智能配電網(wǎng)自愈控制方法綜述＊

潘杰，劉勇村，葉云峰，儀登富

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智能配電網(wǎng)自愈控制方法綜述＊

潘杰1，劉勇村2，葉云峰2，儀登富2

（1.深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518116；2.廣州長(zhǎng)川科技有限公司，廣東 廣州 510730）

主要對(duì)智能配電網(wǎng)自愈控制方法進(jìn)行了綜述，重點(diǎn)討論了智能配電網(wǎng)自愈控制方法，包括傳統(tǒng)控制方法、基于智能算法的控制方法以及混合算法的控制方法，并對(duì)未來(lái)智能配電網(wǎng)的研究趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

智能配電網(wǎng)；自愈控制；線(xiàn)路故障；母線(xiàn)

自愈式智能配電網(wǎng)的重要特征和建成的重要標(biāo)志。配電網(wǎng)自愈是指對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行不間斷的在線(xiàn)自我評(píng)估，并采用一定的控制手段及時(shí)發(fā)現(xiàn)、快速診斷和消除故障隱患；在故障發(fā)生時(shí)，在沒(méi)有或少量認(rèn)為干預(yù)的情況下，能夠快速定位、隔離故障，恢復(fù)非故障失電區(qū)域供電，避免大規(guī)模停電事故。電網(wǎng)自愈控制以不間斷供電為控制原則，電網(wǎng)的自愈控制一般有四種結(jié)果：避免故障發(fā)生、故障發(fā)生后不失去負(fù)荷、故障發(fā)生后失去部分不重要負(fù)荷、故障無(wú)法恢復(fù)。

因此，電網(wǎng)自愈的控制目標(biāo)是：盡量避免系統(tǒng)發(fā)生故障，面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化和預(yù)防控制，對(duì)各種不正常運(yùn)行狀態(tài)及時(shí)進(jìn)行糾正；一旦不可避免地發(fā)生故障，通過(guò)緊急恢復(fù)控制，及時(shí)切除故障線(xiàn)路，對(duì)非故障失電區(qū)域盡快恢復(fù)供電，并且盡量恢復(fù)所有負(fù)荷的供電；如果無(wú)法全部恢復(fù)，則必須恢復(fù)重要負(fù)荷的供電。

1 配電網(wǎng)故障自愈模型

配電網(wǎng)的故障自愈是一個(gè)多目標(biāo)、多時(shí)段、多組合、多約束的非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，因此，配電網(wǎng)故障自愈的目標(biāo)函數(shù)一般遵循開(kāi)關(guān)操作次數(shù)最少、線(xiàn)路損耗最小、失電負(fù)荷最小為目標(biāo)。其目標(biāo)函數(shù)一般為：

min=min（11+22+33）. （1）

其中：

式（2）中：min1為最小失電負(fù)荷；i為負(fù)荷的權(quán)重系數(shù)；為所有未恢復(fù)供電的母線(xiàn)數(shù)；i為未恢復(fù)供電母線(xiàn)所接的負(fù)荷。

則：

式（3）中：min2為系統(tǒng)網(wǎng)損最小；為支路總數(shù)；j為開(kāi)關(guān)的狀態(tài)變量，0和1分別為開(kāi)合；j為支路的電阻；j，j，|j|為支路的有功功率、無(wú)功功率和節(jié)點(diǎn)電壓幅值。

式（4）中：為分段開(kāi)關(guān)的數(shù)量；i為分段開(kāi)關(guān)的狀態(tài)，1為保持閉合狀態(tài)，0為由閉合狀態(tài)變?yōu)榇蜷_(kāi)狀態(tài)；為聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的數(shù)量；j為聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的狀態(tài)，1為由打開(kāi)變?yōu)殚]合狀態(tài)，0為保持打開(kāi)狀態(tài)；i，j分別為各個(gè)開(kāi)關(guān)操作代價(jià)的權(quán)重系數(shù)。

約束條件：

1+2+3=1.

=.

j≤jmax.

ij≤ijmax.

jmin≤j≤jmax.

t≤tmax. （5）

式（5）中：為節(jié)點(diǎn)-支路關(guān)聯(lián)矩陣；為饋線(xiàn)潮流矢量；為負(fù)荷需求矢量；j為第條支路上流過(guò)的功率計(jì)算值；jmax為第條支路上允許的傳輸功率最大值；jmin和jmax分別為節(jié)點(diǎn)電壓有效值的上下限；t為負(fù)荷的容量；tmax為變壓器所允許的最大容量。

2 傳統(tǒng)故障自愈方法

2.1 基于狀態(tài)量比較的自愈控制方法

該方法定義了與電網(wǎng)電壓、電流、功率、頻率相關(guān)的系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)（，，，，），然后將電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)劃分為不同狀態(tài)，比如緊急狀態(tài)、異常狀態(tài)等并對(duì)其設(shè)閥值；根據(jù)狀態(tài)函數(shù)計(jì)算的狀態(tài)值與閥值比較，得出電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)并進(jìn)行相應(yīng)的恢復(fù)操作[1]，該方法在事故預(yù)防上，可以起到很好的效果。

2.2 基于多Agent的電網(wǎng)分層自愈控制方法

通過(guò)Agent的特性[2]，將其應(yīng)用到電力系統(tǒng)的自愈控制系統(tǒng)中，建立基于多Agent的電網(wǎng)自愈控制系統(tǒng)。該方法將整個(gè)電網(wǎng)自愈控制系統(tǒng)分成控制層、應(yīng)用層和系統(tǒng)層，對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行中的不同狀態(tài)融合在不同代理層中，但其效率與配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)有很大關(guān)聯(lián)。

文獻(xiàn)[3]分析了基于多Agent各種自愈框架結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)及不足，提出了不同于傳統(tǒng)配電網(wǎng)“2-3-6”控制結(jié)構(gòu)的新的“2-3-10”控制框架結(jié)構(gòu)，并通過(guò)IEEE39節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)驗(yàn)證了方法的有效性。

3 基于智能算法的故障自愈控制方法

3.1 模擬退火算法

文獻(xiàn)[4]驗(yàn)證了模擬退火算法作為故障自愈控制方法的有效性，并提出與啟發(fā)式算法結(jié)合來(lái)提高算法效率，但文獻(xiàn)[3]并未對(duì)結(jié)合算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

3.2 粒子群算法

文獻(xiàn)[5]采用基于濃度的改進(jìn)粒子群算法解決配電網(wǎng)自愈控制優(yōu)化問(wèn)題，并進(jìn)行matlab仿真驗(yàn)證，該改進(jìn)算法具有較好的收斂性，但是該算法不能完全擺脫粒子群算法固有的陷入局部最優(yōu)解的情況。

4 基于混合算法的自愈控制方法

文獻(xiàn)[6]提出了基于圖論的配電網(wǎng)故障自愈控制方法解決含分布式電源和聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的配電網(wǎng)絡(luò)，利用圖論理論對(duì)不可行解的調(diào)整機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不可行解的修正；用離散粒子群算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)matlab對(duì)33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。

文獻(xiàn)[7]通過(guò)將Huffman算法與蟻群算法結(jié)合的混合算法，解決蟻群算法在求取故障自愈優(yōu)化過(guò)程中過(guò)早陷入局部最優(yōu)的情況，文獻(xiàn)[7]利用Huffman樹(shù)的快速延伸能力，來(lái)提高蟻群算法的全局搜索能力。

5 研究展望

目前，對(duì)智能配電網(wǎng)故障自愈的控制方法很多，但對(duì)智能配電網(wǎng)自愈指標(biāo)鮮有研究，單純的優(yōu)化自愈控制方法已不能作為智能配電網(wǎng)自愈能力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。因此，未來(lái)智能配電網(wǎng)自愈能力評(píng)估體系的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)將是包含非故障停電恢復(fù)率、故障切除時(shí)間、非故障失電區(qū)域恢復(fù)供電時(shí)間、故障恢復(fù)難度等多方面融合下的評(píng)估體系。

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［4］李大鵬.含分布式電源的智能配電網(wǎng)的故障自愈技術(shù)研究［D］.天津：天津大學(xué)，2011.

［5］吳靜子，魏登峰.基于改進(jìn)粒子群算法的配電網(wǎng)故障自愈算法［J］.2014，29（03），206-222.

［6］馮志.基于圖論的智能配電網(wǎng)故障自愈技術(shù)的研究［D］.杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2015.

潘杰（1988—），男，研究方向?yàn)榕潆娋€(xiàn)路。

劉勇村。

深圳供電局有限公司科技應(yīng)用推廣項(xiàng)目“10 kV緊湊型空氣絕緣固定式高壓開(kāi)關(guān)柜試點(diǎn)應(yīng)用研究”

2095－6835（2019）01－0062－02

TM76

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10.15913/j.cnki.kjycx.2019.01.062

〔編輯：張思楠〕