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供电故障恢复的有效机制研究绪论核心刊物

博今文化 / 2019-10-09
供电故障恢复的有效机制研究绪论 发布时间:2018-03-23

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  【题目】配电网故障处理中的最优算法探究
  【第一章】供电故障恢复的有效机制研究绪论
  【第二章】配电网故障恢复数学模型研究
  【第三章】基于差分进化算法的配电网故障恢复研究
  【第四章】基于改进萤火虫算法的配电网故障恢复研究
  【第五章】基于混沌搜索蝙蝠算法的配电网故障恢复研究
  【第六章-参考文献】配电网快速修复算法模式探析总结与参考文献

  第1章 绪论

  1.1课题背景及意义

  随着电力系统发展配电网结构日趋复杂,当配电网系统发生故障后对人们生活的影响危害越来越大[1]。当今时代的快速发展,目前的电力网络稳定性已不能满足于人们的需求,并且对电压合格率和供电可靠性要求逐渐提高[2],为保证电力网络系统安全稳定性,避免发生停电事件以及出现故障后能够快速恢复停电区域供电是我国电力行业的迫切追求的目标。研究如何快速地恢复失电区域供电系统是目前电网建设的紧迫任务。在电力系统中,根据电能的流向,将送出电能这一侧称之为送端,反之,接受电能这一端称之为受端,配电网属于接受电能这一端,保证对用户的可靠性供电起着重要作用。

  当今我国解决配电网故障恢复问题主要是由调度工作人员的运行经验决定的[3],但随着配电网结构变的越来越复杂,很难在短时间内得到大量的配电系统信息,如果只靠调度工作人员的运行经验来制定恢复方案是非常困难的[4],所以应该采取预防事故发生的措施。当电网发生故障时,某些地区中断供电是不可避免的,如何对故障进行处理并使得非故障停电区域恢复供电是我国当今电力行业发展研究的方向。如果仅依靠电网系统线路规划、改善电网系统结构,配备可靠的继电保护装置等措施预防事故,难以满足当代电力行业的发展需求。

  当电网系统出现故障时,通过有效的故障恢复方法,首先对故障区域进行中断供电,否则可能会发生短路,给电网带来更大的损失,根据调度人员经验分析尽量减少停电的区域,应该尽早的对故障区域恢复供电,尽量降低停电带来的损失。配电网故障恢复问题是一个非常复杂难以决策的过程,同时也受到极其多的不确定性因素[5]。能量管理系统(Energy Management System,简称EMS)其中一项作用是对网络发生故障时进行处理,其主要功能是采集数据与监控系统(Supervisory Control and Data Acquisition,简称SCADA)收集开关跳闸信息和故障信息[6],通过智能软件对电网故障进行判断分析,提出正确有效的供电恢复策略,使发生故障时网络的损失减少到最小。最后对采集得到的数据进行分析,研究出适用的故障恢复优化策略,得出有效可靠供电恢复方案,对整个电力行业的发展具有重大意义[4]。

  1.2国内外配电网故障恢复策略的研究现状

  自1980年以来,已经有部分相关研究人员开始关注配网重构在电力系统中的应用。最初研究配电网重构是将研究的核心放在重构配网规划,并分析比较各供电网络应供电行为所需的成本多少。经过深入研究配网重构的相关理论之后,相关研究人员已经逐渐将目光转移到配电网自动化更深层次的研究,于是把网络重构应用于配电网自动化,对配电网的运行起到很好的作用,证实将重构引入配电自动化的可行性[7]。目前对配电网重构优化研究主要分为两个方面,一方面是配电网处于正常运行状态时对网络重构进行优化,另一方面是当配电网发生故障时需要对网络进行重构优化得出最优恢复方案,论文发表网站,本文对配电网发生故障时进行深入研究,并提出故障恢复方案。

  配电网具有以下特点:环网结构、没有闭合环路以及网络呈辐射状[8]。当配电网络发生故障时,此时需要对网络进行重构,通过对分段开关和联络开关的开合,把故障点断开,对中断供电负荷区域进行供电恢复。随着时代的发展,配电网络的结构纵横交错,当配电网发生故障采用的恢复算法也要与时俱进,才能更加有效的找出最优方案。

  根据国内外各研究成果可知配电网故障恢复策略有以下三类:传统的数学优化算法[9]、启发式算法[10-12]、人工智能优化算法[13-15]。

  1 传统数学优化算法传统的数学优化算法中包括多种方法,比如支路交换法[16]、混合整数法[17等,主要属其中混合整数法发展最成熟。传统数学优化方法只适用于小规模,结构单一的配电网发生故障求解最优恢复方案[18]。但随着智能电网的发展,配电网结构日趋复杂,寻找故障恢复策略成为高维非线性问题[19],用传统数学优化方法很难快速地获得较优解,对实际问题进行处理分析,把多个问题进行单一化,有可能会遗失原本的最优解,因此该方法不适用运用到求解多目标问题优化中[20]。

  2 启发式算法支路交换算法是于1988年由S. Civanlar提出,通过计算配电网原始结构的网损与潮流,然后将负荷通过电流模式表达,关闭某个联络开关,打开另一个分段开关,直到全部联络开关搜索完成,得出一个降低网损的优化方案[21]

  。最优流模式算法是由D. Shirmohammadi研究得出,其主要思路:将配电网网络上的所有开关闭合,呈现多环网状。通过对其电流分布的分析计算,把网络中电流值最小的支路开关开断,之后再重新对网络的电流分布情况和支路开关的闭合状态进行分析计算,一旦形成辐射状网络即终止操作。文献[22]

  以配电网的网损作为目标函数,采用改进的最优流模式算法应用于配网重构,首先在最优流模式下选择任意一个环网打开其中一个开关对改变后网络结构的网损进行计算,通过打开每个开关进行计算比较选择其中一个开关打开时网损最小作为最优解。文献[23]

  提出改进分步最优法应用于配电网开关配置,建立了费用最少的目标函数对配网开关进行分步配置,每次只能打开一个开关,然后进行分步配置,通过其他方法规则逐渐地减小配置范围,使得该算法能有效解决开关配置问题。

  3 人工智能优化算法随着智能网络时代的到来,高级工程师论文发表,相关研究人员通过研究人工智能优化算法并且应用于配网故障恢复问题中,具有一定成效。主要智能优化算法有遗传算法[24、模拟退火算法[25]、神经网络算法[26]、粒子群算法[27] 、蚁群算法[28]等等用来解决各种优化问题。

  (1)遗传算法 遗传算法是在20世纪70年代中期由C.R.Darwin提出的,通过自然现象发现种群进化过程中,不断聚集在一个最优个体上的一个过程,最后提出模拟生物进化的一种随机优化算法。当配电网络发生故障时,需要对故障进行隔离并,二进制编码中0代表开关打开1代表开关闭合,从而可以利用该算法对配电网发生故障进行恢复。文献[29]对配电网结构进行分析,提出了三种恢复重构模型,通过对遗传算法的改进,使得改进后的算法更适用于配网重构,并利用改进后遗传算法分别对三种模型进行验证。文献[30]主要研究基于遗传算法的分布式电源配电网故障恢复,通过引入DG接入配电网中,高校教师论文发表,首先考虑孤岛是否存在配电网系统中,进行孤岛划分后利用遗传算法解决配电网故障恢复问题,对遗传算法的编码进行改进,避免不必要的搜索,使得该算法收敛性能更好。

  (2)模拟退火算法 模拟退火算法来源于固体物质退火过程,是解决混合优化问题的有效方法[31]。模拟退火算法的主要流程是首先根据最初的冷却温度、冷却速率、不同的温度下支路交换数等等,然后根据不同温度下改变支路数形成的网络结构,通过形成的网络结构进行计算该网络损耗的改变,对所形成的网络结构进行比较网络损耗的大小,把网络损耗最小的网络结构进行保存。继续冷却,直到符合结束判据。该方法存在的不足是参数与退火方案对它的影响比较大,如果把它应用到网络重构中,需要对开关进行不同的组合导致网络结构不一样, 因此对网络损耗的计算比较复杂。文献[32]

  主要论述了两方面,首先, 提出了一种改进的模拟退火算法。在进化过程的开始,采用新的衰减公式来减缓温度, 提高MSA的全局搜索能力。经过一段时间后,采用传统的衰减公式来快速降低温度, 维持MSA的局部搜索能力。其次,设计了一个过度区域模型,以指导MSA找到可行的解决方案。这可以节省大量的时间来提炼可行的解决方案。文献[33]

  针对电力系统无功优化问题提出了遗传退火算法求解,根据个体的适应度值利用遗传算法的交叉和变异操作并采用退货方案进行更新,这样可以增加种群的多样性,通过算例验证所提算法的可行有效。

  (3)人工神经网络 神经网络算法主要是通过一些动物和人的大脑中神经网络的功能进行研究得出的基本思路。人工神经网络起初是于1940年中期由Mc Culloch和Pitts提出,随着科学的发展,再次把神经网络推向了高潮,在20世纪80年代初期由Hopfield提出了神经网络模型区别于传统的单向输出的神经网络,因此建立了具有反馈模式的神经网络。文献[34]把神经网络与粒子群算法结合用于短期负荷预测,通过最近研究出神经网络的最新成果用于卷积层的短期负荷预测中,与其他方法相比,该算法预测精度较高。

  (4)粒子群算法 粒子群算法由Kennedy. J与Eberhart. R通过观察生物种群平常社会行为,研究发现鸟捕食能力提出一种基于种群智能优化的算法。粒子群算法中把粒子位移当作一个解,在搜索过程中粒子通过所在的位置和速度去捕获食物,每一次搜索过程中根据种群与个体的经验对速度进行调整。将该算法应用于配电网故障恢复中,要对故障点进行隔离,需要对网络中的开关进行重新组合,采取二进制粒子群算法用0和1代表开关的开合。文献[35]将粒子群算法应用于配电网故障定位,在标准的二进制粒子群算法中引入压缩因子和惯性权重,用改进后的粒子群算法进行编码,并通过编程验证改进粒子群算法的有效可行。文献[36]建立了以网损最小的目标函数,研究分析几种常见的粒子群算法,通过比较它们的优缺点,对粒子群算法进行改进,将其应用于配电网无功优化中,采用33节点算例进行验证,并且与常用粒子群算法对比可知改进后的粒子群算法收敛性能更好。

  (5)蚁群算法 蚁群算法由Marco Dorigo于20世纪90年代初年提出,该算法主要是通过蚂蚁寻找目标食物来寻找最优路径。蚂蚁在找食物的过程中,虽然能够通过很多种不同路径找到食物,每次走过一条支路都会留下信息素,当这条路劲上的信息素越来越浓,其余蚂蚁都会通过这条路径来寻找食物,但发现一条最短路径的时候,并且此路径信息素越来越多,剩下的蚂蚁都会向这条路径集合。文献[37]利用随机生成树方法对蚂蚁进行指导路径,将蚂蚁算法与启发式算法相结合再应用于配电网重构中,可以扩大搜搜范围,使得该算法能避免陷入局部极值,增加收敛性。文献[38]论述了模糊蚂蚁算法在配电网重构的应用,总结了配电网重构中的常用数学模型,结合模糊控制理论提出了模糊蚂蚁优化算法的配电网重构。蚁群算法实际上是种群个体同时进行搜索,鲁棒性较强,通过研究出一种随机概率引入蚁群算法中,使得该算法能够找到全局最优值。但该算法也有很多缺点,其一该算法是概率型算法,和人为因素有很大关系,其二该算法计算量大,搜索时间长。

  1.3本论文的主要研究工作

  本文介绍了配电网故障恢复课题的背景意义以及研究现状,在以上描述的基础上建立了配电网故障恢复数学模型,以恢复失电负荷量和降低网络损耗为目标进行配电网络分析。当配电网发生故障后,设计出优化算法对故障后的网络进行恢复供电。本文的主要工作和内容重点如下:

  第一章介绍了配电网故障恢复国内外研究现状,分析配电网故障恢复的重要意义,对配电网故障恢复策略进行总结和分类。最后对本文主要内容进行简要说明。

  第二章主要分析配电网络结构并建立了配电网故障恢复模型,采用两种遍历算法对网络拓扑结构分析,得出广度优先搜索法更有效。提出了配电网故障恢复的目标函数及需要满足的约束条件,最后简要的介绍了各种潮流计算方法,为本文的故障恢复算法奠定基础。

  第三章首先明确了差分进化算法的基本思想、算法流程以及算法的应用研究现状。然后将差分进化算法运用到配电网故障恢复中,根据配电网重构的特点采用二进制的差分进化算法进行分析,为避免陷入局部极值,对差分进化算法的参数进行改进,使得搜索过程中跳出局部最优,然后将其应用到配电网故障恢复中,采用算例进行验证。

  第四章提出萤火虫算法应用到配电网故障恢复中,分析标准的萤火虫算法优缺点,针对发现率低、收敛慢、不易跳出局部极值等问题,提出混沌模型中的Logistic映射函数对萤火虫算法参数进行调整,将改进后的萤火虫算法运用到配电网故障恢复中,提高收敛性能,直至找出最优恢复方案。

  第五章描述蝙蝠算法的基本特性,分析基本蝙蝠算法的局限性,结合配电网故障恢复问题,采用混沌搜索策略与蝙蝠算法进行融合,评价蝙蝠群体时,提出一种带有精英策略的蝙蝠群体进行混沌优化,从而提高算法的收敛速度,跳出局部极值,直至找出全局的最优恢复方案。最后用DE算法、改进的萤火虫算法、混沌搜索蝙蝠算法分别对33节点配电网系统故障恢复进行比较和分析。

  第六章总结了本论文的主要结论,提出了论文的不足之处,为今后的进一步研究指明了方向。

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