劉文宗

（北京科東電力控制系統(tǒng)有限責(zé)任公司，北京 100192）

電力設(shè)備是配電網(wǎng)建設(shè)中的重要組成部分，其功能是生產(chǎn)、輸送以及分配電能，將電能安全、穩(wěn)定地輸送給用戶，保障電網(wǎng)安全、可靠地運(yùn)行[1]。調(diào)度自動化主站在某種程度上相當(dāng)于配電網(wǎng)的大腦，能根據(jù)電力設(shè)備的運(yùn)行工況及特征有針對性地匯總收集的各項(xiàng)信息，對比分析數(shù)據(jù)并進(jìn)行潮流計(jì)算[2]，從而調(diào)度電力設(shè)備。調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法至關(guān)重要?，F(xiàn)階段，傳統(tǒng)的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法多數(shù)采用文獻(xiàn)[3]提出的方法，該方法在實(shí)際應(yīng)用過程中存在自適應(yīng)調(diào)度時(shí)間較長、效率較低的問題，無法提高電力設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性以及輸出的均衡性[3]。蟻群算法（Ant Colony Optimization，ACO）能夠解決上述問題，從廣義角度來看，蟻群算法是指一種概率型搜索算法，通過正反饋式信息傳遞方式快速獲取求解問題的全局優(yōu)化特征，得出最優(yōu)解，為電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度提供有力的數(shù)據(jù)支持[4]?；诖?，該文在傳統(tǒng)的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法的基礎(chǔ)上引入蟻群算法，基于蟻群算法的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法進(jìn)行研究。

1 調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法設(shè)計(jì)

1.1 提取電力設(shè)備電流分布信號參數(shù)

該文設(shè)計(jì)的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法根據(jù)調(diào)度自動化主站的實(shí)際運(yùn)行工況及運(yùn)行特征提取主站中電力設(shè)備器件內(nèi)部的電流分布信號參數(shù)，為后續(xù)的設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度奠定良好基礎(chǔ)。

利用傳感器實(shí)時(shí)采集調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備的輸出功率參數(shù)，根據(jù)電力設(shè)備運(yùn)行過程中各個模塊輸入量與輸出量間的關(guān)系特征對輸出功率參數(shù)進(jìn)行特征分析[5]。根據(jù)電力設(shè)備多芯片壓接式控制方法原理計(jì)算器件內(nèi)部的電流分布信號參數(shù)，如公式（1）所示。

式中：W為電流分布信號參數(shù)；IA、IB和IC分別為電力設(shè)備器件的內(nèi)部總電流、內(nèi)部輸入電流和內(nèi)部輸出電流。

通過計(jì)算得出電力設(shè)備的電流分布信號參數(shù)，再結(jié)合內(nèi)部電流的分布規(guī)律獲取電力設(shè)備內(nèi)部電子的遷移傳遞特征。

1.2 建立自適應(yīng)調(diào)度對象模型

基于提取的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備電流分布信號參數(shù)獲取電力設(shè)備內(nèi)部電子的遷移傳遞特征，再建立電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度對象模型，進(jìn)行調(diào)度自動化主站初步調(diào)度的自適應(yīng)尋優(yōu)。基于電力設(shè)備參數(shù)同步融合控制原理建立電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度對象模型[6]。其原理如下：1） 采集參數(shù)。通過傳感器或測量裝置獲取電力設(shè)備內(nèi)部的各種參數(shù)（例如電流、電壓、功率以及溫度等），確保實(shí)時(shí)獲取設(shè)備狀態(tài)信息。2） 數(shù)據(jù)同步。對采集的參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行同步，并將其傳輸給調(diào)度自動化主站或數(shù)據(jù)處理中心，對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行集中管理和控制。3） 參數(shù)融合。通過整合和分析設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)，生成綜合的設(shè)備狀態(tài)描述，以便進(jìn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)度和優(yōu)化。4） 控制策略與調(diào)度。基于融合后的設(shè)備參數(shù)制定相應(yīng)的控制策略和調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)對電力設(shè)備進(jìn)行協(xié)調(diào)工作和優(yōu)化控制的功能?；诖?，該文建立的自適應(yīng)調(diào)度對象模型由2個部分組成，分別為一族設(shè)備類以及與設(shè)備類相關(guān)的多個支持類。其中，一族設(shè)備類能夠清晰、直觀地描述調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自身的特性，包括其類型、功能、電氣參數(shù)和傳輸特性等，這樣可以確保自適應(yīng)調(diào)度模型能夠準(zhǔn)確地反映電力設(shè)備的內(nèi)部特性，并為后續(xù)的調(diào)度決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；相關(guān)支持類能夠根據(jù)主站的實(shí)際運(yùn)行需求創(chuàng)建并跟蹤設(shè)備類的實(shí)例化過程，反映設(shè)備類的動態(tài)變化情況[7]。

在建立的自適應(yīng)調(diào)度對象模型中輸入電力設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征分布概率，提取設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的聯(lián)合特征參數(shù)分布[8]。基于模型約束參數(shù)重組方法重組并解析設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度終端用戶類型。在該基礎(chǔ)上，運(yùn)用兩級分層求解法，通過確定工序順序并合理安排自適應(yīng)調(diào)度工序來找到最優(yōu)的調(diào)度方案，并解決電力設(shè)備聯(lián)合調(diào)度的問題。

1.3 基于蟻群算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度

蟻群算法是一種基于螞蟻的集群行為模擬的優(yōu)化算法，其核心思想是通過模擬螞蟻在尋找食物過程中留下的信息素引導(dǎo)其他螞蟻找到更優(yōu)的路徑。該算法模擬了螞蟻尋找食物時(shí)的群體智能行為，通過一種在搜索過程中留下信息素的激勵機(jī)制，在螞蟻群中傳遞和增強(qiáng)信息素濃度，從而協(xié)調(diào)群體的行為，達(dá)到優(yōu)化的目標(biāo)。螞蟻通過釋放信息素互相通信，引導(dǎo)其他螞蟻行動。信息素的含量會隨時(shí)間衰弱逐漸被新信息取代。在該過程中，優(yōu)秀螞蟻留下更多的信息素，因此，螞蟻會根據(jù)“集體記憶”來完成尋優(yōu)工作?；谙伻核惴ǖ膬?yōu)點(diǎn)，將其應(yīng)用于調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法中，通過上述的蟻群原理，將電力系統(tǒng)中的設(shè)備、負(fù)荷以及能源等因素抽象為信息素，根據(jù)系統(tǒng)中每個節(jié)點(diǎn)的信息素濃度來評估節(jié)點(diǎn)的質(zhì)量，從而選擇最佳節(jié)點(diǎn)的策略進(jìn)行優(yōu)化，以期通過蟻群算法提高調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法的調(diào)度效果?；诖?，綜合考慮配電網(wǎng)運(yùn)行可靠性優(yōu)化的要求，對供電線路各類開關(guān)的位置進(jìn)行重新配置，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)分段開關(guān)最優(yōu)配置的目標(biāo)[9]。

基于蟻群算法建立電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度代價(jià)函數(shù)收斂極限式，如公式（2）所示。

式中：F（x）為自適應(yīng)調(diào)度代價(jià)函數(shù)。

將自適應(yīng)調(diào)度代價(jià)函數(shù)收斂極限式與需求響應(yīng)控制終端類型分布情況結(jié)合，設(shè)計(jì)電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度蟻群尋優(yōu)收斂路徑。加入多徑分量，構(gòu)建調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度尋優(yōu)模型，自適應(yīng)調(diào)度流程如圖1所示。

圖1 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度尋優(yōu)流程示意圖

首先，實(shí)時(shí)讀取調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備的各項(xiàng)參數(shù)信息。根據(jù)自動化主站的運(yùn)行工況設(shè)置計(jì)數(shù)器的工作模式，配置相關(guān)參數(shù)，參數(shù)包括螞蟻的數(shù)量、初始信息素、信息素的更新速率、期望負(fù)荷量以及電力設(shè)備負(fù)荷比例分布等。讀取電力設(shè)備文件數(shù)據(jù)，加載傳輸緩沖區(qū)。其次，調(diào)節(jié)電力設(shè)備負(fù)荷總量，使其達(dá)到均衡狀態(tài)。基于負(fù)荷調(diào)度任務(wù)分配方式獲取電力設(shè)備待調(diào)度的期望負(fù)荷量。根據(jù)電力設(shè)備負(fù)荷比例分布，結(jié)合上述蟻群尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度。判斷調(diào)度后自動化主站中的電力設(shè)備輸出是否達(dá)到均衡狀態(tài)，判斷依據(jù)是監(jiān)測電力設(shè)備的負(fù)荷分布情況，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測各個電力設(shè)備的負(fù)荷輸出情況判斷是否達(dá)到均衡狀態(tài)，將負(fù)荷分布情況與期望負(fù)荷量進(jìn)行對比，如果負(fù)荷分布在可接受范圍內(nèi)，就認(rèn)為達(dá)到均衡狀態(tài)；如果未達(dá)到均衡狀態(tài)，就重復(fù)上述自適應(yīng)調(diào)度步驟；如果達(dá)到均衡狀態(tài)，就輸出電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度結(jié)果，關(guān)閉各項(xiàng)數(shù)據(jù)文件，完成整個調(diào)度任務(wù)。

2 試驗(yàn)分析

在提出的自適應(yīng)調(diào)度方法投入實(shí)際自動化主站應(yīng)用前，需要對該方法的自適應(yīng)調(diào)度效果和可行性進(jìn)行驗(yàn)證，確認(rèn)該方法能夠達(dá)到調(diào)度自動化主站運(yùn)行的預(yù)期要求后，才可以大規(guī)模使用?；诖耍撐倪M(jìn)行試驗(yàn)。

2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

選取S市配網(wǎng)調(diào)度自動化主站作為該試驗(yàn)的研究目標(biāo)。該市配網(wǎng)調(diào)度自動化主站的運(yùn)行概況參數(shù)見表1。

表1 S市配網(wǎng)調(diào)度自動化主站概況參數(shù)

通過表1可以獲取S市配網(wǎng)調(diào)度自動化主站的運(yùn)行工況。在該基礎(chǔ)上，利用該文設(shè)計(jì)的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法對S市配網(wǎng)調(diào)度自動化主站進(jìn)行全方位調(diào)度，獲取自適應(yīng)調(diào)度結(jié)果，檢驗(yàn)該文設(shè)計(jì)的調(diào)度方法的可行性。

2.2 結(jié)果分析

為了避免單一的試驗(yàn)存在偶然性，該文引入對比試驗(yàn)的方法，將該文提出的基于蟻群算法的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法設(shè)置為試驗(yàn)組，將文獻(xiàn)[3]提出的基于需求側(cè)相應(yīng)的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法設(shè)置為對照組一，將文獻(xiàn)[7]提出的基于遺傳算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法設(shè)置為對照組二。采用MATLAB模擬分析軟件模擬3種自適應(yīng)調(diào)度方法的運(yùn)行過程，對比3種方法的調(diào)度結(jié)果。為了避免試驗(yàn)結(jié)果過于混亂，選取調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度完成時(shí)間作為該試驗(yàn)的評價(jià)指標(biāo)。隨機(jī)選擇7個電力設(shè)備試件，分別為油浸式配電變壓器、避雷器、斷路器、高壓開關(guān)柜、環(huán)網(wǎng)柜、柱上開關(guān)以及電纜分支箱，對7個電力設(shè)備試件進(jìn)行標(biāo)號處理，分別標(biāo)號為DLSJ-01#～DLSJ-07#。在電力設(shè)備輸出功率增益為120 dB、迭代次數(shù)為400次的前提條件下，測定3種方法完成電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度所需時(shí)間并進(jìn)行對比，結(jié)果見表2。

表2 3種方法電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度時(shí)間對比結(jié)果

由表2可知，在應(yīng)用該文提出的基于蟻群算法的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法后，7個電力設(shè)備試件完成自適應(yīng)調(diào)度所需時(shí)間始終比另外2種方法短，自適應(yīng)調(diào)度時(shí)間最長不超過2.01 s，而對照組一的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度時(shí)間最短為4.37 s，對照組二的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度時(shí)間最短為4.08 s。由對比結(jié)果可知，該文提出的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法具有更高的可行性，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度，使調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的輸出均衡性效果達(dá)到最佳。

3 結(jié)語

綜上所述，為了優(yōu)化調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的效果，提高自適應(yīng)調(diào)度效率，該文在傳統(tǒng)電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，引入蟻群算法，基于蟻群算法的調(diào)度自動化主站中電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法進(jìn)行深入研究。該文提出的方法縮短了電力設(shè)備各試件自適應(yīng)調(diào)度所需時(shí)間，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成調(diào)度任務(wù)，保證調(diào)度的穩(wěn)定性和均衡性，對調(diào)度自動化主站的安全、高效運(yùn)行具有重要意義。