微电网黑启动中考虑DG特性与线路投入顺序的串行恢复策略.pdf

第 4 4 卷 第 1 8 期 2 0 1 6 年 9 月 1 6日 电 力 系 统 保 护 与 控 制 Powe r Sys t e m Pr o t e ct ion a n d Con t r ol Vl 0 1 4 4 NO 1 8 Se p 1 6， 2 01 6 DOI ： 1 0 7 6 6 7 PS P C2 0 1 6 3 4 微 电网黑启动中考虑 DG特性与线路投入顺序的 串行恢复策略 杨智豪，牟龙华，刘 仲 ( 同济大学电气工程 系，上海 2 0 1 8 0 4 ) 摘要：制定合理的孤立微电网黑启动恢复策略对于加快微电网的恢复进程、减少事故损失具有重要意义。提出了 一 种适用于微电网黑启动的串行恢复策略。首先分析了分布式电源( Di s t r ib u t e d G e n e r a t i o n ， D G) 与大电网中传统火 电机组所不同的特性，在此基础上建立了基于变异系数法的 DG黑启动能力评估模型，并用于选取黑启动电源。 然后以线路重要度和节点重要度作为网架重构的指标，建立了网架重构优化模型，并采用遗传算法进行求解。在 求解出目标网架后，以单位时间内恢复发电量最大为目标，进一步确定线路的投入顺序。最后通过算例的分析及 结果验证了所提 方案 的有 效性 。 关键词：微电网；黑启动；DG特性；变异系数法；遗传算法：串行恢复 A s e r ia l r e s t o r a t ion s t r at e g y co ns id e r in g cha r a ct e r is t ics o f DG a nd line r e s t o r a t ion s e que nce f o r bla ck s t a r t o f m icr o g r id YANG Zh i h a o ， MU Lo n g h u a ， L I U Z h o n g ( D e p a r t me n t o f E l e ct r i ca l E n g i n e e r i n g ， T o n g j i Un iv e r s i t y , S h ang h a i 2 0 1 8 0 4 ， C h in a ) Ab s t r a ct ：De v e lo p in g a r a t io n a l r e s t o r a t io n s t r a t e g y f o r b la ck s t a r t o f is o la t e d micr o g r id h e lp s t o s p e e d u p t h e s y s t e m r e s t o r a t i o n a n d r e d u ce the lo s s A s e r i a l r e s t o r a t i o n s t r a t e g y , wh ich i s s u i t a b l e f o r b l a ck s t a r t o f mi cr o g r i d ， is p r o p o s e d F i r s t l y , o n the b a s i s o f the d if f e r e nt ch a r a ct e r is t i cs b e t we e n d is tr i b u t e d g e n e r a t i o n( D G ) a n d tr a d i t i o n a l u n it ， a n e v a l u ati o n mo d e l， wh i ch i s u s e d t o a s s e s s t h e b l a ck s tar t ca p a b il i t y o f DG and s e le ct t h e b la ck s tar t g e n e r a t io n ， i s e s t a b l is h e d b a s e d o n the v a r ia t io n co e fficie nt me tho d S e co n d l y , a n e t wo r k r e co n fi g u r a t io n o p t imiz a t io n mo d e l is b u ilt b y t a k in g the n o d e imp o r t a n ce an d the l i n e i mp o r t a n ce a s t h e in d i ca t o r s ， an d t h e mo d e l i s s o lv e d b y g e n e t ic a l g o r i t h m T h e n ， the r e s t o r a t i o n s e q u e n ce o f l in e s i s d e t e r min e d b y ma x i mi z i n g the r e s t o r e d g e n e r atio n ca p a ci ty i n p e r u n i t t ime Fi n a l l y , the s i mu l ati o n r e s u l t s v e r i f y t h e v a l id ity o f t h e p r o p o s e d s ch e me T h i s wo r k i s s u p p o rt e d b y Nati o n a l Na t u r a l S cie n ce F o u n d a t io n o f C h in a( N o 5 1 4 0 7 1 2 8 ) Ke y wo r d s ：mi cr o g r i d ；b l a ck s t a r t ；ch a r a ct e r i s t ics o f DG；v ari i o n co e ffi ci e n t me t h o d ；g e n e t ic a l g o r i t h m；s e r i a l r e s t o r a t io n 0 引言 微 电网通过统一管理分布式电源 、储能单元、 负荷 以及控制保护单元，实现 了分布式 电源的高效 利用，较好地解决了分布式电源对大电网造成冲击 的问题L 1 J 。微电网黑启动，是指在整个微 电网因外 部或内部故障导致停运而进入全黑状态后，不依靠 大电网或其他微 电网的帮助，仅通过启动微电网内 基金项 目：国家自然科学基金资助项 目( 5 1 4 0 7 1 2 8 ) 部具有黑启动能力的 DG，进而带动其它非黑启动 DG， 逐步扩大恢复范围， 最终实现整个微 电网的恢 复【 3 4 J 。 有效的微电网黑启动将会大大提高微电网的 供电可靠性，同时也能为大电网的黑启动提供一定 的支持。因此，研究微电网的黑启动对快速恢复系 统供 电具有重要意义。 通常将黑启动过程分为电源黑启动、网架重构 和负荷恢复三个阶段【 5 J 。其 中，网架重构阶段是整 个恢复过程中承上启下的阶段，主要 目的是在尽可 能短的时问内使各待恢复 电源重新并网发 电，通过 电力 系统保护与控制 恢复重要节点和关键线路搭建主网架，为全面恢复 负荷打下基础l o J 。文献 7 研究了机组累积启动时间 与机组停机时间之问的关系， 制定了网架重构策略， 但未考虑线路的拓扑特性 。文献 8 在网架恢复的优 化计算中，将节点收缩后的网络凝聚度作为节点的 重要度，并用作机组和负荷重要性的评价指标，但 忽略了节点所带负荷的重要性。文献 9 提出了一种 基于串行和并行恢复的系统重构优化算法 ，该算法 采用分步寻优的方式 ，使得恢复过程中能够协调各 子系统的同步恢复， 但该方法主要针对传统大 电网。 文献【 1 0 】 针对低压微 电网，提出了基于多代理技术 的微 电网黑启动恢复控制策略，但所研究的微电网 中 DG、负荷及线路数 目较少，且主要侧重于微 电 网黑启动控制 。文献 1 1 通过分层多代理的控制使 具有黑启动能力的几个微 电源预启动和 同步运行 ， 从而实现微电网的黑启动，但未对 DG 的黑启动能 力进行评估 。 一 方面 ，考虑到常规微 电网的规模远 比传统大 电网的规模小，微 电网串行恢复所需 时间和并行恢 复所需时间实际相差不会很大；另一方面 ，考虑到 目前仍难以有效地解决微 电网并行恢复过程中的同 期并列 问题L 1 1 。因此，本文提 出了一种适用于微 电 网黑启动的串行恢复策略，该策略首先根据 DG的 特性建立了 DG 的黑启动能力评估模型，并用于选 取黑启动 电源 。然后以线路重要度和节点重要度作 为网架重构的指标，建立网架重构优化模型并采用 遗传算法进行求解 。在求解 出目标网架后，以单位 时间内恢复发电量最大为 目标，进一步确定线路的 投入顺序。 1 DG特性分析及黑启动能力评价模型 1 1 DG特性分析 传统大 电网的黑启动 已有较多的研究，对于微 电网黑启动具有一定的借鉴意义，但是传统火电机 组与 DG之间存在着较大的差异，这使得传统大 电 网的黑启动方案并不适用于微 电网。因此，在制定 微电网黑启动方案时需着重考虑 DG的特性。与传 统火电机组相 比， DG的特性主要有以下五个方面。 ( 1 ) DG的输 出功率具有间歇性 在微电网中，风力发 电的输 出功率会随着风速 的变化而产生波动，光伏发电的输出功率也会 因为 光照强度的变化而产生波动，两者都具有间歇性的 特点 。而传统火 电机组则可以根据发电计划人为调 整其输出功率 。 ( 2 ) DG的启动无需外部电源 D G 的运行输出主要依靠周围的自然条件，具 有独立运行的能力，比如当光照强度达到光伏发电 的最低要求时， 光伏发 电系统便可 自启动输 出功率， 不需要提供额外 的启动电能。而传统火电机组在启 动时一般需要启动电能， 具有厂用电负荷高的特点。 ( 3 DG的启动不受启动时限的约束 传统火 电机组 的启动根据汽缸温度分 为热 启 动、温启动、冷启动。为了保护汽缸不受较大温差 产生的热应力破坏 ，需要控制汽缸 的升温速度，这 也导致了温启动和冷启动的启动时间较长，因此在 传统大 电网黑启动中通常优先考虑恢复具备热启动 条件的机组， 需要考虑火电机组的热启动时限约束。 而 DG则没有传统火 电机组的启动时限约束 ，相应 的微电网的黑启动会更加快速 。 ( 4 ) DG具有多种控制方式 大多数 D G输出的电能质量不符合并网要求， 必须使用 电力 电子装置进行功率转换 。DG 的控制 方式主要有：P Q控制、V f 控制 、下垂控制 、虚拟 同步发电机等 ，可 以根据具体情况采用不同的控制 方式。 ( 5 ) D G可通过配带储能装置改善电能质量 对于带储能装置的 DG，可 以利用储能装置快 速调节的特性减缓 D G输出功率的波动，为微 电网 提供稳定的电压和频率，因此可以采用 V f 控制方 式。对于不带储能装置的 DG，由于其输 出功率具 有间歇性，不能要求其按照负荷的需求发电，因此 通常采用 P Q控制方式。 1 2 D G黑启动能力评价模型 DG 的黑启动能力是指不借助于外部 电源 的帮 助 ，仅依靠 自身启动电源平稳启动，并能在启动后 给一定量 的负荷提供稳定供 电的能力 1 3 1 。根据对 DG 黑启动能力的定义 ，本文选取了如下黑启动能 力的评价指标：DG 的容量、DG的启动时间、DG 的带载能力 、DG 的调压调频能力和 DG 所带储能 的荷 电状态( S t a t e o f C h a r g e ， S OC ) 。 可采用变异系数法【 l 对各黑启动能力的评价 指标赋予权重 ，建立基于变异系数法的 DG黑启动 能力评价模型。 变异系数法是一种客观的赋权方法， 差异越大 的指标越能体现 出被评价对象之 间的优 劣，也因此会赋予其越大的权重，具体的步骤如下 所述。 ( 1 1 建立评价矩阵 设有 g t 个对象，评价指标为 m个，第 i个对象 的评价指标 向量记作 m ， x ， 则评价 杨智豪，等 微电网黑启动中考虑 D G特性与线路投入顺序的串行恢复策略 -1 9 矩阵 】 x 。第 个指标权重用 表示， 则指标 权重向量为o J = E o ， 0 ) 2 ， ， T 。 ( 2 ) 指标规范化 对于正向指标，即指标数值越大越好的 “ 效益 型”指标。 ， = 一 ( 1 ) m 对于负向指标，即指标数值越小越好 的 “ 成本 型”指标。 m i nX i i f =L ( 2 ) 其中：i =1 ， 2 ， ， ；j =l， 2 ， ， ； 为第 i 个对象 的第 ， 个指标规范化处理后的数值 。 ( 3 ) 指标权重计算 在各指标规范化处理后， 分别采用式( 3 ) 和式( 4 ) 计算各指标 的平均值和标准差 。 ， ，2 ， ， ( 3 ) 喜 ( 一 ) ， ， (4 ) 接下来采用式( 5 ) 计算各项指标的变异系数为 =2 2 _J ，J：1 ， 2 ， ， m ( 5 ) 其中： 是第J项指标的变异系数； 为第 项指标 的平均值 ；s j 为第 项指标的标准差。 则各项指标的权重为 = ，J = 1 ， 2 ， ， m ( 6 ) f 4 ) 综合评分 评价矩阵 和权重 向量 乘积便是各对象的 综合评分 向量 G，即 G=Xo J ( 7 ) 最后根据模型的综合评分选取黑启动 电源 ， 并 将其作为率先恢复的对象。 2 微电网网架重构模型 2 1网架重构指标 网架重构阶段的主要 目的是使各待恢复 电源快 速并网发 电，通过恢复关键线路和重要节 点搭建骨 架 网络，为全面恢复负荷打下基础 。因此 ，在确定 骨架网络时， 需要对线路和节点的重要度进行评价。 2 1 1 线路重要度 本文主要从线路拓扑特性、线路 自身特性两个 方面对线路的重要度进行评估 。 考虑到优先恢复拓扑特性好的线路更有利于开 展对后续网架的恢复，因此对线路重要度进行评估 时需要计及其拓扑特性 。本文采用线路介数对线路 的拓 扑特 性 进行 定量 地评 价 ，介数 的概 念 是 由 F r e e ma n于 1 9 7 9年提出，线路介数值越大 ，说明该 线路在网络 中的作用越大 ，剔除线路介数值大的线 路会造成大量节 点对之间的距离变长 。本文定义线 路介数为线路被网络 中所有最短路径经过的次数 占 最短路径总数的比例 ，其表达式为 ( ) ) 厶” f l ， 式中： 以为线路k 的线路介数值； ， ( ) 为网 f ， 络中任意两点之 间最短路径经过线路 k的次数 ； ，为网络中任意两节点间的最短路径数 目； ， 为网络中所有节点的集合。 对于线路 自身特性的重要度评估 ，本文采用文 献 1 5 所述的线路操作时间对线路赋权 ，选择恢复 线路操作时问短的线路可 以减少系统恢复的时间， 从而减少停电损失。通常根据操作人员的经验确定 乐观操作时间 ，悲观操作时间 P以及最可能估计 时间 而线路 k的实际操作时问 则在 和 尸之 间呈 贝塔分布 。 由于线路介数和线路操作时间的量纲不同，因 此需要对其进行归一化处理，取线路介数的最大值 作为其基准值 ，取线路操作时间的最小值作为其基 准值 。则线路重要度定义为 L = 一+ ( 9 ) 式中：上 幢 为线路 k的重要度； 为线路 k的线路介 数； 。 。 为线路介数的基准值； 为线路 k的线路操 作时间；tb 。 为线路操作时间的基准值； 肋 比 例系数， 用于调整 和 的相对重要度， 且 fl= l。 考虑到微 电网网架重构阶段的主要 目的是快速使各 待恢复电源重新并网发 电，选择恢复线路操作时间 短的线路可以加快各待恢复 电源重新并网发 电，因 此本文取萨 0 4 ， 0 6 。 2 1 2节点重要度 对于节点重要度 ，本文主要从节点所带的负荷 量和负荷等级进行评估。负荷等级一般分为三级， 在相 同负荷量的情况下，负荷等级越大其停电损 失 - 2 0一 电力 系统保护 与控制 越大，节点重要度也越大。定义节点重要度为 = ( 1 0 ) 式中： 为节点 k的节点重要度； 为节点 k的负 荷权重；尸 L 为节点 k所带负荷量。同时，本文假 定一级负荷的权重为 1 ，二级负荷的权重为 0 1 ，三 级负荷的权重为 0 0 l。 2 2网架重构模型 2 2 1目标函数 在确定 目标 网架时，综合考虑了线路拓扑重要 性、线路操作时间以及节点所带负荷的重要性，即 要求所搭建的骨架网络能够兼顾对重要线路和重要 节点的恢复。重构的网架越大 ，其恢复重要线路和 重要节点也就越多，但恢复所需的时间会越长，操 作的次数会越多，失败的风险也越大 。因此，本文 采用 目标网架中线路平均重要度和节点平均重要度 作为重构标准，则网架重构模型的优化 目标函数为 厶 ： ma x 厂= 一 +丝 _ ( 1 1 ) n m 式 中： 厶 为归一化后线路 i 的重要度 ； 为归一化 后节 点 ，的重要度 ； 为 目标 网架 中所有线路的集 合 ；E 为 目标网架中所有节点的集合 ；n为 目标网 架中的线路数 ：m为 目标网架 中的节点数 。 2 2 2约束条件 在重构过程 中，需要考虑 的约束条件如下所 述 。 ( 1 1 发 电机 出力约束 p m 尸 G i ， f ( 1 2 ) Q 2 “ Q G Q ， f _G ( 1 3 ) 式 中： 为 网络中 DG的集合；P G 和 Q G 分别为 第 i个 D G 的有功和无功功率； “ 和 分别为 第 i个 DG有功功率的下 限和上限；Q 和 别 为第 i个 DG无功功率 的下限和上 限。 ( 2 ) 节 点电压约束 um ， f l N ( 1 4 ) 式中： 为网络 中所有节 点的集合 ； 为节点 i 的电压 幅值 ； 和 “ 分别为节点 i电压幅值的 下限和上限。 ( 3 ) 线路约束 l 1 p m ， ( 1 5 ) 式 中： 为网络中所有线路的集合；P l 为流过线 路 i 的有功功率 ； “为线路 i允许流过 的最大有 功功率 。 ( 4 ) 节点功率平衡约束 一 ( co s 0 ,j + s i n 0 j ) = 0 j = l Q i u i ( s i n 0 o 一 c o s O o ) = 0 ( 1 6 ) ( 1 7 ) 式中：P 和 Q 分别为节点 i注入的有功功率和无功 功率 ； 和 分别为节点 i 和节点 ，的电压；G ， 和 B 分别为节点 i与节点 ， 之间的电导和 电纳；o 是节点 i、， 之间的电压相角差。 2 3模型求解 微 电网网架重构 问题在 数学上是一个带约束 条件的非线性优化 问题 ，可采用遗传算法 1 6 进行求 解 。遗传算法的求解步骤如下所述 。 ( 1 ) 编码及初始化 本文采用 网络中线路的启用状态作为基因，将 每条线路的状态组合在一起形成一条染色体 ，染色 体的长度 即为线路总数 。对每一条线路进行编码 ， 若某条线路被选中，则在染色体 中与其对应 的位置 取 1 ，否则取 0 。 ( 2 ) 有效性检测 由于遗传算 法的更新迭代 过程是一个随机优 化过程 ，无法保证所选中的线路之间具有拓扑连通 性 。 若各 DG之间能够互相连通 ， 则属于有效个体 ； 否则需要对个体进一步改造，可采用最短路径法搜 索已选 中状态的区域到未互连 DG的路径 ，并将该 路径改为选 中状态 ，使其成为有效个体。 ( 3 ) 适应度函数 对于约束条件式( 1 2 ) 式( 1 7 ) ，主要为潮流约束 条件 ，可通过调控 DG的发电量和负荷的投入量使 其满足约束。因此，本文直接采用式( 1 1 ) 作为适应 度函数 。 ( 4 ) 选择操作 选择操作通过适 应度选择优 质个体而抛弃劣 质个体 ，本文采用轮盘赌选择方法，保证 了当前适 应度最优的个体能够进化到下一代而不被遗传操作 的随机性破坏，保证算法 的收敛性 。 ( 5 ) 交叉操作 交叉是指对两个相互交叉 的染色体按某种方 式相互交换其部分基 因，从而形成两个新的个体 。 本文采用均匀交叉方式，两个相互配对个体 的每一 位基因都 以相 同的概率进行交换，从而形成两个新 个体 。 ( 6 ) 变异操作 变异 是指将个体 染色体编码 串中的某些基 因 座上的基因值用该基因座的其他等位基因来替换， 从而形成一个新 的个体。本文采用基本位变异，即 杨智豪，等 微电网黑启动中考虑 D G特性与线路投入顺序的串行恢复策略 2 1一 对个体编码串以变异概率随机指定某一位或某几位 基因进行变异操作 。对变异操作后的新个体进一步 通过步骤f 2 ) 检测其有效性 。 ( 7 ) 终止条件 当满足给定 的允许误差或迭代次数达到设定 的最大迭代次数时，终止运算算并输出最优解 ，否 则返回步骤( 3 ) 继续迭代运算 ，直到满足终止条件 。 2 4线路投入顺序 通过遗传算法可求解出重构的目标网架，但并 未确定 目标网架中每条线路的投入顺序，因此还需 进一步确定 目标网架中的线路投入顺序 。 为了能在更短时间内恢复更多的发电量，本文 以单位 时间内恢复发 电量最大为 目标 ，对线路的投 入顺序进行确定 。在求解出的目标网架中，搜索黑 启动 D G 到各待恢复 D G 的恢复路径 ，按式08 ) 计 算各 DG的发电量与对应恢复路径所需操作 时间的 比值 F，F值代表该路径单位时间内所能恢复的供 电量，选取 F值大的路径优先恢复，可以提高系统 恢复供 电的效率 。接着 ，继续在 目标 网架中搜索已 恢复供 电的区域到各待恢复 DG的恢复路径 ，按照 上述的方法确定下一条投入恢复的路径 ，直至所有 待恢复的 DG并网。 F =争 ( 18 ) 式 中： 。 ， 为第 i个待恢复 DG； 为第 i个 DG对 应的恢复路径所需操作时间。 2 5微 电网重构的串行恢复策略 微 电网重构的串行恢复策略步骤如下所述 。 步骤 1 ：读入各 DG 的参数，主要包括 D G 的 容量、 启动时间、 带载能力 、 调压调频能力 以及 D G 所带储 能装置的 S OC。对于不带储能的风机和光 伏，其 S O C指标为 0 ；对于微型燃气轮机，则假定 其燃气充足，能够一直保持 良好稳定的输出功率 ， 因此其 S O C指标为 1 。通过 DG黑启动能力评价模 型，得到各 D G 的黑启动能力评分 ，并选取出最优 的黑启动 DG。 步骤 2 ：通过 B e t we e n n e s s C e n t r a lit y算法求解 出各线路被网络 中所有最短路径经过的次数，进而 计算出各线路介数。根据式( 9 ) 和式( 1 O ) 分别计算节 点重要度和线路重要度。由于重构微电网的目的是 在尽可能短的时间内使各待恢复电源重新并网发 电，所以本文将 电源节点的重要度取为节点重要度 中的最大 值 ma x W k 。 步骤 3 ： 按照2 2小节所述， 建立重构模型并用 遗传算法进行求解。 步骤 4 ： 在求解 出的 目标网架中， 按照 2 4小节 所述的方法，以单位时间内恢复发 电量最大为 目标 对线路投入顺序进行确定。 步骤 5 ：在恢复过程中，黑启动 DG 采用 v f 控制方式，提供稳定的参考 电压和频率。当黑启动 DG与待恢复 D G连接时， 待恢复 D G 以黑启动 D G 提供的电压和频率为参考，通过 P Q控制方式启动 并网。 3 算例分析 参照文献 1 7 】 ， 本文采用修改后的 I E E E 3 0节点 微电网系统 ， 通过 Ma t la b软件编程计算，验证所提 方法 的有 效性 。 修改后的 I E E E 3 0 节点微 电网结构如 图 1 所示， 该微电网系统包括 7 个 DG，3 0个负荷节点以及 4 1 条线路 。 首先求解 DG黑启动能力评价模型， 各 DG 的指标参数与黑启动能力评价结果如表 1 所示。由 于本文采用的是 串行恢复策略，所以只选取黑启动 能力最优的 DG作为黑启动电源 ，即 DG 2 。DG 2 作 为黑启动电源采用 V f 控制方式，为整个恢复过程 提供稳定的参考频率和参考 电压 。 进一步，通过 B e t we e r me s s C e n t r a lit y算法计算 各线路被 网络 中所有最短路径经过的次数 ，进而计 算 出各线路介数，从大到小列出排在前 2 0位 的线 路，其归一化后的线路介数值如表2所示。 由于遗传算法是一种随机算法，所以需要在同 样的网络条件参数下进行多次独立运算 ，并选择适 应度最高的作为最优 目标网架 。本文对遗传算法的 基本参数设定如下：种群规模为 1 0 0 ，交叉概率为 0 8 ，变异率为 O 0 2 ，遗传代数 1 5 0 。计算得到的网 架重构方案如图 2所示，其中实线为重构恢复的线 路，虚线为未恢复的线路。 图 1修改后的 3 0节点微电网结构 F i g 1 Mo d ifi e d s 仃 1 J ct l l r e o f 3 0 - b u s micr o g r i d 2 2一 电力 系统 保护 与控制 表 2归一化的 3 0节点微电网线路介数值 T a b l e 2 No r ma l iz e d l in e b e t we e n n e s s v a l u e o f 3 0 - b u s mi cr o g r i d 线路号 线路介数值 线路号 线路介数值 6 1 0 1 0 0 0 0 0 6 7 O l3 O 8 5 1 4 6 0 8 9 71 6 2 5 2 7 0 2 9 0 7 8 6 2 8 0 8 9 3 6 2 2 3 2 4 0 2 8 3 6 9 2 7 2 8 0 7 8 0 1 4 1 O 1 7 0 2 5 5 3 2 4 1 2 0 6 1 7 0 2 1 9 2 O 0 2 4 8 2 3 2 4 0 4 0 4 2 6 1 2 1 5 0 2 4 4 6 8 6 9 0 3 9 7 l6 1 2 0 21 6 31 lO 2 O 0 3 9 7 1 6 9 1 1 0 2 0 5 6 7 1 0 2 2 0 3 9 3 6 2 l2 1 3 0 2 0 5 6 7 2 2 2 4 03 4 0 4 3 1 5 2 3 0 2 0 5 6 7 图 2网架重构结果 Fig 2 Re s u lt s o f n e t wo r k r e co n s t r u ct io n 重构的网架包括有线路 1 - 2 ，1 3 ，2 4 ，4 6 ， 4- 1 2， 6- 1 0， 6 2 8， 1 0 2 2， 1 2 1 3， 22 24， 2 3 2 4， 2 7 2 8 。这些线路大多是表 2中的线路，线路介数值 都很高，即被网络中最短路径经过的次数最多，它 们的优先恢复更有利于下一阶段给其他节点恢复供 电，加快 了恢复进程，减少了停电损失。 在求解出 目标 网架后，需要进一步确定线路的 投入顺序 。根据 2 4小节所述的方法 ，在 目标网架 中，搜索黑启动 DG到各待恢复 DG 的路径，计算 其 F值， F值的计算结果如表 3所示。由表 3可知 ， DG 2 一DG1 的F值最大 ，因此率先投入线路 2 1 ，使 DG1 恢复并网。接着 ，在 目标网架中继续搜索己恢 复供 电的区域到各待恢复 DG的路径 ，选取 F值最 大的路径作为下一条投入恢复的路径，线路投入顺 序如表 4所示。 表 3 F值 计算结果 T a b le 3 Va lu e o f f u n ct io nF 4 结论 本文在分析 DG特性的基础上，提出了一种适 用于孤立微 电网黑启动的串行恢复策略，首先建立 了 DG黑启动能力评价模型并用于选取最优 的黑启 动 D G，然后建立了兼顾恢复重要线路和重要节点 的网架重构优化模型 ， 采用遗传算法求解重构模型。 在求解 出的 目标 网架 中，以单位时间内恢复发电量 最大为 目标 ，进一步确定线路 的投入顺序。最后通 过修改后的 3 0节点微电网的算例分析， 验证 了所提 方案的可行性。 参考文献 1 曹智平，周力行，张艳萍，等 基于供 电可靠 性的微 电 网规划 J 电力系统保护与控制， 2 0 1 5 ， 4 3 ( 1 4 ) ： 1 0 - 1 5 凹 ， ； _ 如 一 杨智豪，等 微电网黑启动中考虑 D G特性与线路投入顺序的串行恢复策略 2 3 CAO Z h i p i n g ，ZHOU Li x i n g ，ZHANG Y a n p in g ，e t a 1 Mi cr o g r id p l a n n in g b a s e d o n s u p p l y r e l ia b il i t y J P o w e r S y s t e m P r o t e ct i o n a n d C o n t r o l， 2 0 1 5 4 3 ( 1 4 ) ： 1 0 1 5 2 成思琪，刘俊勇，向月，等微网中混储 柴协调运行 策略研究【 J 电力系统保护与控制， 2 0 1 5 ， 4 3 ( 7 ) ： 4 2 5 0 C HE NG S iq i， LI U J u n y o n g ， XI ANG Y u e ， e t a 1 Re s e a r ch o n o p t ima l co o r d in a t e d o p e r a t io n f o r micr o g r id wit h h y b r id e n e r g y s t o r a g e a n d d i e s e l g e n e r a t o r J P o we r S y s t e m Pr o t e ct io n a n d Co n t r o l， 2 0 1 5 ， 4 3 f 7 ) ： 4 2 5 0 3 牟龙华，夏明栋，刘仲微电网的黑启动研究【 J 电力 系统保护与控制， 2 0 1 4 ， 4 2 ( 2 2 ) ： 3 2 3 7 M U Lo n g h u a ， XI A Mi n g d o n g ， LI U Zh o n g Re s e a r c h o n b la ck s t a r t f o r micr o g r i d J P o w e r S y s t e m P r o t e ct io n a n d C o n t r o l ， 2 0 1 4 ， 4 2 ( 2 2 ) ： 3 2 - 3 7 4 刘仲，牟龙华，杨智豪大停电后含分布式电源的电 网分区及 负荷恢复方案f J 1 电力系统保护与控制， 2 0 1 5 ， 4 3 ( 2 2 ) ： 5 5 6 1 LI U Zh o n g MU Lo n g h u a Y ANG Z h i h a o S ch e me f o r p a r t it io n in g a n d lo a d r e s t o r a t io n o f p o we r g r id co n t a in in g d i s t r ib u t e d g e n e r a t i o n a f t e r b la ck o u t J 1 P o we r S y s t e m P r o t e ct i o n and C o n t r o 1 2 0 1 5 4 3 ( 2 2 ) ： 5 5 6 1 5 刘仲 ，牟龙华，许旭峰 微 电网黑启动 中考虑负 荷恢 复优 化 的分 布式 电源恢 复方 案 J 1 电力 自动化 设备 ， 2 0 I 6 ， 3 6 ( 3 1 ： 4 6 5 2 L1 U Z h o n g ，MU Lo n g h u a ， XU Xu n g M i cr o g r i d b l a ck s t a r t co n s i d e r in g DG s t a r t u p s e q u e n ce an d 1 o a d r e s t o r a t io n o p t i miz a t i o n J E le ct r i c P o w e r A u t o ma t io n E q u i p me n t ， 2 0 1 6 ， 3 6 ( 3 ) ： 4 6 - 5 2 6 刘玉田，王洪涛，叶华电力系统恢复理论与技术 M】 北京： 科学出版社， 2 0 1 4 7 周敏，刘艳计及火电机组启动过程的网架并行恢复 策略 J 电力系统 自动化， 2 0 1 1 ， 3 5 ( 1 o ) ： 3 0 - 3 4 ZH0u M in LI U Ya n A p ara lle l r e s t o r a t io n s t r a t e g y for p o we r n e t wo r k co n s id e r in g t h e s t a r t u p p r o ce s s o f t h e r ma l nn i t s J A u t o ma t i o n o f E l e ct r ic P o we r S y s t e ms ， 2 0 1 1 ， 3 5 ( 1 O ) ： 3 0 - 3 4 8 L I U Y a n ， G U Xu e p in g S k e l e t o n - n e two r k r e co n fig u r a t i o n b a s e d o n t o p o lo g ica l ch a r a ct e ri s t ics o f s ca le f r e e n e t wo r k s and d i s cr e t e p a r t i cle s wa l q o p t i miz a ti o n J I E E E T r a n s a ct io n s o n P o we r S y s t e ms ， 2 0 0 7 。 2 2 f 3 1 ： 1 2 6 7 1 2 7 4 9 赵腾，张焰，张志强基于 串行及并行恢复的电力系 统重构 J 】 电力系统自动化， 2 0 1 5 ， 3 9 ( 1 4 ) ： 6 0 6 7 ZHAO Te n g，ZHANG Ya n ，ZHANG Zhiqia ng Po we r s y s t e m r e co n s t r u ct io n b a s e d o n h ie r a r ch ica l a n d p a r t i t i o n e d r e s t o r a t io n J A u t o ma t io n o f E l e ct r i c P o w e r S y s t e ms ， 2 0 1 5 ， 3 9 ( 1 4 ) ： 6 0 6 7 1 1 0 J M0RE I RA C L，RES ENDE F OP EAS L OP ES J A U s i n g lo w v o l t a g e micr o gri d s f o r s e r v i ce r e s t o r a t io n J I E E E T r a n s a ct io n s o n P o w e r S y s t e ms ，2 0 0 7 ，2 2 ( 1 ) ： 39 5 40 3 L 1 1 j CAI Ni a r mia n 。XU Xu fon g MI T RA J A h i e r a r ch i ca l mu l t i a g e n t co n t r o l s ch e me f o r a b la ck s t a r t ca p a b l e mi cr o g r id C 】 P o we r a n d E n e r g y S o cie G e n e r a l M e e t in g 2 0 1 1 I E E E I E E E 2 01 1 ： 1 7 1 2 黄杏微网系统并 离网特性与控制策略研究【 D】 北 京： 北京交通大学， 2 0 1 3 HUANG Xi n g Gr id - co nn e ct e d i s l a n d in g ch a r a ct e r i s t i c s a n d co n tr o l s tr a t e g i e s o f mi cr o g r i d D B e i j i n g ： B e i j i n g J ia o t o n g Un i v e r s i ty, 2 0 1 3 1 3 牟龙华，夏明栋，刘仲孤立微网中微源 的黑启动能 力 J 同济大学 学报 ( 自然科 学版) ，2 0 1 5 ，4 3 ( 1 2 ) ： 1 8 7 7 1 88 7 MU Lo n g h u a ， XI A Mi n g d o n g ， LI U Zh o n g Re s e a r ch o n b l a ck s t a r t ca p a b il i ty o f mi cr o s o u r ce s in i s o la t e d m icr o g r i d J J o u rna l o f T o n g j i Un i v e r s i t y( N a t u r a l S ci e n ce ) ， 2 0 1 5 4 3 ( 1 2 ) ： 1 8 7 7 - 1 8 8 7 1 4 张文朝，顾雪平 应用变异系数法和逼近理想解排序 法 的风 电场 综 合 评 价 J 】 电 网技 术 ，2 0 1 4 ，3 8 ( 1 0 ) ： 2 7 41 2 74 6 ZHANG We n ch a o ， GU Xu e p i n g Co mp r e h