魏振華,王黎黎,陳思沛,盛夢(mèng)月
(1.國(guó)核電力規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司,北京 100095;2.華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,北京 102206)
核電常規(guī)島電動(dòng)閥門儀控配電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)與核電站的安全密切相關(guān),尤其是電源波動(dòng)下電動(dòng)閥門能否及時(shí)準(zhǔn)確執(zhí)行其功能關(guān)乎核電站的安全運(yùn)行。因此對(duì)電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)優(yōu)化配置能夠極大地提高核電安全性,提高核電系統(tǒng)的管理水平。針對(duì)電動(dòng)閥門本身的故障診斷和分析研究較多[1],但是電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)對(duì)閥門安全有著重要影響,目前尚未有相關(guān)研究。隨著核電機(jī)組容量和數(shù)量的快速發(fā)展,核電常規(guī)島中的電動(dòng)門數(shù)量和種類也在增加,對(duì)電動(dòng)閥門及其配電系統(tǒng)進(jìn)行有序組織和整體分析,制定電動(dòng)閥門分配的可行性方案,是一個(gè)亟待解決的問題。
配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可提升供電可靠性、均衡負(fù)荷和供電質(zhì)量,而負(fù)荷均衡化可以有效降低線損[2-4]。因此,為提高電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)的可靠性,研究基于負(fù)荷均衡的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)具有重要工程應(yīng)用意義。
針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷均衡重構(gòu)算法主要包括:一種是基于分支定界、線性或非線性規(guī)劃的優(yōu)化算法[5],無(wú)需考慮網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu),但耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)且不適用于大型網(wǎng)絡(luò);第二類是啟發(fā)式方法,如最優(yōu)流模式法支路交換法[6-8]和支路交換法[9,10]等,考慮了配電系統(tǒng)的物理特性,但難以實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu);第三類是人工智能算法,如細(xì)菌覓食算法、粒子群算法、量子遺傳算法等[11-14]。相對(duì)于數(shù)學(xué)優(yōu)化算法和啟發(fā)式算法,智能算法可進(jìn)行全局優(yōu)化,獲取最優(yōu)解。而智能算法一般運(yùn)算效率低,較少在工程實(shí)際上應(yīng)用。
針對(duì)核電常規(guī)島電動(dòng)閥門配電系統(tǒng),本文提出一種基于改進(jìn)布谷鳥算法的配電網(wǎng)重構(gòu)方法,該算法以負(fù)荷均衡率作為重構(gòu)目標(biāo)函數(shù),采用改進(jìn)布谷鳥算法進(jìn)行優(yōu)化求解,進(jìn)而獲取最佳重構(gòu)方法。
布谷鳥算法是群智能優(yōu)化算法[15],基于萊維飛行機(jī)制,通過小步長(zhǎng)、短距離和大步長(zhǎng)、長(zhǎng)距離兩種方式交替行走,可提升布谷鳥種群多樣性,有效避免陷入局部最優(yōu)值。同時(shí)與其他優(yōu)化算法相比,其搜索能力增強(qiáng),收斂速度加快。布谷鳥智能算法中,搜索空間中的鳥巢對(duì)應(yīng)每個(gè)優(yōu)化問題的解,即每個(gè)空間鳥巢和一組尋優(yōu)參數(shù)相對(duì)應(yīng)。其尋優(yōu)思想如下所示:
Step 1:假設(shè)布谷鳥每次生產(chǎn)一個(gè)鳥蛋,鳥窩數(shù)量設(shè)定為n,布谷鳥隨機(jī)選擇鳥窩來(lái)孵化鳥蛋,而最優(yōu)鳥窩將被保留到下一代。當(dāng)有外來(lái)蛋入侵鳥窩時(shí),設(shè)其入侵概率為p,則布谷鳥將重新建立鳥窩。
Step 2: 初始化n個(gè)解向量,通過適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)每個(gè)解向量的優(yōu)劣,并保留最優(yōu)適應(yīng)度的解向量,采用萊維飛行機(jī)制更新其他解向量,并以入侵概率p放棄部分解向量,同時(shí)采用優(yōu)先隨機(jī)游動(dòng)生成新的解向量。
Step3:尋找鳥窩的路徑和位置采用下式進(jìn)行更新:
(1)
X(λ)=t-λ
(2)
在上述布谷鳥優(yōu)化算法中,搜索步長(zhǎng)是隨機(jī)產(chǎn)生的,其動(dòng)態(tài)適應(yīng)性不好;同時(shí)算法的局部搜索能力相對(duì)較弱,影響了收斂速度。針對(duì)這個(gè)問題,本文提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)步長(zhǎng)的布谷鳥算法,實(shí)現(xiàn)搜索步長(zhǎng)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跳幀,如式(3)、式(4)所示:
Si=Smin+di×(Smax-Smin)
(3)
di=dmax×(ni-nbest)
(4)
式中:Smax和Smin分別是最大、最小步長(zhǎng),ni代表第i個(gè)鳥窩位置,nbest是最佳的鳥窩位置,dmax是當(dāng)前最佳位置與其它鳥窩位置之間最大距離,自適應(yīng)步長(zhǎng)的引入,可進(jìn)行步長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)跳幀,提高優(yōu)化算法的局部搜索能力和收斂速度。
我國(guó)某核電機(jī)組常規(guī)島電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)共計(jì)9個(gè)配電柜,97個(gè)電動(dòng)閥門,其中保安段配電柜3個(gè),主要為12個(gè)電動(dòng)閥門配電,對(duì)這12個(gè)電動(dòng)閥門配電要求有較高的供電質(zhì)量;工作段需要為85個(gè)電動(dòng)閥門供電,相應(yīng)有6個(gè)配電柜6個(gè);同時(shí)工作段和保安段不能互換電動(dòng)閥門。電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖1所示,每個(gè)配電柜內(nèi)設(shè)有雙路電源,并由電子切換裝置實(shí)現(xiàn)雙電源切換,切換時(shí)間大約為100ms,此時(shí)有可能導(dǎo)致相應(yīng)配電柜中的電動(dòng)閥門短時(shí)失電,從而喪失閥門功能,進(jìn)而惡化系統(tǒng)運(yùn)行狀況。
圖1 電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
針對(duì)電動(dòng)閥門配電系統(tǒng),本文以負(fù)荷均衡率為目標(biāo)函數(shù),通過改變電動(dòng)閥門分配位置,達(dá)到負(fù)荷均衡率最小的目的,設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為
(5)
式中,f(s)代表配電柜的負(fù)荷率,Si是每個(gè)配電柜負(fù)荷總量,Si,max是相應(yīng)配電柜的容量,p是配電柜的總數(shù)量。
約束條件含潮流約束、支路電流與節(jié)點(diǎn)電壓約束,以及功率約束。
潮流約束如式(6)所示
Sk-1=Sk+S1
(6)
Sk-1、Sk分別是首端母線、末端母線的注入功率,S1為末端母線負(fù)荷。
支路電流和節(jié)點(diǎn)電壓的約束如下式所示:
(7)
其中,Ii,max是每個(gè)支路電流的上限,Ui,max、Ui,min分別是每個(gè)支路電壓的上限和下限。
功率約束如式(8)所示:
Pi,max (8) 式中Pi,max是第i個(gè)配電柜的功率容量值,Pn,max代表第n個(gè)配電柜的最大功率容量。 為評(píng)價(jià)電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)重構(gòu)后負(fù)荷的均衡率,設(shè)計(jì)兩個(gè)均衡度指標(biāo),設(shè)備負(fù)載不均衡度mi和分配后最大不均衡度αmax,分別如式(9)、(12)所示。 mi=Ti%/Tavg% (9) (10) (11) 其中,Ti%為第i個(gè)配電柜的實(shí)際負(fù)載率,Tavg%代表所有配電柜的平均負(fù)載率,mi是第i個(gè)配電柜的實(shí)際負(fù)載率與其平均負(fù)載率的之比。 最大不均衡度 αmax=Ti,max%-Ti,min% (12) 式中Ti,max%是配電柜的實(shí)際最大負(fù)載率,Ti,min%為其相應(yīng)的最小負(fù)載率,αmax值越小,則表示同類設(shè)備具有越高的負(fù)載均衡度。 基于改進(jìn)的自適應(yīng)布谷鳥優(yōu)化算法的電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)重構(gòu)流程圖如下圖所示。 圖2 基于改進(jìn)的自適應(yīng)布谷鳥優(yōu)化算法的電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)重構(gòu)流程圖 本文以我國(guó)某核電機(jī)組常規(guī)島的電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)為例,包括保安段和工作段,共計(jì)9個(gè)配電柜、97個(gè)電動(dòng)閥門,基于本文所提的自適應(yīng)布谷鳥優(yōu)化算法重構(gòu)配電系統(tǒng)。首先基于原有配電方案實(shí)現(xiàn)相應(yīng)配電柜及電動(dòng)閥門的編號(hào),工作段配電柜編號(hào)根據(jù)原有配電方案依次為1#-6#,保安段配電柜編號(hào)根據(jù)原有配電方案依次為1#-3#,工作段電動(dòng)閥門編號(hào)根據(jù)原有配電方案依次為1-85,保安段電動(dòng)閥門編號(hào)根據(jù)原有配電方案依次為1-12。 為保證算法的通用性,本文所重構(gòu)的保安段和工作段電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)采用同一數(shù)學(xué)模型,設(shè)定算法初始參數(shù):布谷鳥種群數(shù)量為25,迭代次數(shù)設(shè)為20000,入侵概率設(shè)為0.6。 針對(duì)保安段的3個(gè)配電柜,其基于布谷鳥算法的適應(yīng)度函數(shù)如圖3所示。由圖可知,在進(jìn)化代數(shù)小于5代時(shí),適應(yīng)度函數(shù)值已經(jīng)滿足要求。重構(gòu)后電動(dòng)閥門分配方案如表1所示,重構(gòu)后各配電柜負(fù)荷容量基本均在 [10.86 12.28]區(qū)間,其中配電柜最大負(fù)荷容量是1.42,與重構(gòu)前方案的2.77相比有顯著提升。表2是重構(gòu)前和重構(gòu)后的電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)均衡度指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)顯示不同設(shè)備間的負(fù)載均衡度均有較大提升,其中最大不均衡度相比起重構(gòu)前方案降低3.55%。 圖3 保安段的適應(yīng)度函數(shù) 表1 保安段配電柜重構(gòu)方案 表2 保安段配電系統(tǒng)重構(gòu)前、后的重構(gòu)指標(biāo)及設(shè)備負(fù)載不均衡度 針對(duì)工作段的6個(gè)配電柜,優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)隨迭代代數(shù)變化如圖4所示。在進(jìn)化代數(shù)小于200代時(shí),適應(yīng)度函數(shù)值滿足要求。重構(gòu)后電動(dòng)閥門分配方案如表3所示,重構(gòu)后各配電柜負(fù)荷容量分布在 [56.1 56.3]區(qū)間,不同配電柜之間的最大負(fù)荷容量相差很小,和重構(gòu)前方案的10.02相比有顯著提升。表4為重構(gòu)前和重構(gòu)后的電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)均衡度指標(biāo),可發(fā)現(xiàn)各設(shè)備之間的負(fù)載均衡度顯著提高,最大不均衡度值為0.0014,和重構(gòu)前相比降低了10.09%。 對(duì)保安段和工作段的配電系統(tǒng)重構(gòu)后,相應(yīng)的負(fù)荷均衡率均發(fā)生明顯下降,由于采用了改進(jìn)的自適應(yīng)步長(zhǎng)和入侵概率,因此增強(qiáng)了布谷鳥優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力。 圖4 工作段適應(yīng)度函數(shù) 表3 工作段配電柜重構(gòu)方案 表4 工作段配電系統(tǒng)重構(gòu)前、后的重構(gòu)指標(biāo)及設(shè)備負(fù)載不均衡度 本文采用貪心算法進(jìn)行配電系統(tǒng)重構(gòu)對(duì)比。貪心算法通過將原問題分解變成多個(gè)子問題,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化求解。因此這種優(yōu)化算法可降低計(jì)算量,減少迭代次數(shù),提升計(jì)算效率,適用于大規(guī)模配電系統(tǒng)的優(yōu)化重構(gòu)[16]。針對(duì)簡(jiǎn)單的保安段配電系統(tǒng),兩種算法在重構(gòu)結(jié)果、重構(gòu)時(shí)間上基本一致。對(duì)較為復(fù)雜的工作段配電系統(tǒng)重構(gòu)結(jié)果如表5所示,其中δ表示設(shè)備負(fù)載間不均衡度標(biāo)準(zhǔn)差,如下式所示: (13) 式中,N表示工作段配電柜數(shù)量,取值6,Si,avg表示各配電柜的負(fù)荷量均值。 表5 兩種算法對(duì)工作段配電系統(tǒng)重構(gòu)后的重構(gòu)指標(biāo)對(duì)比 采用貪心算法對(duì)保安段和工作段的配電系統(tǒng)重構(gòu)后,與自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥算法相比,兩種算法負(fù)荷均衡率均有明顯降低。由表5可知,針對(duì)復(fù)雜的工作段配電系統(tǒng),基于自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥算法所用時(shí)間為117.7s,貪心算法為115.2s,前者比后者略有優(yōu)勢(shì),并且布谷鳥算法的最大不均衡度要優(yōu)于貪心算法。兩種算法重構(gòu)工作段配電系統(tǒng)后,各配電柜負(fù)荷容量的標(biāo)準(zhǔn)差有明顯區(qū)別,采用貪心算法的標(biāo)準(zhǔn)差為0.1904,而自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥算法的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0515,表明基于自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥算法的重構(gòu)效果要優(yōu)于貪心算法,而且當(dāng)負(fù)荷功率相差較大時(shí),貪心算法的局部尋優(yōu)較差,難以搜索到滿意的解,對(duì)于更為復(fù)雜的配電系統(tǒng)其通用性要弱于自適應(yīng)步長(zhǎng)布谷鳥算法。 本文針對(duì)核電常規(guī)島電動(dòng)閥門配電系統(tǒng),提出具有多約束條件的負(fù)荷均衡率為目標(biāo)函數(shù),采用自適應(yīng)步長(zhǎng)的布谷鳥算法完成了對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的最優(yōu)分配,通過改變電動(dòng)閥門分配位置,達(dá)到負(fù)荷均衡率最小。結(jié)合國(guó)內(nèi)某核電機(jī)組常規(guī)島電動(dòng)閥門配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真,并與貪心算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該算法在提高計(jì)算效率同時(shí),配電柜在重構(gòu)后其負(fù)荷分布均衡,而且設(shè)備負(fù)載不均衡度和最大不均衡度指標(biāo)明顯下降,可解決線路重載或過載問題,提升供電可靠性。4 結(jié)果討論與分析
5 不同優(yōu)化算法的對(duì)比分析
6 結(jié)論