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    基于電網(wǎng)脆弱性的多目標電網(wǎng)規(guī)劃

    2019-09-10 07:22:44康莉娟
    中國電氣工程學報 2019年9期
    關(guān)鍵詞:多目標電網(wǎng)規(guī)劃

    康莉娟

    摘要:隨著新能源和負荷的大規(guī)模接入,電力系統(tǒng)將面臨著更多的不確定性。傳統(tǒng)以經(jīng)濟性與安全性為主導(dǎo)的電網(wǎng)規(guī)劃體系已不能滿足現(xiàn)在電網(wǎng)建設(shè)的需求,亟需補充和完善。將電力系統(tǒng)脆弱性作為電網(wǎng)安全性與穩(wěn)定性的延伸引入電網(wǎng)規(guī)劃,將對規(guī)劃建設(shè)堅強的電網(wǎng)將具有指導(dǎo)和借鑒意義。

    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)脆弱性;多目標;電網(wǎng)規(guī)劃

    引言

    脆弱性是近年來智能電網(wǎng)的研究熱點之一,電網(wǎng)脆弱性評估主要是對電網(wǎng)安全運行進行主動檢測,對存在的隱患提前預(yù)防,以協(xié)調(diào)電網(wǎng)的運行方式,對電網(wǎng)的發(fā)展具有非常重要的意義。針對結(jié)構(gòu)脆弱性的研究方法主要有基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的評估方法及與人工智能相結(jié)合的評估方法。脆弱性評估方法如果要應(yīng)用到電網(wǎng)的優(yōu)化運行和規(guī)劃方面,還需要研究從個體層面評價過度到系統(tǒng)層面評價的方法。目前,評價電網(wǎng)整體脆弱性的方法分為2個方向:主流的方向是對所有節(jié)點的脆弱性指標進行求和并平均到每個元件從而得出電網(wǎng)整體的平均的脆弱性;另外一部分則在電網(wǎng)脆弱性的均衡度上做相關(guān)的研究。合理的電網(wǎng)整體脆弱性評價指標應(yīng)當包括平均脆弱性和分布均衡度兩方面的內(nèi)容。

    1、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)脆弱性分析

    1.1電網(wǎng)均勻性及其影響因素

    1.1.1電網(wǎng)均勻性概念

    均勻性是指物質(zhì)之間一種或多種特性相關(guān)的具有相同結(jié)構(gòu)或組成的狀態(tài),是物質(zhì)的一種基本狀態(tài)屬性。達到均勻狀態(tài)通常能夠?qū)κ挛锏陌l(fā)展有一定的積極作用,因此均勻性被廣泛的應(yīng)用到各個系統(tǒng)中進行狀態(tài)評估。電網(wǎng)結(jié)構(gòu)均勻性指的是網(wǎng)絡(luò)中的所有元件在實現(xiàn)功率傳輸功能的方面重要程度的差異。相關(guān)的研究表明結(jié)構(gòu)越不均勻的網(wǎng)絡(luò),發(fā)生連鎖故障可能性越高,并指出網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)脆弱性來源于其非均勻性。因此可以通過分析電網(wǎng)均勻性來評估網(wǎng)絡(luò)的脆弱程度。當絕對均勻時,電網(wǎng)中所有元件都具有相同的重要程度,任意一個元件在遭受故障都不會對電網(wǎng)造成嚴重影響,認為此時的結(jié)構(gòu)脆弱性最低。

    1.1.2電網(wǎng)均勻性影響因素

    電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)均勻性主要受到電源、負荷以及輸電線路分布影響。電源分布主要取決于一次能源的地理位置以及對城市環(huán)境的影響。負荷的分布由人類生產(chǎn)和生活地區(qū)所決定,其大小則取決于當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平。輸電線路的分布和參數(shù)選擇取決于當?shù)氐乩砗褪姓闆r,在實際建設(shè)中受到可用傳輸通道等多方面因素的約束??偟膩碚f,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)由于各方面客觀因素的限制,很難達到均勻狀態(tài)。盡管電力系統(tǒng)可以通過多種運行調(diào)度方式緩解由結(jié)構(gòu)不均勻所帶來的負面影響,但效果非常有限,因此可以從規(guī)劃層面上考慮網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的均勻程度,對網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進行合理改進降低此類影響。

    1.2電氣介數(shù)

    1.2.1電氣介數(shù)概念

    電力系統(tǒng)可以描述為一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),將電網(wǎng)簡化為拓撲模型,模型中節(jié)點代表發(fā)電機、負荷和變電站,邊代表輸電線路。支路電氣介數(shù)能夠表示“發(fā)電機-負荷”節(jié)點對之間潮流傳輸對支路的占用情況,量化了支路對電網(wǎng)傳輸潮流的貢獻,電氣介數(shù)值越大表明該支路在潮流傳播中越重要。同時電氣介數(shù)指越大的支路在退出運行后對系統(tǒng)造成的影響也越嚴重。

    1.2.2電氣介數(shù)的改進

    實際電網(wǎng)中,各個發(fā)電機、負荷節(jié)點有不同的發(fā)電成本和負荷等級,各條支路都有不同的經(jīng)濟特性,電氣介數(shù)相同的兩條支路出現(xiàn)故障時造成的經(jīng)濟損失可能出現(xiàn)很大差別。改進后的電氣介數(shù)模型綜合考慮了支路在傳輸潮流中的占比和遭受故障后的經(jīng)濟損失嚴重度,在實際電網(wǎng)中能夠更全面的衡量支路的重要程度。

    1.3電網(wǎng)結(jié)構(gòu)基尼系數(shù)

    基尼系數(shù)雖然是經(jīng)濟學中的概念,但是本質(zhì)上是一個均勻度測量指標,因此在其他領(lǐng)域同樣適用。文章將基尼系數(shù)引入電力系統(tǒng)來衡量電網(wǎng)支路電氣介數(shù)的均勻性,評估電網(wǎng)結(jié)構(gòu)脆弱性大小:基尼系數(shù)越大說明電網(wǎng)結(jié)構(gòu)越脆弱。

    2、基于協(xié)同進化算法的模型求解

    2.1多目標優(yōu)化問題的處理求解

    多目標優(yōu)化問題的主要難度在于各個目標函數(shù)之間通常存在著的對立面,通常不可能是所有目標函數(shù)達到最優(yōu)。在文章的模型中,在降低電網(wǎng)結(jié)構(gòu)性的同時往往會造成投資費用的增大,因此只能嘗試求取一個折中的最優(yōu)解。目前常用的多目標優(yōu)化求解方法是采用權(quán)重系數(shù)將多目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標函數(shù)。此類方法易于求解,但是由于權(quán)重值大小是根據(jù)偏好給定的,結(jié)果往往存在主觀誤差。文章采用協(xié)同進化算法與模糊理論結(jié)合求解多目標模型,避免了上述方法的不足之處。

    2.2協(xié)同進化算法

    協(xié)同進化算法(CEA)是模仿生態(tài)系統(tǒng)中各個種群協(xié)同進化現(xiàn)象提出的一種具有較優(yōu)適應(yīng)能力的優(yōu)化算法。其基本框架與遺傳算法類似,都是通過交叉、變異和選擇操作得到最優(yōu)解。其區(qū)別在于:協(xié)同進化算法將復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化問題分解為多個子系統(tǒng)進行求解,每個子系統(tǒng)對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)中的一個種群,種群內(nèi)部間進行交叉操作,各個種群通過系統(tǒng)模型協(xié)調(diào)合作完成進化。CEA相比傳統(tǒng)遺傳算法具有不易早熟,收斂快等優(yōu)點。

    2.3CEA中的協(xié)同操作

    CEA中的協(xié)同操作時其有別于傳統(tǒng)遺傳算法的重要之處,下面以3種群介紹協(xié)同操作的主要步驟:(1)初始化三個種群A、B、C,選取每個種群的第一條染色體和另一條染色體(隨機選?。┳鳛槊總€種群的代表。(2)每個種群中的所有個體與另外兩個種群中的代表采取位置匹配法構(gòu)造新的個體。(3)對于多目標問題中的每一個目標函數(shù),計算出所有個體的函數(shù)值大小。(4)計算所有個體的擁擠度和非支配水平,進行非支配排序,選取前N個個體并分成3個種群進入下一代個體。

    2.4 CEA中的遺傳操作與遺傳算法

    類似CEA中的遺傳操作包括對新種群個體的選擇,交叉和變異。對于所有種群都可以采用二進制錦標賽進行選擇。常用的交叉算子有單點交叉、均勻交叉、算術(shù)交叉等。變異操作則有多項式變異、差分變異等多種方法。CEA中包含路了各種形式的交叉變異方法,在實際操作中,可以指定或者由算法隨機選擇。

    結(jié)語:

    本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,對電力系統(tǒng)進行網(wǎng)絡(luò)特性研究和電網(wǎng)脆弱性評估,在電網(wǎng)規(guī)劃問題中引入考慮網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和運行狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)性能指標,建立綜合考慮電網(wǎng)規(guī)劃方案經(jīng)濟性、環(huán)境影響因素以及電網(wǎng)脆弱性的多目標電網(wǎng)擴展規(guī)劃模型。采用NSDE算法對該模型進行求解,該算法有機融合了Pareto快速非支配排序原理和DE操作,實現(xiàn)簡單、尋優(yōu)能力較好,為求解多目標電網(wǎng)規(guī)劃問題提供了一種較好的解決思路。同時也表明,本文所建立的多目標規(guī)劃模型可以有效提高網(wǎng)絡(luò)的健壯性和對故障的承受能力,對規(guī)劃建設(shè)堅強的電網(wǎng)將具有一定的借鑒意義。

    參考文獻:

    [1]王耀升,張英敏,王暢,漆萬碧.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)脆弱性評估及其趨勢估計[J].電測與儀表,2019,56(09):49-55.

    [2]潘一飛,郭良,張帆,黃珣.基于電網(wǎng)脆弱性的連鎖故障預(yù)測[A].中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團有限公司第六研究所,2018:3.

    [3]楊馥源.智能配電網(wǎng)脆弱性評估及網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)[D].西安理工大學,2018.

    [4]王龍.電力系統(tǒng)安全風險與脆弱性分析評估方法[D].華北電力大學(北京),2017.

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