本发明专利技术涉及配电网领域，公开了一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法及系统，包括：确定各支路的初始有功功率，在网络拓扑结构变化时，确变化后的各支路的有功功率估计值，选择最小的一组作为断开支路，并组成断开支路集，从断开支路集中选择不同组合的断开支路子集组成若干支路断开策略；利用支路断开策略对人工免疫算法的种群个体进行初始化，根据当前支路断开策略确定的网络拓扑结构，以差异度最小作为优化目标，采用人工免疫算法对目标进行优化，确定目标支路断开策略，使用目标支路断开策略划分网络拓扑结构。本发明专利技术对配电网结构的动态变化有更好的适应性，该方法快速简便，且具有较好的实用性。且具有较好的实用性。且具有较好的实用性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法及系统
[0001]本专利技术涉及配电网领域，尤其涉及一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法。
技术介绍
[0002]目前，随着新型电力系统的发展，新能源和新型负荷的随机性和波动性使配电网的开放性、不确定性和复杂性不断增加，给配电网运行带来了新的挑战。为保证电力系统安全、稳定和经济运行，需要对电网进行实时的状态估计、安全评估、网络重构以及继电保护在线整定，而这些任务的执行均以当前的网络拓扑为基础。因此，快速准确的拓扑识别对于实现配电网的可观、可测和可控性尤为重要。拓扑结构分析是配电系统上述各类高级分析功能的基础，因此拓扑结构的准确性对配电网潮流计算和状态估计等计算结果的合理性有重要影响。为了达到运行灵活和供电可靠的目的，配电网通常装设大量开关，且开关的开合状态会根据不同的需要而发生改变，加之配电网量测冗余度很低，这就导致得到的配电网拓扑结构不可信，从而影响其他配电网高级分析功能的应用。
[0003]目前配电网的拓扑识别方法主要包括：基于配网潮流、基于数据驱动和基于智能优化的拓扑识别方法，其中基于配网潮流识别方式需要的量测设备冗余度较高，而大多老旧城区或郊区的配电网装设量测较少，实用性较差。基于数据驱动识别方式的实时性和准确性较好，对量测要求不高，但该方法不适用于规模庞大且结构复杂的电网，所需训练样本较多，在实际配网中难以准确、全面地获取，且不便于应对配网的改建和扩建；基于智能优化识别方法的适用范围较广，准确性较好，但对于大电网的实时性较差。因此，目前拓扑识别领域尚少有能同时兼顾对量测要求低、实时性好、准确性高并且适用范围广的实用方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于克服上述一种或多种现有的技术问题，提供一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法，包括：
[0006]在所有电路导通时，确定具有量测装置的各支路的初始有功功率；
[0007]在网络拓扑结构发生变化时，通过潮流计算确定网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值；
[0008]选择最小的一组有功功率估计值对应的支路作为断开支路，并组成断开支路集，从断开支路集中选择不同组合的断开支路子集组成若干支路断开策略；
[0009]利用支路断开策略对人工免疫算法的种群个体进行初始化，种群中每一个体表示一个支路断开策略；
[0010]根据当前支路断开策略确定的网络拓扑结构，将各支路的量测值与有功功率估计值比较获得差异度，以差异度最小作为优化目标，采用人工免疫算法对目标进行优化，确定
目标支路断开策略；
[0011]使用目标支路断开策略划分网络拓扑结构。
[0012]根据本专利技术的一个方面，初始有功功率的计算方法为，
[0013]；
[0014]其中，为初始有功功率；
[0015]为阶的回路与支路关联矩阵，回路的正方向与连支正方向相同，支路k在回路l内且二者方向相同时，中的元为1，当方向相反时中的元为
‑
1，当支路k不在回路l内时中的元为0；
[0016]为阶的道路与支路关联矩阵，道路为各节点沿树到根节点所经过路径上的支路集合，根节点为规定编号最小的节点，规定道路的正方向为从道路末节点到根节点，当支路k在道路i上且二者方向相同时，中的元为1，当方向相反时中的元为
‑
1，当支路k不在道路i内时中的元为0；
[0017]为矩阵的转置；
[0018]为道路的有功功率；
[0019]为回路的有功功率。
[0020]根据本专利技术的一个方面，通过潮流计算确定网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值，其中公式为，
[0021]；
[0022]其中，为网络拓扑结构变化后的有功功率；
[0023]为网络拓扑结构变化所产生的各独立回路的有功功率变化量；
[0024]为网络拓扑结构变化后的支路无功功率；
[0025]为网络拓扑结构变化所产生的各独立回路的无功功率变化量；
[0026]为网络拓扑结构变化前的支路无功功率；
[0027]为PV节点的注入无功变化量；
[0028]为支路标识；
[0029]为回路标识；
[0030]为节点标识。
[0031]根据本专利技术的一个方面，对各支路的有功功率估计值按升序排列，生成功率估计值序列，选择排序靠前的w个功率估计值组成断开支路集，其中，断开支路集中包含每
个独立回路的至少一个断开支路；
[0032]从断开支路集中随机选择不同组合的l个断开支路组成断开支路子集，每个断开支路子集对应一个支路断开策略。
[0033]根据本专利技术的一个方面，对目标进行优化目标函数为，
[0034]；
[0035]其中，为整体差异度；
[0036]为第j个支路的有功功率估计值；
[0037]为第j个支路的有功功率量测值；
[0038]为量测权重。
[0039]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别系统，包括：
[0040]初始有功功率确定单元：在所有电路导通时，确定具有量测装置的各支路的初始有功功率；
[0041]有功功率估计值确定单元：在网络拓扑结构发生变化时，通过潮流计算确定网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值；
[0042]支路断开策略获取单元：选择最小的一组有功功率估计值对应的支路作为断开支路，并组成断开支路集，从断开支路集中选择不同组合的断开支路子集组成若干支路断开策略；
[0043]利用支路断开策略对人工免疫算法的种群个体进行初始化，种群中每一个体表示一个支路断开策略；
[0044]目标支路断开策略确定单元：根据当前支路断开策略确定的网络拓扑结构，将各支路的量测值与有功功率估计值比较获得差异度，以差异度最小作为优化目标，采用人工免疫算法对目标进行优化，确定目标支路断开策略；
[0045]网络拓扑结构划分单元：使用目标支路断开策略划分网络拓扑结构。
[0046]为实现上述目的，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述针对一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法。
[0047]为实现上述目的，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述针对一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法。
[0048]基于此，本专利技术的有益效果在于：本专利技术考虑配电网支路有功功率能够在一定程度上反应开关运行状态这一特性，在网络拓扑结构发生变化时，通过潮流计算得到网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值，比较潮流计算结果与量测值，选出最佳匹配的网络拓扑，与现有的分析方法相比，该方法对配电网结构的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法，其特征在于，包括：在所有电路导通时，确定具有量测装置的各支路的初始有功功率；在网络拓扑结构发生变化时，通过潮流计算确定网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值；选择最小的一组有功功率估计值对应的支路作为断开支路，并组成断开支路集，从断开支路集中选择不同组合的断开支路子集组成若干支路断开策略；利用支路断开策略对人工免疫算法的种群个体进行初始化，种群中每一个体表示一个支路断开策略；根据当前支路断开策略确定的网络拓扑结构，将各支路的量测值与有功功率估计值比较获得差异度，以差异度最小作为优化目标，采用人工免疫算法对目标进行优化，确定目标支路断开策略；使用目标支路断开策略划分网络拓扑结构。2.如权利要求1所述的一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法，其特征在于，初始有功功率的计算方法为，；其中，为初始有功功率；为阶的回路与支路关联矩阵，回路的正方向与连支正方向相同，支路k在回路l内且二者方向相同时，中的元为1，当方向相反时中的元为
‑
1，当支路k不在回路l内时中的元为0；为阶的道路与支路关联矩阵，道路为各节点沿树到根节点所经过路径上的支路集合，根节点为规定编号最小的节点，规定道路的正方向为从道路末节点到根节点，当支路k在道路i上且二者方向相同时，中的元为1，当方向相反时中的元为
‑
1，当支路k不在道路i内时中的元为0；为矩阵的转置；为道路的有功功率；为回路的有功功率。3.如权利要求2所述的一种基于人工免疫算法优化的配电网拓扑识别方法，其特征在于，通过潮流计算确定网络拓扑结构变化后的各支路的有功功率估计值，其中公式为，；其中，为网络拓扑结构变化后的有功功率；为网络拓扑结构变化所产生的各独立回路的有功功率变化量；
为网络拓扑结构变化后的支路无功功率；为网络拓扑结构变化所产生的各独立回路的无功功率变化量；为网络拓扑结构变化前的支路无功功率；为PV节点的注入无功变化量；为支路标识；为回路标识；为节...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋传阳，景治军，毕红星，
申请(专利权)人：北京前景无忧电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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