基于混合算法的配电网多目标故障恢复方法技术

一种新型的混合故障恢复博弈，包括如下步骤：1)输入初始参数；2)初始矩阵建立；3)搜索初始解集；4)功率校验；5)组网修正；6)一类负荷划分算法收敛检验；7)输出一类负荷划分结果；8)算法过渡；9)量子粒子群算法参数设置；10)量子粒子的初始化；11)目标函数计算；12)参数更新；13)位置值及最优向量更新；14)非支配解筛选；15)精英集筛选；16)淘汰运算；17)量子粒子群算法收敛性检验；18)结果输出。本发明专利技术结合启发式算法和智能优化算法的特点，提出混合故障恢复方法，解决含DG的配电网故障恢复问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种结合启发式和智能优化算法的新型混合故障恢复方法，特别针对 一种考虑负荷等级的含分布式电源的配电网多目标故障恢复问题。
技术介绍
随着配电网建设的加强和微电网技术的日趋成熟，配电网的故障恢复逐渐成为智 能电网自愈控制的重要环节。随着分布式电源（distributedgeneration，DG)大量接入配 电网，传统的单源辐射状配电网变为多源系统，电网结构越发复杂，若无法针对故障快速地 制定合理的恢复策略，实现配电网各类负荷供电恢复，分布式电源和配电网将承受巨大损 失，整个配电网的安全稳定运行将受到严重影响。 含分布式电源配电网的故障恢复是一种大规模、非线性、多目标的组合优化问题， 目前主要的求解方法主要有启发式搜索方法和智能优化方法。启发式搜索方法通过制定相 应的启发式搜索规则，获得故障恢复路径，搜索速度快。但是，以上所提出的方法均属于先 搜索、后调整的两步式优化方法，调整的规则通常人为制定，由于人工经验的局限性，启发 式规则的制定往往较难且不全面，易使最终的优化结果陷入局部最优，算法缺乏广泛的适 用性。且运用启发式算法求解多目标优化问题时，往往需要通过权重因子将其转化为单目 标优化问题进行求解，使得获得最优解的效率低下。智能优化方法主要通过粒子群算法、 遗传算法、进化算法等应用于故障恢复多目标问题求解。由于智能算法采用随机寻优的方 式，易在优化过程中产生大量违背配电网辐射状约束、功率平衡约束的不可行解，若不进行 修正，算法的效率将会降低，易陷入局部最优解。因此，仅仅通过启发式搜索方法或智能优 化方法均不能较好的处理含分布式电源的多目标故障恢复问题。
技术实现思路
本专利技术要克服现有技术的上述缺点，提出一种结合启发式和智能优化算法的新型 的混合故障恢复方法。 电力系统按照负荷对社会、经济产生的影响，将负荷分为一类、二类和三类负荷。 其中，一类负荷是指在任何故障下都必须保持供电的负荷。目前，针对考虑负荷等级的配 电网故障恢复问题，采用启发式算法和智能优化算法，均不能取得较好的效果：若采用启发 式算法求解考虑三类负荷等级的配电网故障恢复问题，启发式规则制定十分复杂，且规则 的制定较难考虑周全，目前鲜有文献涉及；若采用智能优化算法，尽管无需制定相应的启发 式规则，但是需要对迭代过程中的不可行解进行修正，实时性不强，在求解多约束和多变量 的问题时只能得到局部解；而且最终很难保证所有的一类负荷完全恢复供电。因此，本发 明项目将含DG配电网的故障恢复问题分解为一类负荷划分和系统故障恢复重构两个子问 题，提出一种启发式算法和智能优化算法相结合的混合故障恢复方法：其中，针对一类负荷 划分子问题，采用启发式方法进行求解，以保证最终的故障恢复策略中一类负荷能够完全 恢复供电；针对故障恢复重构子问题，采用智能优化算法进行求解，以保证加权失电负荷最 小。 本专利技术项目采用基于启发式算法和量子粒子群算法的混合故障恢复方法求解考 虑负荷等级的含DG配电网故障恢复模型，具体的优化流程如图1所示。本专利技术所述的基于 混合算法的配电网多目标故障恢复方法，步骤如下所述： 1)输入初始参数输入故障的发生位置、配电网的具体参数，包括微源个数、配电网总开关个数 Nb、负荷等级参数； 2)初始矩阵建立 为实现一类负荷的划分，本专利技术方法定义了四种用于启发式搜索算法的初始矩 阵，分别为负荷-微源比例矩阵、负荷-微源排序矩阵、负荷-微源归属矩阵和微源-微源 组网矩阵。各个矩阵定义如下所述： 2. 1)负荷-微源比例矩阵 微源-负荷比例矩阵Apct是用于记录配电网中一类负荷到各个微源联通支路上所 有负荷总量占该微源容量的比例信息。在Apct矩阵中，一类负荷对应行向量，微源对应列向 量，则矩阵第i行第j列的元素表示负荷i到微源j联通支路上所有负荷总量占微源j容 量的比例信息，表达式为： 其中，1^表达负荷i和微源j最短连通路径上的负荷集合，P为所有连通路 径上负荷z的功率，PD(；ij为微源j的有功功率。A^^数值越小，表示负荷i越有可能被划 分至微源j。 2. 2)负荷-微源排序矩阵 负荷-微源排序矩阵Asot是用于记录配电网中一类负荷到各个微源联通支路上的 所有负荷总量占该微源容量比例的排序信息。其中，一类负荷编号对应行向量，微源排序对 应列向量，则矩阵第i行第j列的元素表示所对应的Apct矩阵中元素ApCTUij)在第i行的排 序，排序按数值大小从小到大排列。例如Apct矩阵中元素ApCTfe2)对应的数值为1. 2,其所在 行进行从小到大排序后，位于第一位，所以Asot矩阵中对应的As"fe2)元素的数值为1。 2. 3)负荷-微源归属矩阵 负荷-微源归属矩阵Atel表示根据一定的规则，配电网中一类负荷被划分至某个 微源的信息。其中，一类负荷编号对应行向量，微源编号对应列向量，矩阵中第i行、j列元 素为1，代表负荷i归属于微源j，〇表示负荷i不属于微源j。 2. 4)微源-微源组网矩阵当某个微源无法满足一个或多个容量较大的一类负荷时，微源与微源之间进行组 网来满足容量较大的一类负荷。组网矩阵Auni的行向量和列向量均表示微源编号，若第i 行、第j列元素为1，表示第i个微源和第j个微源进行组网，形成一个孤岛网络系统。在算 法初始阶段，各个微源各自形成一个网络，因此，组网矩阵为单位矩阵。 3)搜索初始解集 为实现一类负荷的划分，需要制定相关的规则集用于启发式搜索算法的求解。本 专利技术方法提出了 2种启发式规则用于搜索初始解集，规则叙述如下： 规则1:最终的一类负荷划分结果中，一类负荷i不可能归属于Apct矩阵第i行中 数值大于等于1的微源。因为，若Apct矩阵中第i行第j个元素大于等于1，表明表明负荷 i到微源j联通路径上的负荷总量大于微源j容量，不满足约束条件（2)，即公式（6)。 规则2 :相比于Asot中第i行排序序号较大的微源j，一类负荷i更易归属于排序 序号较小的微源f。因为排序序号小，表明一类负荷i到微源f联通路径上的负荷总量占 微源容量比例更小，该微源能够容纳更多的一类负荷。 根据上述启发式规则，初始网络解集的搜索步骤叙述如下：首先，根据配电网故障 后网络的拓扑结构，得出负荷-微源比例矩阵Apct、负荷-微源排序矩阵Asot。其次，根据规 则1和规则2,得出负荷-微源归属矩阵Atel。最后，根据矩阵Atel，即可得出智能配电网故 障后一类负荷的初始划分结果。 4)功率校验 为实现各个孤岛网络的功率校验，本专利技术项目提出以下启发式规则： 规则3 :所有微源所在的孤岛网络必须满足功率平衡校验，即该微源的容量必须 大于等于该微源所在网络的所有一类负荷以及一类负荷到微源联通路径上所有负荷的功 率总和。校验公式为： 其中，匕表示负荷z的功率，集合D,表示微源j所在的孤岛网络中所有的一类负 荷以及所有一类负荷到微源j联通路径上的所有负荷；PlcisM表示微源j所处的孤岛通过潮 流计算后得到的网损。 规则4 :若微源j不满足功率平衡校验，则剔除微源j中一类负荷所对应Apct矩阵 中数值最大的负荷，并将该负荷划分至其Asot矩阵中对应行排序后一顺位的微源。 根据上述启发式规则，功率校验的步骤如下所述：针对步骤（3)中初始本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于混合算法的配电网多目标故障恢复方法，步骤如下所述：1)输入初始参数；输入故障的发生位置、配电网的具体参数，包括微源个数NDG,、配电网总开关个数Nb、负荷等级参数；2)初始矩阵建立；为实现一类负荷的划分，本专利技术方法定义了四种用于启发式搜索算法的初始矩阵，分别为负荷‑微源比例矩阵、负荷‑微源排序矩阵、负荷‑微源归属矩阵和微源‑微源组网矩阵；各个矩阵定义如下所述：2.1)负荷‑微源比例矩阵；微源‑负荷比例矩阵Aper是用于记录配电网中一类负荷到各个微源联通支路上所有负荷总量占该微源容量的比例信息；在Aper矩阵中，一类负荷对应行向量，微源对应列向量，则矩阵第i行第j列的元素表示负荷i到微源j联通支路上所有负荷总量占微源j容量的比例信息，表达式为：Aper(i,j)=Σz∈Li,jPLD,zPDG,j---(1)]]>其中，Li,j表达负荷i和微源j最短连通路径上的负荷集合，PLD,z为所有连通路径上负荷z的功率，PDG,j为微源j的有功功率；Aper(i,j)数值越小，表示负荷i越有可能被划分至微源j；2.2)负荷‑微源排序矩阵；负荷‑微源排序矩阵Asor是用于记录配电网中一类负荷到各个微源联通支路上的所有负荷总量占该微源容量比例的排序信息；其中，一类负荷编号对应行向量，微源排序对应列向量，则矩阵第i行第j列的元素表示所对应的Aper矩阵中元素Aper(i,j)在第i行的排序，排序按数值大小从小到大排列；例如Aper矩阵中元素Aper(2,2)对应的数值为1.2，其所在行进行从小到大排序后，位于第一位，所以Asor矩阵中对应的Asor(2,2)元素的数值为1；2.3)负荷‑微源归属矩阵；负荷‑微源归属矩阵Abel表示根据一定的规则，配电网中一类负荷被划分至某个微源的信息；其中，一类负荷编号对应行向量，微源编号对应列向量，矩阵中第i行、j列元素为1，代表负荷i归属于微源j，0表示负荷i不属于微源j；2.4)微源‑微源组网矩阵；当某个微源无法满足一个或多个容量较大的一类负荷时，微源与微源之间进行组网来满足容量较大的一类负荷；组网矩阵Auni的行向量和列向量均表示微源编号，若第i行、第j列元素为1，表示第i个微源和第j个微源进行组网，形成一个孤岛网络系统；在算法初始阶段，各个微源各自形成一个网络，因此，组网矩阵为单位矩阵；3)搜索初始解集；为实现一类负荷的划分，需要制定相关的规则集用于启发式搜索算法的求解；提出了2种启发式规则用于搜索初始解集，规则叙述如下：规则1：最终的一类负荷划分结果中，一类负荷i不可能归属于Aper矩阵第i行中数值大于等于1的微源；因为，若Aper矩阵中第i行第j个元素大于等于1，表明表明负荷i到微源j联通路径上的负荷总量大于微源j容量，不满足约束条件(2)，即公式(6)；规则2：相比于Asor中第i行排序序号较大的微源j，一类负荷i更易归属于排序序号较小的微源j*；因为排序序号小，表明一类负荷i到微源j*联通路径上的负荷总量占微源容量比例更小，该微源能够容纳更多的一类负荷；根据上述启发式规则，初始网络解集的搜索步骤叙述如下：首先，根据配电网故障后网络的拓扑结构，得出负荷‑微源比例矩阵Aper、负荷‑微源排序矩阵Asor；其次，根据规则1和规则2，得出负荷‑微源归属矩阵Abel；最后，根据矩阵Abel，即可得出智能配电网故障后一类负荷的初始划分结果；4)功率校验；为实现各个孤岛网络的功率校验，提出以下启发式规则：规则3：所有微源所在的孤岛网络必须满足功率平衡校验，即该微源的容量必须大于等于该微源所在网络的所有一类负荷以及一类负荷到微源联通路径上所有负荷的功率总和；校验公式为：Σz∈DjPz+Ploss,j≤PDG,j---(2)]]>其中，Pz表示负荷z的功率，集合Dj表示微源j所在的孤岛网络中所有的一类负荷以及所有一类负荷到微源j联通路径上的所有负荷；Ploss,j表示微源j所处的孤岛通过潮流计算后得到的网损；规则4：若微源j不满足功率平衡校验，则剔除微源j中一类负荷所对应Aper矩阵中数值最大的负荷，并将该负荷划分至其Asor矩阵中对应行排序后一顺位的微源；根据上述启发式规则，功率校验的步骤如下所述：针对步骤(3)中初始一类负荷的划分方案，对每个微源所在的网络按规则3进行功率校验，所有微源均校验一轮记为一次迭代；若在一次迭代中，所有微源均满足规则3，则进入步骤6)，若不满足，则按规则4进行修正，更新矩阵Abel，然后进行下一轮迭代，直至所有微源均满足规则3；若某负荷多次被微源剔除，说明单个微源无法承载该负荷，则进入组网修正步骤，即步骤5)；5)组网修正；若某负荷多次被微源剔除，说明单个微源无法承载该负荷，需进行组网操作；为实现各个微源之间的组网修...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，陈骏宇，冯杰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33