李小偉， 陳楚

(廣西電網(wǎng)有限責(zé)任電網(wǎng)規(guī)劃研究中心，廣西 南寧 530000)

0 引 言

為實現(xiàn)配電網(wǎng)系統(tǒng)和電力能源的優(yōu)化需要顧及到配電網(wǎng)的恢復(fù)重構(gòu)，文獻[1] 采用自動發(fā)電控制(automatic generation control,AGC)是針對西北電網(wǎng)對發(fā)電機組AGC要求設(shè)計出的新型技術(shù)。該技術(shù)應(yīng)用局部加權(quán)回歸散點平滑法與最小二乘的結(jié)合對閥門流量特性曲線進行優(yōu)化，但對于分布式能源不太適用。文獻[2] 針對分布式居民用戶進行相關(guān)技術(shù)研究，該技術(shù)通過構(gòu)建基于長短時記憶(long short-term memory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)用戶的行為預(yù)測，構(gòu)建出等梯度迭代學(xué)習(xí)的方法。該技術(shù)方法雖然能夠降低成本，但是無法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)利用效率仍舊很低。

1 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方案設(shè)計

基于配電網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)損輸出最小值為目標(biāo)函數(shù)進行重構(gòu)，以該最小值為基礎(chǔ)，改變配電網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而提高配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中網(wǎng)絡(luò)損耗，繼而提高配電網(wǎng)能源供電效率和故障發(fā)現(xiàn)的幾率[3]。假設(shè)目標(biāo)函數(shù)為：

(1)

式中:n為配電網(wǎng)中總的節(jié)點;Ωn為配電網(wǎng)中的節(jié)點；P1i為不同的配電網(wǎng)中承載的功率數(shù)；Rij為配電網(wǎng)中支路ik的電阻值；Ui為電壓值，i為電網(wǎng)中不同支路的節(jié)點；k為電網(wǎng)中支點個數(shù)。

本文從線路不同配電網(wǎng)支點的潮流平衡約束條件、配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸入功率約束條件、配電其中網(wǎng)運行電壓約束條件以及配電網(wǎng)運行電流約束條件、輻射狀運行約束條件等[4]進行考究。

(1) 潮流平衡約束條件可以表示為：

(2)

式中:Pij為有功潮流，是配電網(wǎng)中命名為ij的支路節(jié)點中i支路流向j支路的功率量。

(3)

式中:Qij為無功潮流，是配電網(wǎng)中命名為ij的支路節(jié)點中i支路流向j支路的功率量。

(2) 配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸入功率約束條件為：

(4)

式中：P1i為配電網(wǎng)中支路節(jié)點中i支路輸入的有功功率。

(5)

式中：Q1i為配電網(wǎng)中支路節(jié)點中i支路輸入的無功功率;αij為線路ij處于斷路或者閉合的狀態(tài)，當(dāng)配電網(wǎng)電路處于閉合狀態(tài)時，αij的值為1，當(dāng)配電網(wǎng)電路處于斷開狀態(tài)時，αij的值為0;PDGi和QDGi分別為連接到配電網(wǎng)支點[5]中i支路所有負(fù)荷功率。

(3) 配電網(wǎng)支路運行電壓約束條件可以為：

Uimin≤Ui≤Uimax

(6)

式中:i=1,2,...,n；Uimin為配電網(wǎng)中i支路電網(wǎng)電壓波動的最小值；Uimax為配電網(wǎng)中i支路電網(wǎng)電壓波動的最大值。其中還存在：

U1=UN

(7)

Ui=US，i∈?PV

(8)

式中：UN為配電網(wǎng)中接收變電站出力時母線節(jié)點輸出的電壓幅值。

(4) 配電網(wǎng)運行電流約束條件：

(9)

式中：Iij為配電網(wǎng)中支路電流；Imax為配電網(wǎng)中支路電流在工作過程中較為安全的上界值。

(5) 輻射狀運行約束條件

配電網(wǎng)中不同的數(shù)據(jù)節(jié)點通常呈輻射狀的方式，這就需要對輻射狀約束條件進行定義：

(10)

式中：μij為配電網(wǎng)中支路ij中節(jié)點i的父節(jié)點；j為子節(jié)點；Ωm為配電網(wǎng)中安裝設(shè)備之外的其他節(jié)點的子集；ΩS為配電網(wǎng)設(shè)置有諸如變壓器負(fù)荷的節(jié)點的集合[6]。

2 網(wǎng)配調(diào)度方案設(shè)計

基于上述約束條件，改進型混沌進化算法模型[7]如圖1所示。

圖1 改進型混沌進化算法示意圖

下面通過分步驟計算改進型混沌進化算法模型。

步驟一：設(shè)置配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點種群規(guī)模為NP；g為迭代次數(shù)；G為設(shè)置的迭代次數(shù)，將該原始種群記作為X=[X1，X2，…，XNP]。每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點個體記作為Xj=[xj,1，xj,2，…，xj,D]，j為非零自然數(shù)，D為配電網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的維數(shù)[8]。然后將配電系統(tǒng)各個數(shù)據(jù)信息通過混沌原始時間序列表示為：B={B1，B2，…，BNP}，按照維度為D的數(shù)據(jù)量進行擴展，以初始時間序列矩陣的方式將放映所有維度和配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息關(guān)聯(lián)起來，關(guān)聯(lián)矩陣公式為：

(11)

配電系統(tǒng)各個數(shù)據(jù)信息輸出的初始時間序列、矩陣時間序列通過以下公式表示：

xa,d=xmin，d+ba,d(xmax，d-xmin，d)

(12)

式中:Xa,d為配電系統(tǒng)中第a個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸出個體樣本為d維度的初始優(yōu)化解。通過該初始優(yōu)化接，得出所有配電網(wǎng)系統(tǒng)初始優(yōu)化解的矩陣關(guān)聯(lián)[9]表達式，如式(13)所示。

(13)

步驟二：變異計算，假設(shè)配電系統(tǒng)中的不同動態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中的g為種群迭代的代數(shù)，在進行變異計算時，配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點原始種群[10]中對某配電網(wǎng)節(jié)點個體變異計算的公式如式(14)所示。

(14)

式中:W為配電系統(tǒng)中的不同動態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點變異個體向量;y為用戶根據(jù)變異需求設(shè)置的縮放因子。

步驟三：交叉計算，將不同動態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中變異個體進行交叉計算，通過交叉輸出子代個體，輸出方程可以為：

(15)

式中:w為交叉后輸出的子代個體；rand()為網(wǎng)絡(luò)動態(tài)隨機輸出數(shù)據(jù);CR為不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)據(jù)信息的交叉概率。則交叉概率初始計算公式可以為：

CR=CR0·g2exp[1-gmax/(g+1)]

(16)

式中:R0為配電網(wǎng)交叉的原數(shù)數(shù)據(jù)概率值。

步驟四：最優(yōu)解搜索，在輸出的配電網(wǎng)節(jié)點信息中，將迭代出的子代個體輸出之后，對最優(yōu)解進行選擇，然后設(shè)置最小適應(yīng)度，將輸出的最小適應(yīng)值作為配電網(wǎng)系統(tǒng)待優(yōu)化節(jié)點的代表性最優(yōu)解，然后將具有的W和x個體進行比較。對比公式如式(17)所示。

(17)

式中:f為配網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)進行配置優(yōu)化時選擇的適應(yīng)性函數(shù)。通過反復(fù)迭代計算后，最優(yōu)解將出現(xiàn)很多種，需要將最優(yōu)解以動態(tài)概率的方式是否為所選擇的最優(yōu)解，通過式(18)來表示。

(18)

步驟五：通過步驟四判斷出選擇的配電系統(tǒng)優(yōu)化節(jié)點是否為最優(yōu)解，當(dāng)不是最優(yōu)解時，則返回步驟二重新進行計算；當(dāng)輸出為最優(yōu)解時，則將輸出的數(shù)據(jù)陣列傳輸?shù)紹P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行二次診斷，最終使故障診斷數(shù)據(jù)達到精度最小，從而大大提高網(wǎng)配的精度，將能耗減少到最小。

3 試驗結(jié)果與仿真

試驗環(huán)境如表1所示。

表1 試驗環(huán)境條件

應(yīng)用本文研究改進型混沌進化算法模型時，模型的參數(shù)數(shù)據(jù)設(shè)置如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)參數(shù)設(shè)置

在應(yīng)用本文研究改進型混沌進化算法模型時，對控制節(jié)點控制時，采用的控制參數(shù)如表3所示。

表3 控制參數(shù)

通過上述數(shù)據(jù)設(shè)置，然后構(gòu)建配網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。其中，線路中的負(fù)荷點之間的實線表示已經(jīng)構(gòu)建完成的配電網(wǎng)饋線，線路中的負(fù)荷點之間的虛線表示能夠進行選擇的待構(gòu)建的饋線，其中的S1、S2、S3和S4分別表示配電系統(tǒng)中的供源電源。

在圖2的配電網(wǎng)重構(gòu)架構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為33個，負(fù)荷點為32個，支點為37條。具體信息如表4所示。

圖2 配電網(wǎng)重構(gòu)架構(gòu)示意圖

選擇40個不同的負(fù)荷節(jié)點進行運行，將本文方法與粒子群算法、啟發(fā)式算法和重構(gòu)前進行對比，得出如圖3所示的電壓分布圖。

表4 配電網(wǎng)合環(huán)點和支路信息

圖3 配網(wǎng)優(yōu)化對比示意圖

通過圖3可以看出，重構(gòu)后的電壓值較為穩(wěn)定。通過優(yōu)化后，配變運行效率曲線如圖4所示。

圖4 配電網(wǎng)系統(tǒng)運行情況

通過圖4可以看到，當(dāng)負(fù)載處于過載時，配電網(wǎng)的運行效率可能會變高，運行效率大于0.8。說明通過本文方法，配網(wǎng)運行效率得以提高。在長期時間內(nèi)，處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)。

網(wǎng)絡(luò)利用率通過文獻[11]和文獻[12]進行對比[11-12]，網(wǎng)絡(luò)利用率如式(19)所示。

(19)

式中：xi為配電網(wǎng)中第i條配網(wǎng)支路輸出的功率值；φi(xi)為配電網(wǎng)中第i條配網(wǎng)支路中輸出功率概率密度函數(shù)；Si,max為配電網(wǎng)中i條支路輸出的最大極限傳輸功率；N為配電網(wǎng)中具有的支路數(shù)。

通過圖5可以看到，本文方法在經(jīng)過4～10 d的試驗中，網(wǎng)絡(luò)利用率為最高。

圖5 配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)利用率對示意圖

4 結(jié)束語

針對配電網(wǎng)系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，本文通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)損輸出最小值作為目標(biāo)函數(shù)進行配電網(wǎng)重構(gòu)設(shè)計，以影響配電網(wǎng)運行的重要因素作為考核目標(biāo)，通過構(gòu)建改進型混沌進化算法模型，實現(xiàn)配電網(wǎng)動態(tài)資源調(diào)配，提高了配電網(wǎng)資源利用率，大大提高了網(wǎng)絡(luò)利用率。