        (2)派出螞蟻階段。每一只螞蟻以一種隨機策略完成一次旅游,螞蟻從節(jié)點i選擇下一節(jié)點j都依據(jù)兩節(jié)點之間的轉(zhuǎn)移概率pij。所有螞蟻(m只)重復(fù)該過程。

        (3)評價階段。對每只螞蟻完成一次旅游后進行旅游方案的評價,其評價函數(shù)即目標(biāo)函數(shù),并記錄本次旅游的螞蟻群最優(yōu)旅游方案即最優(yōu)解。

        (4)更新信息素。按更新規(guī)則更新每條邊上的信息素,每點上信息素受可觀測度和冗余度兩個因素影響。

        (5)收斂判斷。①旅行次數(shù)達到預(yù)先設(shè)定的最大次數(shù);②所有螞蟻都選擇了同一條路徑。

        4 算例分析

        以文獻[19]所示的IEEE37節(jié)點電網(wǎng)為例進行分析,根據(jù)量測點配置原則,只以PCC節(jié)點作為尋優(yōu)范圍來研究PMU的優(yōu)化配置方案。

        將IEEE37系統(tǒng)中的非公共節(jié)點的末端負荷節(jié)點進行簡化,網(wǎng)絡(luò)簡化后重新進行節(jié)點優(yōu)化編號,如圖2所示。根據(jù)配電網(wǎng)節(jié)點數(shù),按經(jīng)驗PMU配置數(shù)目通常為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目的1/3~1/5,根據(jù)配電網(wǎng)節(jié)點類型和負荷的性質(zhì),不需要完全可觀。因此,該算例給定5臺PMU,優(yōu)化算法所求得的最優(yōu)配置方案結(jié)果并非唯一的,但對配電網(wǎng)可觀測度均達到90.9%,如表2所示。五種配置方案都在14和18號節(jié)點處配置了PMU,說明14和18號節(jié)點為樞紐量測點;不同的配置方案雖然實現(xiàn)了相同的最大可觀測度,但其量測范圍不盡相同,這為電網(wǎng)規(guī)劃提供了多種選擇,可以結(jié)合配電網(wǎng)負荷性質(zhì)和電網(wǎng)的實際框架特點選擇一種符合實際的規(guī)劃方案。

        圖2 IEEE37節(jié)點電網(wǎng)的簡化拓撲圖Fig.2 Simplified network diagram for IEEE 37-node system

        表2 5臺PMU的多種可供選擇的配置方案Table 2 Several alternative optimal allocation results of 5 PMUs

        5 結(jié) 論

        (1)根據(jù)配電網(wǎng)的節(jié)點-支路關(guān)聯(lián)矩陣數(shù)學(xué)模型的稀疏存儲技術(shù),可以分析諧波量測點覆蓋的節(jié)點可觀測性。

        (2)以節(jié)點可觀測度和冗余度為目標(biāo)建立數(shù)學(xué)模型,減少節(jié)點不必要的可觀冗余度,增大可觀節(jié)點數(shù)目。

        (3)配電網(wǎng)節(jié)點多分支多,各節(jié)點用戶性質(zhì)不同,不要求全局可觀,給定PMU配置經(jīng)驗數(shù)目,應(yīng)用蟻群算法的個體尋優(yōu)和群體尋優(yōu)交互進行的優(yōu)點能得到多個合理的規(guī)劃方案。算例分析驗證了算法的有效性。

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