劉迪萱,楊盛輝,何瑞文
(1.廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,廣州 510006;2.華南理工大學(xué)電力學(xué)院,廣州 510641)
近年來(lái),新能源、電動(dòng)汽車(chē)及彈性負(fù)荷等不斷涌現(xiàn)于配電網(wǎng)側(cè)[1],由于接入點(diǎn)的廣泛性以及新能源出力與柔性負(fù)載的隨機(jī)性,給配電系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)提出了嚴(yán)峻考驗(yàn),使得現(xiàn)階段的配電系統(tǒng)與傳統(tǒng)配電網(wǎng)相比結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,運(yùn)行維護(hù)更加復(fù)雜多變,從而導(dǎo)致了配電網(wǎng)故障定位難度加大,難以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)故障的實(shí)時(shí)定位[2]。伴隨著通信技術(shù)與智能設(shè)備的發(fā)展,配電網(wǎng)系統(tǒng)不斷引入智能數(shù)據(jù)采集裝置,能夠從一定程度上解決故障定位困難的問(wèn)題,與此同時(shí),配電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集信息量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),對(duì)智能裝置信息處理能力的要求越發(fā)嚴(yán)苛[3-4]。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種分布式智能終端優(yōu)化配置方法。通過(guò)圖論方法表達(dá)配電網(wǎng)片區(qū)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),建立物理節(jié)點(diǎn)連接模型,刻畫(huà)信息傳輸?shù)奈锢砺窂?。本文根?jù)已有的配電網(wǎng)故障定位任務(wù)的計(jì)算邏輯,針對(duì)配電網(wǎng)中不同智能終端分布條件下,分析面向配電網(wǎng)多終端的故障定位綜合計(jì)算負(fù)荷,由此提出了配電網(wǎng)分布式智能終端優(yōu)化配置模型。該模型可以分析在分布式代理模式下,如何在提供準(zhǔn)確故障定位服務(wù)條件下合理優(yōu)化配置終端資源。最后通過(guò)具體算例表明,該模型能夠有效降低配電網(wǎng)綜合計(jì)算負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)終端資源高效分布的效果[5-9]。
配電網(wǎng)系統(tǒng)無(wú)方向拓?fù)鋱D可用圖G=<V,E>表示[10],如圖1所示。其中V為各節(jié)點(diǎn)(被保護(hù)元件,如母線、負(fù)荷等)所形成的集合,E 為圖G 中的邊(保護(hù)元件,如斷路器、開(kāi)關(guān)等)所形成的集合。
圖1 某配電系統(tǒng)無(wú)方向拓?fù)鋱D
通過(guò)拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣(Aij)nn可以表示各節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系,如下式所示:
式中:aij=1為節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj直接相連,此時(shí)稱(chēng)節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj具有一級(jí)連接關(guān)系;aij=0 為節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj沒(méi)有直接相連關(guān)系,若此時(shí)存在節(jié)點(diǎn)vk使得節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj之間存在連接關(guān)系,則稱(chēng)節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj具有二級(jí)連接關(guān)系。同理,當(dāng)存在m個(gè)節(jié)點(diǎn)使得節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj之間存在連接關(guān)系,而不存在(m-1)個(gè)節(jié)點(diǎn)使得節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj之間存在連接關(guān)系,則稱(chēng)節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj具有m級(jí)連接關(guān)系。
通過(guò)對(duì)矩陣(Aij)nn進(jìn)行(n-1)次布爾矩陣的乘法,可以確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中的所有節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系(或各節(jié)點(diǎn)之間的連接路徑)。
式中:式(2)~(4)存在邏輯判斷,若式(2)成立,則有式(3)~(4)成立。其中為 A(m)的第 i 行,為A(m)的第j列,而且A(n-1)=A(n-2)A。
如果一個(gè)配電設(shè)備的控制決策非主站控制系統(tǒng)做出,而是由管控該區(qū)域內(nèi)的智能終端做出的,則稱(chēng)這種方式為代理控制方式,代替主站做出決策的智能終端為代理終端。優(yōu)化分布式智能終端的配置,能夠有效實(shí)現(xiàn)故障定位,實(shí)現(xiàn)故障進(jìn)一步有效切除??紤]到多點(diǎn)故障的概率很低,因此本文均以單點(diǎn)故障進(jìn)行分析[11]。
配電網(wǎng)故障分為縱向故障與橫向故障,智能終端通過(guò)實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣( Aij)nn,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確定位。
通過(guò)計(jì)算A(n-1),可獲得與節(jié)點(diǎn)vi相連的所有節(jié)點(diǎn),且這些節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)vi之間的連接級(jí)關(guān)系也可確定,那么當(dāng)智能終端i內(nèi)的節(jié)點(diǎn)vi發(fā)生故障時(shí),那么通過(guò)各節(jié)點(diǎn)之間的連接級(jí)關(guān)系,其他智能終端也可確定故障位置。若系統(tǒng)內(nèi)某節(jié)點(diǎn)處發(fā)生縱向故障時(shí),則在實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鲋校摴?jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間均不存在連接關(guān)系,也就是說(shuō)該節(jié)點(diǎn)不存在一級(jí)連接關(guān)系的節(jié)點(diǎn);若該故障為橫向故障,則系統(tǒng)內(nèi)新增一個(gè)接地點(diǎn),從而導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)故障點(diǎn)的連接點(diǎn)增加,也就是說(shuō)該節(jié)點(diǎn)的一級(jí)連接節(jié)點(diǎn)數(shù)目增多。通過(guò)確定連接點(diǎn)關(guān)系發(fā)生變化的節(jié)點(diǎn),即可確定故障位置[12]。
因此,需要確定系統(tǒng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系A(chǔ)(n-1),此時(shí)對(duì)于某個(gè)智能終端i而言,當(dāng)其管控范圍內(nèi)有x個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí),其計(jì)算負(fù)荷需求為:
當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生故障時(shí),因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)之間連接關(guān)系發(fā)生變化,那么節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系A(chǔ)(n-1)也發(fā)生變化,此時(shí)需要更新關(guān)聯(lián)矩陣(Aij)nn,那么對(duì)于智能終端i而言,其計(jì)算負(fù)荷會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的改變。
對(duì)于k個(gè)分布式代理,現(xiàn)假設(shè)每個(gè)代理分別管控x1,x2,…,xk個(gè)節(jié)點(diǎn),那么對(duì)于智能終端k 而言,其管控范圍內(nèi)有xk個(gè)節(jié)點(diǎn),計(jì)算這xk個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系需要利用拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣。
其中,式(6)描述了智能終端k 計(jì)算xk個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系的復(fù)雜度;式(7)描述了故障后,該智能終端k計(jì)算各節(jié)點(diǎn)之間連接關(guān)系的連接矩陣的復(fù)雜度,當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生故障時(shí),設(shè)縱向故障概率為α,橫向故障概率為β,且α+β=1(α、β分別是實(shí)際配電網(wǎng)統(tǒng)計(jì)總故障事件中縱向故障、橫向故障的比重)。
通過(guò)式(6)~(7),可將配電系統(tǒng)計(jì)算各節(jié)點(diǎn)之間的綜合復(fù)雜度表述為式(8),即為分布式智能終端配置的目標(biāo),為實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)所應(yīng)滿足的條件如式(9)所示。
上述模型可實(shí)現(xiàn)在確定故障定位過(guò)程中所需的計(jì)算量最小,使得系統(tǒng)內(nèi)所有的智能終端被占用的計(jì)算資源最小,可保證優(yōu)質(zhì)的故障定位服務(wù)。
對(duì)于多元函數(shù)求極值的優(yōu)化問(wèn)題,需要在滿足約束條件下確定一組最優(yōu)解 X=[x1,x2,···,xk],使目標(biāo)函數(shù)F(X) 最小,利用拉格朗日乘數(shù)法可以解決這一類(lèi)問(wèn)題[13]。設(shè):
則對(duì)于F(X)的極值應(yīng)滿足拉格朗日函數(shù)L(X)在各個(gè)變量的偏導(dǎo)數(shù)為0,即:
由于式(11)是旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng)的,所以上式在滿足式(9)的極值解為:
將上述極值解代入海森矩陣,得式(14):
式中:E 為單位對(duì)角矩陣。
所以關(guān)于x的函數(shù)y=12x2-24αx+2+12α(x≥1),其最小值為ymin=-12α2+12α+2=12α(1-α)+2,可以確定在0≤α≤1 范圍內(nèi)恒有ymin≥0。所以海森矩陣H[F(X)]為正定矩陣,即可確定上述優(yōu)化模型具有唯一的極值點(diǎn),那么優(yōu)化模型的最優(yōu)解為所求的極值解。
由于實(shí)際中給定n/k 值不一定是正整數(shù),不妨設(shè)n/k=INT[n/k]+MOD[n/k],所以對(duì)于式(12)所確定的實(shí)際解為:
式中:INT[n/k]為對(duì)n/k 的取整運(yùn)算;MOD[n/k]為對(duì)n/k 的取余運(yùn)算。
以IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為例,其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖2 所示,系統(tǒng)內(nèi)共有33 個(gè)節(jié)點(diǎn),共配置6 臺(tái)智能終端設(shè)備,系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),發(fā)生縱向故障的概率為0.25,發(fā)生橫向故障的概率為0.75。
利用智能終端實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?,形成拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣A,并計(jì)算系統(tǒng)無(wú)故障時(shí)的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣A(n+1),則系統(tǒng)計(jì)算負(fù)荷為:
發(fā)生故障時(shí),計(jì)算33節(jié)點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)矩陣的計(jì)算負(fù)荷為:
則系統(tǒng)33節(jié)點(diǎn)的計(jì)算負(fù)荷為
因?yàn)樵撓到y(tǒng)配置了6 臺(tái)智能終端設(shè)備,通過(guò)式(15)可確定各個(gè)智能終端管控的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為:
則系統(tǒng)智能終端配置圖如圖2 所示,每臺(tái)智能終端計(jì)算負(fù)荷如表1所示。若此時(shí)用每臺(tái)智能設(shè)備的計(jì)算負(fù)荷加和來(lái)表示系統(tǒng)計(jì)算資源的占用量Q,則Q=5 151。若此時(shí)不根據(jù)式(15)配置各個(gè)智能終端的管控節(jié)點(diǎn)數(shù)目,按:
則此時(shí)每臺(tái)智能終端的計(jì)算負(fù)荷如表2 所示,且Q=5 831。
圖2 IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)拓?fù)鋱D
因此,當(dāng)智能終端管控節(jié)點(diǎn)數(shù)目滿足式(15)時(shí),占用的計(jì)算資源最小,即可實(shí)現(xiàn)提升智能終端實(shí)時(shí)處理事件的能力,能夠提供故障精確定位服務(wù)及減少終端單位時(shí)間內(nèi)處理的事件數(shù)目,實(shí)現(xiàn)智能終端的優(yōu)化配置。
表1 優(yōu)化配置后每臺(tái)智能終端的計(jì)算負(fù)荷
表2 非優(yōu)化配置時(shí)每臺(tái)智能終端的計(jì)算負(fù)荷
本文提出的分布式智能終端優(yōu)化配置方法得到算例驗(yàn)證,算例結(jié)果表明此優(yōu)化方法可以有效減少分布式智能終端綜合計(jì)算負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源分配的合理性,為后續(xù)研究提供有效參考依據(jù)。
在下一階段,將考慮除故障定位外其他配電網(wǎng)服務(wù)的計(jì)算資源優(yōu)化配置,考慮各方面因素,進(jìn)一步減少綜合計(jì)算負(fù)荷對(duì)系統(tǒng)資源的占用,實(shí)現(xiàn)資源布局合理化、利用最大化。