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    最小生成樹算法在配電網(wǎng)重構(gòu)中的應用

    2014-03-20 06:11:18,,
    四川電力技術 2014年6期
    關鍵詞:損耗配電配電網(wǎng)

    , , , ,

    (1.西南石油大學電氣信息學院,四川 成都 610500;2.國網(wǎng)成都供電公司客服中心,四川 成都 610046;3.國網(wǎng)天府新區(qū)供電公司, 四川 成都 610000)

    0 引 言

    作為電力系統(tǒng)重要組成部分的配電系統(tǒng),由于直接面向終端用戶,所以對其供電可靠性和電能質(zhì)量方面的要求也越來越高,而它的完善與否直接關系著廣大用戶的用電可靠性和用電質(zhì)量[1]。隨著電力用戶逐漸增多,配電線路經(jīng)常出現(xiàn)超負荷或輕負荷現(xiàn)象,出現(xiàn)電壓降低,并且有功損耗增加。

    而通過配電網(wǎng)重構(gòu)可以很好地解決上述問題,實現(xiàn)負荷的均衡和降低有功損耗。通過配電網(wǎng)絡重構(gòu)可以實現(xiàn)降低配電網(wǎng)線損,提高系統(tǒng)經(jīng)濟性;均衡負荷,消除過載,提高供電電壓質(zhì)量,提高供電可靠性。配電網(wǎng)重構(gòu)的方法有很多,文獻[2]采用最短路徑算法對配電網(wǎng)進行重構(gòu),利用最短路徑算法尋找所有負荷節(jié)點的供電最短路徑,在形成的樹狀網(wǎng)絡中利用最小點電壓法進行支路交換操作。該方法對降低系統(tǒng)有功損耗和提高供電質(zhì)量作用明顯,但由于需要尋找根節(jié)點向每個負荷節(jié)點供電的最短路徑,計算復雜。文獻[3]采用基于圖論的改進遺傳算法進行重構(gòu)優(yōu)化,在初步連接圖的基礎上尋找最優(yōu)的生成樹,基于破圈法和環(huán)路的性質(zhì)進行編碼操作,得到最優(yōu)解,該算法在配電網(wǎng)重構(gòu)中具有理想的效果,能以較大概率保證收斂到全局最優(yōu)解,但該方法計算量較大,速度較慢。文獻[4]提出了一種利用節(jié)點電壓進行配網(wǎng)重構(gòu)的方法,將電壓均衡指數(shù)作為目標函數(shù),通過連續(xù)的支路交換操作來尋求配電網(wǎng)的最佳結(jié)構(gòu),該方法即使在嚴重缺乏量測點時,仍可以進行。文獻[5]提出了通過組合負荷實現(xiàn)尋優(yōu)的重構(gòu)方法,利用最短路徑法按照某一順序為每個負荷分別尋找供電路徑, 然后利用遺傳算法選擇最優(yōu)的負荷排列順序, 從而實現(xiàn)在局部最優(yōu)解中尋求全局最優(yōu)解。因算法不依賴于網(wǎng)絡初始結(jié)構(gòu),可以得到全局最優(yōu)解,但存在“維數(shù)災”問題。此外,還有應用于智能電網(wǎng)的配電網(wǎng)重構(gòu)[6],最小供電成本的配電網(wǎng)重構(gòu)[7]等,及基于各種智能優(yōu)化算法[8-10]的配電網(wǎng)重構(gòu)。

    基于圖論的最小生成樹算法是網(wǎng)絡最優(yōu)化算法中最重要的算法之一,在很多工程技術領域中得到應用。例如,在若干城市之間架設通信線纜,鋪設線路、鐵路或各種管道,要求總的路線長度最短或材料最省、成本最低等。而目前常用的最小生成樹算法有Prim算法和Kruskal算法,這里選用改進Kruskal算法進行配電網(wǎng)重構(gòu)。通過數(shù)學建模建立目標函數(shù)后利用潮流算法計算環(huán)網(wǎng)節(jié)點電壓,并對每一條邊賦權(quán)值后進行最小生成樹計算,并通過反復迭代更新權(quán)值的方式使網(wǎng)絡達到最優(yōu)。33節(jié)點和69節(jié)點算例驗證了算法的有效性。

    1 配電網(wǎng)重構(gòu)算法

    1.1 數(shù)學模型

    (1)目標函數(shù)

    配電網(wǎng)重構(gòu)一般以降低配電網(wǎng)的線路損耗、提高配電網(wǎng)的電壓質(zhì)量、提高供電可靠性和均衡負荷等為目標,也可以綜合上述多個指標為目標。采用以最小有功損耗為目標,其表達式為

    (1)

    (2)

    式中,m為網(wǎng)絡中支路總數(shù);Pi和Qi為流過支路的有功功率和無功功率;Ri為支路電阻;Ui為支路的首端電壓;U為最低節(jié)點電壓值;ΔP為網(wǎng)絡中所有線路的有功損耗之和。

    (2 )約束條件

    配電網(wǎng)重構(gòu)的目標是使f最小,且滿足下面的約束條件。

    Ui,min≤Ui≤Ui,max

    (3)

    Ii≤Ii,max

    (4)

    Si≤Si,max

    (5)

    (6)

    式中,Ui,min和分別為節(jié)點i的電壓下限和上限;Ii,max為支路電流最大值;Si,max為支路i或配電變壓器的最大負載能力;PLi和QLi分別為節(jié)點i注入的有功功率和無功功率;Gij、Bij、δij分別為節(jié)點i、j的電導、電納和電壓相角差;n為系統(tǒng)總節(jié)點數(shù);U1、Uj分別為節(jié)點i、j的電壓幅值。網(wǎng)絡輻射狀運行,無環(huán)路及孤立節(jié)點。

    1.2 基于Kruskal算法的最小生成樹計算原理

    由于配電網(wǎng)是閉環(huán)設計,開環(huán)呈輻射狀運行,配電網(wǎng)絡重構(gòu)問題所求的最優(yōu)解可看作是在賦權(quán)圖中尋找以根節(jié)點為起點,滿足目標函數(shù)的最小生成樹問題[11]。將Kruskal算法應用于配電網(wǎng)絡重構(gòu)的一個顯著優(yōu)勢就是可以建立所有負荷節(jié)點與根節(jié)點的連接,并自動形成輻射狀網(wǎng)絡。

    為便于描述,可用G=(V,E)來描述一個配電網(wǎng)絡(其中V為節(jié)點集合、E為邊集合)[12],配電網(wǎng)重構(gòu)問題所求的最優(yōu)解可以認為是滿足目標函數(shù)中的一棵最小生成樹T。用l(e)表示邊的權(quán)值,則所有負荷節(jié)點和根節(jié)點的最小生成樹可以表示為[8]

    (7)

    Kruskal算法是目前公認的求最小生成樹問題的最好方法。對于一個連通賦權(quán)圖G=(V,E),圖G的最小生成樹T按下述方法構(gòu)造:在E中選擇權(quán)值最小的邊,作為T的第一條邊,相繼選擇E剩下的邊中權(quán)值最小的邊加入T,且該邊滿足不與前面所選的邊構(gòu)成圈,持續(xù)這種做法,直至產(chǎn)生一個生成樹[9]。

    1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)的搜索算法

    由于Kruskal算法不依賴網(wǎng)絡的初始結(jié)構(gòu),使得形成樹狀網(wǎng)絡變得較容易,并且易于解決復雜結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡的尋優(yōu)問題。具體步驟如下。

    由文獻[4]可知,在僅能夠獲得配電線路沿線柱上開關處的量測信息的情況下,仍然能夠求解出網(wǎng)絡重構(gòu)后沿線各處的電壓降落,因此對于量測不足的配電系統(tǒng),也可以認為其電壓降落是已知的。所以對于配電網(wǎng)來說其各節(jié)點電壓值是很容易得到的。由此,文獻[4]提出基于電壓的平衡指數(shù)來調(diào)整聯(lián)絡開關和分段開關的位置,最終得到一個滿足約束的最優(yōu)網(wǎng)絡。定義網(wǎng)絡中各聯(lián)絡開關和分段開關的電壓平衡指數(shù)為VBLi-j。

    VBLi-j=max(UNi,UNj)/min(UNi,UNj)

    (8)

    式中,min(UNi,UNj)表示取小值;max(UNi,UNj)表示取大值。

    所提算法主要步驟如下。

    (1)求電壓平衡指數(shù):閉合配電網(wǎng)中的所有聯(lián)絡開關,通過計算環(huán)網(wǎng)潮流得到節(jié)點電壓,以此來求得各開關的電壓平衡指數(shù)。

    (2)初始最小生成樹的生成:以各開關的電壓平衡指數(shù)為求最小生成樹的邊的權(quán)值,利用最小生成樹算法Kruskal算法求得最小樹T(K),這是對配電網(wǎng)的初次優(yōu)化,得到一個輻射狀運行的網(wǎng)絡,通過潮流計算得到最小生成樹T(K)的有功損耗和最低節(jié)點電壓。

    (3)聯(lián)絡開關排序:將得到的除最小生成樹T(K)外斷開的開關按權(quán)值從小到大的順序放入隊列Q中,在下面所用的標準算例中,得到斷開的開關有5條,作為聯(lián)絡開關處理。

    (4)聯(lián)絡開關排序:取出隊列Q之首的開關k放到T(K)中,由此產(chǎn)生一個環(huán)路,計算當前網(wǎng)絡的權(quán)值,選擇除新加邊外環(huán)路上所有開關,按權(quán)值從小到大排列放入隊列Q1中。

    (5)迭代更新:斷開隊列Q1之首的開關n,即可構(gòu)成一棵新的樹T(N)。進行潮流計算,比較T(N)和T(K)的有功損耗。

    比較結(jié)果分為以下兩種情況。

    1)若T(N)的有功損耗小于T(K)的有功損耗,且滿足約束,則此聯(lián)絡開關閉合為最優(yōu)結(jié)果,將Q1中斷開的開關n放入隊列Q的末端,并且清空隊列Q1,返回步驟(4)。

    2)若T(N)的有功損耗大于T(K)的有功損耗,將Q1中首元素n置于Q1隊列末端,返回步驟(5),反復迭代。

    在此過程中可能會出現(xiàn)依次斷開Q1隊列的所有開關后依然無法得到使T(N)的有功損耗小于T(K)的有功損耗的開關n。在這種情況下,開關k為最優(yōu)開關,將開關k放入隊列Q的末端,并且清空隊列Q1,返回步驟(4)。

    當初始隊列Q中的聯(lián)絡開關全部動作完時算法結(jié)束。

    2 算例分析

    為驗證所提方法的正確性和可行性,選擇文獻[4]所用的2個標準算例33節(jié)點系統(tǒng)和69節(jié)點系統(tǒng)進行驗證,并將計算結(jié)果和不同算法重構(gòu)的運算結(jié)果進行比較。

    2.1 33節(jié)點系統(tǒng)

    該配電網(wǎng)為12.66 kV的配電系統(tǒng),有33個節(jié)點、37條支路,其中的5條為聯(lián)絡開關,系統(tǒng)總有功負荷為3 715 kW,初始有功損耗為202.68 kW。采用所提方法得到的優(yōu)化結(jié)果如表1所示。

    表1 33節(jié)點系統(tǒng)配電網(wǎng)絡重構(gòu)結(jié)果

    由表1結(jié)果可以看出所提算法與文獻[4]的結(jié)果一致。重構(gòu)前系統(tǒng)最低電壓為0.913 1 p.u.,重構(gòu)后系統(tǒng)最低電壓為0.937 8 p.u.,提高了2.7%,從一定程度上改善了電壓質(zhì)量,系統(tǒng)重構(gòu)前后電壓變化如圖1所示。重構(gòu)前系統(tǒng)有功損耗為202.68 kW,重構(gòu)后系統(tǒng)有功損耗為139.55 kW,降低了31.1%。

    圖1 33節(jié)點系統(tǒng)重構(gòu)前后節(jié)點電壓比較

    2.2 69節(jié)點系統(tǒng)

    該配電網(wǎng)為12.66 kV的配電系統(tǒng),有69個節(jié)點、73條支路,其中的5條為聯(lián)絡開關,系統(tǒng)總有功負荷為3 802.19 kW,初始有功損耗為226.05 W。采用所提方法得到的優(yōu)化結(jié)果如表2所示。由于所采用的節(jié)點編號與文獻[4]不同,所以得到的開關編號不同,但最終結(jié)果是一致的。

    在系統(tǒng)規(guī)模增大后,所得計算結(jié)果仍與文獻[4]的結(jié)果保持一致,這說明了針對不同規(guī)模的配電系統(tǒng)所提算法仍然適用。由表2可知,重構(gòu)前系統(tǒng)最低電壓為0.901 8 p.u.,重構(gòu)后系統(tǒng)最低電壓為0.942 8 p.u.,提高了4.5%,改善了整個配電系統(tǒng)的電壓質(zhì)量;重構(gòu)前系統(tǒng)有功損耗為226.05 kW,重構(gòu)后系統(tǒng)有功損耗為99.67 kW,降低了56.03%。

    表2 69節(jié)點系統(tǒng)配電網(wǎng)絡重構(gòu)結(jié)果

    圖2 69節(jié)點系統(tǒng)重構(gòu)前后節(jié)點電壓比較

    3 結(jié) 論

    (1)提出了以有功損耗最小為目標函數(shù)的配電網(wǎng)絡重構(gòu)方法,該方法利用Kruskal算法在配電網(wǎng)所有開關閉合的情況下,將線路電壓平衡指數(shù)為權(quán)值,通過尋找圖的最小生成樹初步優(yōu)化網(wǎng)絡,為后續(xù)的細致優(yōu)化提供一個可行的初始解。通過Kruskal算法的初步優(yōu)化使得所提算法不依賴網(wǎng)絡的初始結(jié)構(gòu),具有更好的適用性。

    (2)通過動態(tài)調(diào)整各條邊的權(quán)值并反復迭代進行支路交換操作,細致優(yōu)化網(wǎng)絡,進一步尋找滿足目標函數(shù)的網(wǎng)絡拓撲,兩個常用算例表明該算法取得了滿意的效果。

    通過對以上算例的分析可知,利用算法對網(wǎng)絡進行重構(gòu)后,網(wǎng)絡的供電電壓質(zhì)量明顯提高,有功損耗也大為降低,重構(gòu)效果明顯,與此同時適用不同規(guī)模的配電網(wǎng)絡。

    [1] 王守相,王成山.現(xiàn)代配電系統(tǒng)分析[M].北京:高等教育出版社,2007.

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