一种主配网故障恢复优化调度的方法技术

一种主配网故障恢复优化调度的方法，包括以下步骤：步骤一、求解主网的故障恢复优化调度子问题，将边界点PCC点的状态变量传递给各个配网；步骤二、依据主网传递的PCC点的状态变量，求解连接主网的各个配网的故障优化子问题，并将PCC点的状态变量返回给主网；步骤三、判断PCC点的前后误差，如果误差超过收敛依据，返回步骤一，在收敛依据范围内则结束计算。本发明专利技术将主配网一体化的故障恢复问题分解为一个主网和多个配网各自独立的子优化问题，通过主配网之间的分解协调来求解，降低计算量，提高计算精准性，更加可靠地保障电网运行的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统故障恢复领域，特别是涉及一种主配网故障恢复优化调度的方法。
技术介绍
故障恢复技术是电网事故响应决策技术的核心部分。电网事故响应决策技术是指当主网和配网实际发生故障后，将电网的实时运行状态与预设的电网运行状态相匹配，得到该运行状态下电网的故障最优恢复控制策略，自主快速地向主网运行人员和配网运行人员提供紧急恢复控制策略，以提高电网整体的运行稳定性。然而电网事故响应决策匹配的整个过程由于复杂程度和不确定因素等限制，难以用数学模型来描述。近年来，随着人工智能技术的不断发展，以支持向量机技术、决策树技术和人工神经网络技术为代表的人工智能技术在电力系统领域得到广泛应用。基于人工智能技术的电网事故响应决策算法无需建立详细的电力系统模型，而是从大量的样本中获取电网运行状态的知识，通过类比和机器学习等功能精细规则，实现事故自主匹配响应和决策，因此人工智能技术在电网事故响应决策中的研究具有重要意义。目前，人工智能技术已经广泛在电力系统故障恢复中广泛使用。天津大学的林济铿、余贻鑫等人提出了一种新型的决策树-人工神经网络混合机构模式改进神经网络训练学习，实现电力系统动态安全评价。清华大学的戴远航、闵勇等人提出在安全域的概念下基于多支持向量机技术进行电力系统暂态稳定评估的方法，利用了网格法对支持向量机进行参数寻优并训练支持向量机，综合训练后的支持向量机，实现电力系统暂态稳定评估。现有技术中提出应用支持向量机模型，依照关键断面是否出现对电网安全运行支持分层，对海量电网运行状态进行分类，形成不同形式的精细规则，建立电网安全运行知识库。华北电力大学的陈小平、顾雪平等人在网络重构的基础上，提出了基于遗传模拟退火算法的负荷恢复计划制定方法，利用增广潮流引入系统频率的计算，采用罚函数的形式处理各种系统约束，通过适应值函数的计算得到系统允许条件下的最优恢复路径和最大允许恢复负荷量。此外，以基于SCADA信息快速判别电网稳定薄弱环节为目标，提出基于决策树的产生式稳定判别规则提取方法，实现电力系统暂态稳定评估。然而，采用人工智能的技术求解主配网一体化的故障恢复问题，效率并不高，且不能保证求解的结果一定是最佳的求解结果。采用主配网全局优化模型来求解主配网一体化的故障恢复问题，不仅规模非常庞大，涉及主配网多个电压等级，而且由于一般而言主配网分别采用单相和三相模型，问题模型非常复杂。主网中的变压器抽头和电容电抗器为离散控制变量，而且配网中存在开关打开和闭合这个离散控制变量，模型本身也不具有封闭的表达形式，不可能统一求解。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术将问题分解为一个主网和多个配网各自独立的子优化问题及其通过主配网之间的分解协调来求解，从而降解了电网的求解规模，提高计算效率和精确性。本专利技术的目的是提供一种将主网和配网的优化调度问题分开迭代计算，计算效率高、计算准确性高的主配网故障恢复优化调度的方法。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案是：一种主配网故障恢复优化调度的方法，包括以下步骤：步骤一、求解主网的故障恢复优化调度子问题，将公共耦合节点(PointofCommonCoupling，PCC)点的状态变量传递给各个配网；步骤二、依据主网传递的PCC点的状态变量，求解连接主网的各个配网的故障优化子问题，并将PCC点的状态变量返回给主网；步骤三、判断PCC点的前后误差，如果误差超过收敛依据，返回步骤一，在收敛依据范围内则结束计算。进一步地，在步骤一中，主网层的优化调度子问题的数学模型写为：minCTs.t.fT,p(xpcc,xT)＝0fT,q(xpcc,xT)＝0PT,j,min≤PT,g,j≤PT,j,maxVT,i,min≤VT,i≤VT,i,maxIT,l(xT,xpcc)≤IT,l,maxkT,min≤kT,g≤kT,max其中，CT为主网的目标函数；xpcc为PCC点的状态变量，xT为主网的状态变量，fT,p(xpcc,xT)为不含PCC点的主网潮流方程；PT,g,j为主网中第j个发电机的有功出力，PT,g,min和PT,g,max为发电机的有功出力上下限；QT,g(xT,xpcc)为主网中发电机的无功出力，QT,g和为发电机的无功出力上下限；VT,i为主网中第i个节点的电压，VT,i,max和VT,i,min为该节点的电压上下限；为主网中第i条线路的电流值，为该线路的电流上限；kT,g为主网变压器抽头的档位，kT,min和kT,max为主网的变压器抽头的上下限；QT,C为主网电容器投切的无功功率，和QT,C为电容器投切的上下限。进一步地，在步骤一中，主网层智能体优化调度子问题的求解，采用原对偶内点法内嵌二次罚函数，进行松弛变量、拉格朗日乘子和各变量初值的初始化后迭代计算，公式为其中，I表示单位矩阵；L、U、S为松弛变量l、u、s组成的对角矩阵；Z、W、T为拉格朗日乘子z、w、t组成的对角矩阵；x为状态变量；y为拉格朗日乘子；和q(x)为不等式约束的导数矩阵；为等式约束的导数矩阵；其他的有Ly＝h(x)＝0Lz＝g(x)-l-g＝0Lt＝q(x)+s-μe＝0其中，g和为不等式约束的上下限；μ为障碍函数。进一步地，在步骤一中，变压器抽头和电容电抗等离散控制变量，采用内嵌二次罚函数法进行处理，离散控制的虚拟费用使用基于正曲率二次罚函数进行模拟；在满足最优解处起作用的电压不等式约束集被基本锁定时，以及离散控制变量的矫正量Δb需小于一个门槛值δ时，将二次罚函数引入。进一步地，在步骤一中，自动修正罚子大小的公式为：式中，μmax和μmin分别是最大、最小离散罚子(其数值分别可取100和10)；Step为迭代步长。当离散变量b1在罚函数作用下向中心b1运动时，罚子自动增大，使其加快到达b1；当b1向相反方向运动时，罚子自动减小，而使其加快向全局最优方向运动。进一步地，在步骤一中，在内点法最优潮流解算过程中，当第k次主迭代完成以后，按以下步骤执行：步骤3a判断一阶最优化条件是否已满足。是则结束解算，否则继续；步骤3b判断离散变量是否已越上或下边界，是则引入边界罚函数处理，否则继续；步骤3c判断离散变量是否已引入了罚函数，是则转入步骤3e，否则继续；步骤3d判断离散罚函数引入的条件是否已满足，是则继续，否则转入步骤3f；步骤3e计算罚子幅值；步骤3f引入二次罚函数，进行离散化处理；步骤3g继续第K+1次主迭代，回到步骤3a。进一步地，在步骤二中，解决配网的供电区内分布式电源与负荷的优化调度子问题，数学模型为：minCD,iΔPDR,j≤ΔPDR,j,max其中，CD，i表示第i个配网的目标函数；和分别为PCC点的潮流方程的有功功率方程和无功功率方程，xT为主网的状态变量，为第i个配网的PCC点的状态变量，为第i个配网的状态变量；和为第i个配网不含PCC点潮流方程的有功功率方程和无功功率方程；为配网变压器抽头的档位，和为配网的变压器抽头的上下限；为第i个配网中电容器的投入无功功率，和为电容器投入的上下限；为第i个配电网中分布式电源DG有功出力，和为DG的有功出力上下限；表示第i个配网中所有DG需满足的不等式约束，因不同DG类型而异；ΔPDR,j,max和ΔPDR,j分别为第j个需求侧响应的最大可控功率和实际调节功本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种主配网故障恢复优化调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、求解主网的故障恢复优化调度子问题，将公共耦合节点(Point of Common Coupling，PCC)点的状态变量传递给各个配网；步骤二、依据主网传递的PCC点的状态变量，求解连接主网的各个配网的故障优化子问题，并将PCC点的状态变量返回给主网；步骤三、判断PCC点的前后误差，如果误差超过收敛依据，返回步骤一，在收敛依据范围内则结束计算。

【技术特征摘要】
1.一种主配网故障恢复优化调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、求解主网的故障恢复优化调度子问题，将公共耦合节点(PointofCommonCoupling，PCC)点的状态变量传递给各个配网；步骤二、依据主网传递的PCC点的状态变量，求解连接主网的各个配网的故障优化子问题，并将PCC点的状态变量返回给主网；步骤三、判断PCC点的前后误差，如果误差超过收敛依据，返回步骤一，在收敛依据范围内则结束计算。2.根据权利要求1所述的主配网故障恢复优化调度的方法，其特征在于：在步骤一中，主网层的优化调度子问题的数学模型写为：minCTs.t.fT,p(xpcc,xT)＝0fT,q(xpcc,xT)＝0PT,j,min≤PT,g,j≤PT,j,maxQ‾T,g≤QT,g(xT,xpcc)≤Q‾T,g]]>VT,i,min≤VT,i≤VT,i,maxIT,l(xT,xpcc)≤IT,l,maxkT,min≤kT,g≤kT,maxQ‾T,C≤QT,C≤Q‾T,C]]>其中，CT为主网的目标函数；xpcc为PCC点的状态变量，xT为主网的状态变量，fT,p(xpcc,xT)为不含PCC点的主网潮流方程；PT,g,j为主网中第j个发电机的有功出力，PT,g,min和PT,g,max为发电机的有功出力上下限；QT,g(xT,xpcc)为主网中发电机的无功出力，QT,g和为发电机的无功出力上下限；VT,i为主网中第i个节点的电压，VT,i,max和VT,i,min为该节点的电压上下限；为主网中第i条线路的电流值，为该线路的电流上限；kT,g为主网变压器抽头的档位，kT,min和kT,max为主网的变压器抽头的上下限；QT,C为主网电容器投切的无功功率，和QT,C为电容器投切的上下限。3.根据权利要求1所述的主配网故障恢复优化调度的方法，其特征在于：在步骤一中，主网层智能体优化调度子问题的求解，采用原对偶内点法内嵌二次罚函数，进行松弛变量、拉格朗日乘子和各变量初值的初始化后迭代计算，公式为IL-1Z0000000I0000-▿xTg(x)000IU-1W0000000I00▿xTg(x)00000IS-1T0000000I▿xTq(x)0000000H′▿xh(x)000000▿xTh(x)0ΔzΔlΔwΔuΔtΔsΔxΔy=-L-1LlμLz-U-1Luμ-Lw-S-1Lsμ-LtLx′-Ly]]>其中，I表示单位矩阵；L、U、S为松弛变量l、u、s组成的对角矩阵；Z、W、T为拉格朗日乘子z、w、t组成的对角矩阵；x为状态变量；y为拉格朗日乘子；▽xg(x)和q(x)为不等式约束的导数矩阵；▽xh(x)为等式约束的导数矩阵；其他的有Lx＝▽xf(x)-▽xh(x)y-▽xg(x)(z+w)-▽xq(x)t＝0Ly＝h(x)＝0Lz＝g(x)-l-g＝0Lw=g(x)+u-g‾=0]]>Lt＝q(x)+s-μe＝0Ll=z-μL-1e⇒Llμ=LZe-μe=0]]>Lu=-w-μU-1e⇒Luμ=UWe+μe=0]]>Ls=-t-μS-1e⇒Lsμ=STe+μe=0]]>其中，g和为不等式约束的上下限；μ为障碍函数。4.根据权利要求1所述的主配网故障恢复优化调度的方法，其特征在于：在步骤一中，变压器抽头和电容电抗等离散控制变量，采用内嵌二次罚函数法进行处理，离散控制的虚拟费用使用基于正曲率二次罚函数进行模拟；在满足最优解处起作用的电压不等式约束集被基本锁定时，以及离散控制变量的矫正量Δb需小于一个门槛值δ时，将二次罚函数引入。5.根据权利要求1所述的主配网故...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏文辉，林昌年，韩佳兵，徐正清，高峰，朱红，陈捷，张明，周书进，杨选怀，王兰香，蒲天骄，穆世霞，赵晋泉，秦科源，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司南京供电公司，国家电网公司，北京科东电力控制系统有限责任公司，国网江苏省电力公司，南京南瑞集团公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32