【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网自动化，尤其是涉及分布式智能配电网自愈控制方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着信息通信、现代控制和特高压输电等先进技术和可再生能源的迅猛发展，电网进入了智能电网发展的新阶段。在当前时代背景下，分布式电源得到有效利用，可有效提高用户用电效率和电能质量、提高电网资产的利用率。其中，突出自愈功能的智能电网研究与发展被认为是当今世界电力系统发展变革的最新动向，智能配电网作为智能电网的重要组成部分，是现代配电网发展的必然趋势，以现有配电自动化为基础，应用现代电力电子、测量传感、计算机网络、自动控制以及信息通信等先进技术，鼓励用户积极参与电网互动并支持用户侧响应，允许分布式电源大规模接入和微网运行。
2、智能配电网在运行和控制中的特征是完善自动控制治愈故障的能力，即在配电网覆盖的不同地区，按用户不同分级，进行调配从而实现最经济最优化的保护策略，使配电网拥有自我感知、自我判定、自我恢复的综合水平，有效提高配电网应对不同情况时的稳定运行能力。智能配电网所具备的自愈控制，需要能够预警电网日常运行中的异常事件并进行调节，发生故障时判定隔离、网络构建和恢复用电等，甚至在完成主网解列后，电力系统里的分布式电源装置可构成孤网效应，独立运行。
3、现有技术中存在对信息素的蒸发速度ρ进行动态设置的方案，然而，上述方案在适用到分布式智能配电网的自愈模型求解领域时，没有根据配电网的特点进行适应性调整，导致蚁群算法应用至分布式智能电网自愈模型求解领域适应性较差，容易陷入求解困境。
4、因此，现有技术急需一种
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出分布式智能配电网自愈控制方法及系统，以避免蚁群算法陷入求解困境的问题。
2、为了实现上述目的，提供分布式智能配电网自愈控制方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1：建立分布式智能配电网自愈控制模型；
4、s2：采用改进蚁群算法对所述分布式智能配电网自愈控制模型求解；
5、其中，所述采用改进蚁群算法对所述分布式智能配电网自愈控制模型求解具体为：
6、s2.1：获取所述分布式智能配电网类型；
7、根据所述分布式智能配电网中的节点个数将所述分布式智能配电网分为两类：复杂分布式智能配电网以及普通分布式智能配电网，当所述分布式智能配电网中的节点数≥39时，分布式智能配电网类型为复杂分布式智能配电网，当所述分布式智能配电网中的节点数＜39时，分布式智能配电网类型为普通分布式智能配电网；
8、s2.2：根据所述分布式智能配电网类型选择对应的信息素的蒸发速度计算公式；当所述分布式智能配电网类型为复杂分布式智能配电网时，
9、信息素的蒸发速度公式为：
10、；
11、式中，t为当前迭代次数，a和b为常量，t为最大迭代次数；
12、当所述分布式智能配电网类型为简单分布式智能配电网时，
13、信息素的蒸发速度ρ(t)公式为：
14、；
15、式中，c为常量；
16、s2.3：根据对应的信息素的蒸发速度计算公式控制改进蚁群算法对所述分布式智能配电网自愈控制模型求解；
17、s3：根据所述s2计算得到的求解结果对所述分布式智能配电网进行控制。
18、优选地，所述s2中，a的取值为1.3，b的取值为2.6；c的取值为5.1。
19、优选地，所述s1中，所述分布式智能配电网自愈控制模型包括目标函数和约束条件。
20、优选地，所述分布式智能配电网自愈控制模型采用分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差最小以及分布式智能配电网故障自愈后网损最小作为目标函数。
21、优选地，所述分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差最小的函数表达式为：
22、；
23、式中，f1为所述分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差，i为所述分布式智能配电网中第i个节点， vi为所述分布式智能配电网故障自愈后第i个节点的节点电压值，vri为所述分布式智能配电网故障自愈前第i个节点的节点电压值；
24、所述分布式智能配电网故障自愈后网损最小的函数表达式为：
25、；
26、式中，f2为所述分布式智能配电网故障自愈后的网损，n为所述分布式智能配电网中节点的总数，pi为所述分布式智能配电网中第i个节点所在支路的有功功率，qi为所述分布式智能配电网中第i个节点所在支路的无功功率，ui为所述分布式智能配电网中第i个节点的电压数值；
27、所述分布式智能配电网自愈控制模型的目标函数min(f)为：
28、；
29、式中，和为权重系数。
30、优选地，+=1；
31、优选地，所述分布式智能配电网自愈控制模型采用分布式智能配电网自愈后支路电流不能超过支路允许的最大电流、分布式智能配电网自愈后各个节点的节点电压值不能超过该节点允许的电压值范围、分布式智能配电网自愈后分布式电源出力不能超过该分布式电源的额定最大容量作为约束条件；
32、优选地，所述分布式智能配电网自愈后支路电流不能超过支路允许的最大电流的数学表达式为：
33、；
34、式中，ii为第i个节点所在的支路的电流值，iimax为第i个节点所在的支路的允许的最大电流值；
35、所述分布式智能配电网自愈后各个节点的节点电压值不能超过该节点允许的电压值范围的数学表达式为：
36、；
37、式中，ui为所述分布式智能配电网自愈后第i个节点的节点电压值，uimin为所述分布式智能配电网自愈后第i个节点的允许的最小节点电压值，uimax为所述分布式智能配电网自愈后第i个节点的允许的最大节点电压值；
38、所述分布式智能配电网自愈后分布式电源出力不能超过该分布式电源的额定最大容量的数学表达式为：
39、；
40、式中，pidg为节点i上的分布式电源的有功功率，qidg为节点i上的分布式电源的无功功率，sidgmax为节点i上的分布式电源的额定最大容量。
41、本专利技术的另一方面，提供分布式智能配电网自愈控制系统，采用上述的分布式智能配电网自愈控制方法，所述系统包括：
42、自愈控制模型建立模块，用于建立分布式智能配电网自愈控制模型；
43、模型求解模块，与所述自愈控制模型建立模块连接，用于采用改进蚁群算法对所述分布式智能配电网自愈控制模型求解；
44、自愈控制模块，与所述模型求解模块连接，用于根据模型求解模块得到的求解结果对所述分布式智能配电网进行控制。
45、本专利技术的优点和有益效果为：
46、本专利技术在采用蚁群算法求解分布式智能配电网自愈控制模型时，根据分布式智能配电本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述S2中，a的取值为1.3，b的取值为2.6；c的取值为5.1。
3.根据权利要求1所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述S1中，所述分布式智能配电网自愈控制模型包括目标函数和约束条件。
4.根据权利要求3所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述分布式智能配电网自愈控制模型采用分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差最小以及分布式智能配电网故障自愈后网损最小作为目标函数。
5.根据权利要求4所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差最小的函数表达式为：
6.根据权利要求5所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，+=1。
7.根据权利要求3所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述分布式智能配电网自愈控制模型采用分布式智能配电网自愈后支路电流不能超过支路允许的最大电流、分布式智能配电网自
8.分布式智能配电网自愈控制系统，采用权利要求1-7任一项所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述s2中，a的取值为1.3，b的取值为2.6；c的取值为5.1。
3.根据权利要求1所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述s1中，所述分布式智能配电网自愈控制模型包括目标函数和约束条件。
4.根据权利要求3所述的分布式智能配电网自愈控制方法，其特征在于，所述分布式智能配电网自愈控制模型采用分布式智能配电网故障自愈后节点电压偏差最小以及分布式智能配电网故障自愈后网损最小作为目标函数。
5.根据权利要求4所述的分布式智能配电网自愈控制...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈明辉，罗龙波，刘艳萍，张汉之，单华鹏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：
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