吳雪，肖瑩，張旺，諸德律，盧璐

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，江蘇南京 210008）

負(fù)荷調(diào)控是電力需求的一種體現(xiàn)，也是一種重要發(fā)展形式，其重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了分散負(fù)荷在激勵(lì)信號(hào)影響下，使得電力消納方式得到了有效改變，并以等效發(fā)電形式參與智能變電站調(diào)控，為系統(tǒng)削峰填谷提供重要支持。目前，智能變電站負(fù)載控制主要按照發(fā)電量來(lái)完成。當(dāng)用戶超過計(jì)劃用電時(shí)，調(diào)度人員會(huì)告知用戶通過減負(fù)荷、切斷用戶電源等方法進(jìn)行控制，而不能控制分支用戶。對(duì)于分支用戶，必須派人員到現(xiàn)場(chǎng)強(qiáng)制停電,不但造成電力系統(tǒng)效率低，也嚴(yán)重影響了電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。因此，有必要建立一套能夠?qū)崟r(shí)調(diào)控負(fù)荷的系統(tǒng)。

文獻(xiàn)[1]提出了結(jié)合動(dòng)態(tài)負(fù)載安全裕度評(píng)價(jià)指標(biāo)的調(diào)控方法，在制定負(fù)荷溫度約束條件的情況下，建立了電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)載流量計(jì)算模型，并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。充分考慮站間轉(zhuǎn)供，使用最大電流方法確定變電站各個(gè)母線段負(fù)荷點(diǎn)的供電能力，求出負(fù)荷安全裕度下的超額負(fù)荷量；文獻(xiàn)[2]提出了基于環(huán)電流約束的負(fù)荷調(diào)控方法，該方法充分發(fā)揮了智能變電所的分布式電源調(diào)節(jié)潛能，并分析含DG 配電饋線的調(diào)節(jié)條件，得到配電饋線的合環(huán)穩(wěn)定約束。通過對(duì)變電所電力均衡約束的分析，提出了一種以最少的電力輸出為目標(biāo)的調(diào)節(jié)模式。但是上述兩種方法難以克服維數(shù)災(zāi)難。為了解決這一問題，提出基于遺傳算法的智能變電站避峰負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)。

1 基于遺傳算法的優(yōu)化調(diào)控原理

為了解決智能變電站避峰負(fù)荷調(diào)控求解陷入局部最優(yōu)解的問題，利用遺傳算法調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。設(shè)計(jì)基于遺傳算法的優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 基于遺傳算法優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

由圖1 可知，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要是由輸入層、隸屬函數(shù)層和匹配層組成的。每層都具有明確的邏輯意義，其中第一層的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分別是誤差和誤差變化率；第二層的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分別是權(quán)值和閾值。利用高斯激勵(lì)函數(shù)歸一化處理[3-4]模糊變量，對(duì)該層的進(jìn)行加權(quán)和閾值調(diào)節(jié)，調(diào)整高斯函數(shù)矢量，構(gòu)建隸屬函數(shù)，該層的輸出為模糊變量從屬程度；第三層的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是隸屬度，通過將不同隸屬度相乘，能夠獲取模糊規(guī)則強(qiáng)度[5-6]。由于受控對(duì)象特點(diǎn)比較復(fù)雜，單靠一個(gè)量化因素難以達(dá)到理想控制效果。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于歸一化模糊定量分析方法，將控制系統(tǒng)輸入變量從基礎(chǔ)論域轉(zhuǎn)換為模糊論域[7]。

2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于遺傳算法的優(yōu)化調(diào)控原理，利用智能變電站現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源，搭建系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)，以滿足避峰負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控需求，如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

由圖2 可知，避峰負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控控制系統(tǒng)通過總線與主站交互，呈現(xiàn)分層分布式特點(diǎn)[8]。根據(jù)負(fù)荷調(diào)控時(shí)間維度，實(shí)時(shí)地與自動(dòng)發(fā)電控制配合。

2.1 負(fù)荷數(shù)據(jù)集中器

負(fù)荷數(shù)據(jù)集中器具有多種串口、光以太網(wǎng)、無(wú)線通信接口以及測(cè)控、設(shè)備信息存取、轉(zhuǎn)發(fā)、管理等多種功能，構(gòu)成了下層設(shè)備的I/O 總線和通信總線[9-10]。其主要作用是實(shí)時(shí)采集電力負(fù)荷、開關(guān)量、室內(nèi)溫度、濕度等信息，并對(duì)電力負(fù)荷精確監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了“四遙”的負(fù)載調(diào)度，即遙測(cè)、遙信、遙調(diào)、遙控，為系統(tǒng)提供集中處理數(shù)據(jù)。

2.2 負(fù)荷調(diào)控終端

用戶負(fù)荷調(diào)控終端具備傳統(tǒng)負(fù)荷控制終端的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、本地功率控制、需求側(cè)響應(yīng)等功能，防止大規(guī)模電網(wǎng)意外地快速卸載。在智能變電站中，充分利用已有通信資源，建立了一種能夠滿足精確負(fù)載控制要求的多級(jí)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信體系[11-12]。在三級(jí)結(jié)構(gòu)中，主站接收來(lái)自更高一級(jí)的穩(wěn)態(tài)控制系統(tǒng)負(fù)荷調(diào)度，并發(fā)布相應(yīng)的控制任務(wù)；控制各子站點(diǎn)的卸載，并將其上傳至主站，完成對(duì)主站的卸載指令；控制端實(shí)時(shí)傳輸用戶可中斷負(fù)荷，同時(shí)接收控制子站點(diǎn)的指令，使局部可中斷負(fù)荷迅速被切斷[13]。

3 優(yōu)化調(diào)控技術(shù)

采用遺傳算法在非連續(xù)、無(wú)規(guī)則或有噪音的情況下，得到更好的全局優(yōu)化效果。在最優(yōu)負(fù)載分配問題上，考慮到電站通常存在多個(gè)機(jī)組，而且每個(gè)機(jī)組的負(fù)載都是連續(xù)的，這是一種高精度多維連續(xù)負(fù)荷調(diào)控問題。在該問題中，采用兩次避峰調(diào)控方式確定避峰時(shí)段。

3.1 初次避峰時(shí)段分組

在確保收斂性的前提下，運(yùn)用平行搜索技術(shù)，通過自適應(yīng)優(yōu)化方法，獲得最優(yōu)個(gè)體[14]。盡管最初群體是隨機(jī)產(chǎn)生的，但是最好的方法是使其能夠滿足限制條件，需要計(jì)算第k個(gè)用戶組的第t時(shí)刻，可用于參與避峰調(diào)控的可中斷負(fù)荷，公式為：

式中，min{qk(t)}表示用戶在前一天的最小負(fù)荷值；qk(t)表示t時(shí)段的用戶負(fù)荷。第t時(shí)刻避峰負(fù)荷總量按照式（2）進(jìn)行計(jì)算。

式中，β表示所有用戶組電量缺口占當(dāng)前最大用電需求比例系數(shù)，基于此，對(duì)于初次分組的避峰選取在8:00-11:00、19:00-22:00 時(shí)段內(nèi)[15]。

3.2 二次避峰時(shí)段分組

在遺傳算法迭代時(shí)，要剔除優(yōu)選者，其優(yōu)劣評(píng)估函數(shù)就顯得尤為重要。一個(gè)適當(dāng)?shù)脑u(píng)估值越高，越能夠突出個(gè)體的優(yōu)勢(shì)，從而增加其遺傳到下一代的概率，從而更有可能將其遺傳到下一代。在求解過程中，使用遺傳算法構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)[16]。負(fù)荷最優(yōu)問題是最小化問題，目標(biāo)函數(shù)數(shù)值越小，個(gè)體越優(yōu)秀，越有可能遺傳到下一代。所以，不能簡(jiǎn)單地將目標(biāo)函數(shù)視為適應(yīng)度函數(shù)，而應(yīng)將其倒數(shù)視為適應(yīng)度函數(shù)，如下：

式中，fi(ai)表示第i個(gè)變電站的耗能；N表示變電站數(shù)量；ε表示懲罰系數(shù)。按照個(gè)人的適配性和被選概率的大小，計(jì)算當(dāng)前個(gè)人被選出的概率為：

式中，qD表示指令負(fù)荷，能夠?qū)⒇?fù)荷約束問題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束問題：

在無(wú)約束問題支持下，整個(gè)調(diào)峰過程：當(dāng)客戶接到需求時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際情況預(yù)處理負(fù)荷容量。生成二次分組，即控制組和后備組。最初的控制組是在主組之后，而后備組是空白的；根據(jù)二次分組的補(bǔ)充控制機(jī)制監(jiān)督任務(wù)，每次分配完成后，查看用戶是否配合；如果配合，就需查看調(diào)控情況。否則，繼續(xù)發(fā)送避峰請(qǐng)求；查看調(diào)控是否結(jié)束，如果結(jié)束，則需終止，否則，繼續(xù)發(fā)送避峰請(qǐng)求。基于此，對(duì)于二次分組的避峰選取在8:00-9:00、11:00-13:00、16:30-18:30、19:00-22:00 時(shí)段內(nèi)。

4 系統(tǒng)測(cè)試

實(shí)驗(yàn)選取了100 個(gè)用戶，采集這100 個(gè)用戶的負(fù)荷數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶負(fù)荷頻次特性，驗(yàn)證基于遺傳算法的智能變電站避峰負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)的合理性。

4.1 測(cè)試裝置

測(cè)試裝置將MCU 電路模塊作為整個(gè)電路核心，經(jīng)過三個(gè)三端穩(wěn)壓器，可降低直流電源電壓，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種信息的處理和控制，其結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 測(cè)試裝置

由圖3 可知，通過實(shí)時(shí)檢測(cè)智能變電站避峰負(fù)荷，獲取相關(guān)負(fù)荷信息，并通過RS485 傳輸給單片機(jī)，再由單片機(jī)處理和存儲(chǔ)獲取的信息。

4.2 測(cè)試數(shù)據(jù)分析

測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自某市電力公司2020 年11 月20 日每隔1 h 統(tǒng)計(jì)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，實(shí)際負(fù)荷走向曲線如圖4所示。

圖4 實(shí)際負(fù)荷走向曲線

由圖4 可知，用電高峰期分別為08:00-10:00、11:00-13:00、17:00-20:00，對(duì)于這些高峰期需要進(jìn)行避峰負(fù)荷調(diào)控處理。理想情況下的避峰負(fù)荷調(diào)控結(jié)果如表1 所示。

表1 理想避峰調(diào)控結(jié)果

由表1 可知，將原始負(fù)荷調(diào)控到理想負(fù)荷變化范圍內(nèi)，即為最優(yōu)調(diào)控結(jié)果。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

對(duì)比文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]和所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的避峰負(fù)荷理想調(diào)控結(jié)果，如圖5 所示。

圖5 三種方法避峰負(fù)荷理想調(diào)控結(jié)果

由圖5 可知，使用文獻(xiàn)[1]三個(gè)時(shí)間段的負(fù)荷調(diào)控范圍分別為800～1 500 kW、800～1 257 kW、800～1 502 kW；文獻(xiàn)[2]三個(gè)時(shí)間段的負(fù)荷調(diào)控范圍分別為800～1 480 kW、800～1 200 kW、800～1 420 kW；設(shè)計(jì)系統(tǒng)三個(gè)時(shí)間段的負(fù)荷調(diào)控范圍分別為800～1 250 kW、800～1 000 kW、900～1 250 kW。由此可知，設(shè)計(jì)系統(tǒng)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控結(jié)果與理想結(jié)果一致。

5 結(jié)束語(yǔ)

通過二次分組，可以有效地解決大容量的智能變電站用戶過度介入電網(wǎng)的避峰調(diào)節(jié)問題，實(shí)現(xiàn)不同調(diào)控方式下負(fù)荷調(diào)控效果滿足用戶需求。所設(shè)計(jì)系統(tǒng)解決了收斂性差的問題，具有較好的避峰負(fù)荷優(yōu)化調(diào)控效果。