（电气工程专业论文）进化稳定策略在配电网重构及规划中应用的研究.pdf

中文摘要 摘要 配电网络随着经济发展负荷增长迅速，由于历史遗留因素以及配电网络管理的 无序，网络结构日趋复杂，导致运行效率降低，供电质量恶化。如何对配电网络 结构进行优化，选择最适当的配电网络运行方式，使配电网络运行在最佳状态， 以提高供电可靠性、降低网损、均衡负荷和改善供电质量已成为配电网络研究的 重要课题之一。配电网络的良性发展同时也依赖于配电网络翘划的科学、合理和 前瞻性，因此研究配电网络重构及配电网络规划对于提高配网供电的科学性、可 靠性具有重要的学术和实用意义。本文在进行配电网络分析和结构优化的基础上， 着重研究配电网络重构及配电网络规划的方法。 ( 1 ) 配电网络由于网络结构复杂、面大点多、信息量大，g 1 s 技术虽然建立起 了配电网络数据模型，但却缺乏有效分析手段对这些数据进行深一步研究，本文 在引入空间数据挖掘技术的基础上，提出将空间数据挖掘技术与g i s 技术集成的 配电网络数学模型及其分析方法。采用空间数据特征比较、时域聚类、相关性分 析，综合利用配电网络g i s 数据模型和计算机技术对配电网络进行深入的研究。 ( 2 ) 通过对配电网络的潮流分析，建立了配电网络结构分析的模型；以供电区 域为研究对象，对线损、电压质量、可靠性等性能分析，并采用邻接矩阵、相关 矩阵、路由矩阵、顺序矩阵描述配电网络优化的算法和编制了采用这种算法进行 配电网络结构优化的软件，应用于重庆某地区配电网络后效果明显。在此基础上 提出了配电网络结构优化的原则，为配电网络重构、规划提供了依据。 ( 3 ) 在分析常见的非确定性算法和进化免疫算法原理的基础上，提出了在配电 网络重构中采用免疫算法，并求解以负荷均衡为目标函数的配电网络重构的最优 方案，实例表明该方法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力；同时本文还 为实时配电网络重构定义了启动条件，避免在配电网络j 下常运行时频繁启动网络 重构。 ( 4 ) 在对配电网络进行深入、系统的研究基础上，首次引入进化稳定参数对遗 传算法进行改进，实验证明基于稳定参数控制的改进遗传算法既保持了种群多样 性的特性，同时又通过突变算子引入了新的搜索空间，使算法更容易找到全局最 优区域，减少了普通的g a 要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间。为此，本文 提出在配电网络规划中采用基于稳定参数控制的改进遗传算法。实验证明这种算 法在收敛性能和搜索能力上比其他遗传算法都有很大提高，在全局寻优性能上也 重庆大学博士学位论文 优于其它遗传算法。 关键词：配电网重构，配电网规划，空间数据挖掘，免疫算法，进化稳定策略 i i 茎茎塑薹 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fe c o n o m y , t h el o a do nd i s t r i b u t i o nn e t w o r ki n c r e a s e s q u i c k l ya n dt h en e t w o r ks t r u c t u r eb e c o m e sm o r ec o m p l e xb e c a u s eo fh i s t o r ya n dt h e c o n f u s i o nm a n a g e m e n t t h eo p e r a t i o ne f f i c i e n c ya n ds e r v i c eq u a l i v ya r ed e t e r i o r a t e d i t i so n eo ft h ei m p o r t a n tt a s k sh o wt oo p t i m i z et h es t r u c t u r eo ft h ed i s t r i b u t i o nn e t w o r k ， c h o o s et h em o s t p r o p e ro p e r a t i n gm o d ef o rd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka n dm a k et h e d i s t r i b u t i o nn e t w o r kw o r ki ng o o ds t a t et oi n c r e a s er e l i a b i l i t yf o rp o w e rs u p p l y , r e d u c e n e t w o r kl o s s ，e q u i l i b r i u ml o a da n di m p r o v ev o l t a g eq u a l i t yi np o w e rs u p p l ya r e a o n t h eo t h e rh a n d ，g o o dd e v e l o p m e n ti nd i s t r i b u t i o nn e t w o r kd e p e n d so ns c i e n t i f i c ， r e a s o n a b l ea n dp r e d i c t a b l ep r o j e c ti nd i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n g i ti so fi m p o r t a n t t h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c et o i n v e s t i g a t e d i s t r i b u t i o np o w e rn e t w o r k r e c o n f i g u r a f i o na n dd i s t r i b u t i o np o w e rn e t w o r kp l a n n i n g t h i sp a p e rm a i n l ys t u d i e s t h em e t h o d so ft h ed i s t r i b u t i o np o w e rn e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o na n dd i s t r i b u t i o nn e t w o r k p l a n n i n gb a s e do i 1t h ea n a l y s i so fd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka n dt h eo p t i m i z a t i o no fi t s s t r u c t u r e ( 1 ) t h es t r u c t u r eo f d i s t r i b u t i o nn e t w o r ki sc o m p l e x i tc o v e r sw i d e l ya n dh a sl o t s o fs p o t s i ta l s oh a sm u c hi n f o r m a t i o n a l t h o u g hg i sh a se s t a b l i s h e dd a t am o d e lf o r d i s t r i b u t i o nn e t w o r k ，i tl a c k se f f i c i e n tm e t h o d st oa n a l y z et h e s ed a t ad e e p l y t h i sp a p e r i n t r o d u c e ss p a t i a ld a t am i n i n gt e c h n o l o g ya n db r i n gf o r w a r da p p l y i n gt h ei n t e g r a t i o n o fs d ma n dg i st ot h er e s e a r c ho fd i s t r i b u t i o nn e t w o r k i ta d o p t ss p a c ed a t a c h a r a c t e r i s t i cc o m p a r e ，c l u s t e ra n a l y s i sa n dc o r r e l a t i o na n a l y s i s ，a n ds y n t h e t i c a l l y u t i l i z e sg i sd a t am o d e la n dt h et e c h n o l o g yo fc o m p u t e rt oa n a l y z et h ed i s t r i b u t i o n n e t w o r k ( 2 ) t h i sp a p e ra n a l y z e st h ep o w e rf l o wa n de s t a b l i s h e st h em o d e lu s e df o r s t r u c t u r ea n a l y s i so fd i s t r i b u t i o nn e t w o r k i tr e g a r d sp o w e rs u p p l ya r e a sa si t so b j e c tf o r r e s e a r c h i th a sc a r r i e do ni n d e xa n a l y s i s ，s u c ha sn e t w o r kl o s s ，v o l t a g eq u a l i t y , a n d r e l i a b i l i t ya n d s oo n ，a d o p t sa d j a c e n tm a t r i x ，c o r r e l a t i o nm a t r i x ，p a t hm a t r i xa n d s e q u e n c em a t r i xt od e s c r i b et h eo p t i m i z i n ga r i t h m e t i cf o rd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka n d w o r k so u tt h eo p t i m i z i n gs t r u c t u r es o f t w a r ei nd i s t r i b u t i o nn e t w o r kt oa p p l yi ns o m e a r e ao fc h o n g q i n g i th a sg r e a te v i d e n c e t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dt h ep r i n c i p l ef o r o p t i m i z i n g s t r u c t u r ei nd i s t r i b u t i o nn e t w o r ka n d p r o v i d e s s o m ee v i d e n c et o r e c o n f i g u r a t i o na n dl a y o u td i s t r i b u t i o nn e t w o r k i i i 重庆大学博士学位论文 ( 3 ) t h ep a p e rp u t sf o r w a r di m m u n i t ya r i t h m e t i cu s e di nd i s t r i b u t i o nn e t w o r ko n t h eb a s i so fa n a l y z i n gc o - - o nu n c e r t a i n t ya r i t h m e t i cm a di m m u n i t ya r i t h m e t i c t h e o r y i tg e t sa no p t i m i z i n gp r o j e c tf o rd i s t r i b u t i o nn e t w o r k ，i nw h i c ht h ee q u i l i b r i u m o fl o a di sr e g a r d e da st a r g e tf u n c t i o n i th a sb e e ne x a m p l e dt h a tt h i sp r o j e e ti so f h i g h e r c o n s t r i c t i o ns p e e da n ds t r o n g e rg l o b a ls e a r c ha b i l i t y t h ep a p e ra l s op o i n t so u tt h e c o n d i t i o n sf o rd i s t r i b u t i o nn e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o ni n r e a lt i m ei no r d e rt oa v o i d f r e q u e n t l ys t a r t i n g t h en e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o nw h i l ed i s t r i b u t i o nn e t w o r ki si n o p e r a t i o nn o r m a l l y 。 ( 4 ) i m p r o v e dg ab ye v o l u t i o n a r ys t a b l es t r a t e g yt h ef i r s t t i m e i th a sb e e n e x a m p l e dt h a tt h i sp r o j e c tn o to n l yk e e p st h ev a r i e t yc h a r a c t e r i s t i c ，b u ta l s oe x t e n d st h e s e a r c h i n gs p a c et h r o u g hm u t a t i o nf a c t o r s oi t se a s yt of i n dt h eg l o b a lo p t i m i z e da r e a ， r e d u c et h ec h a n c et od r a wi n t ol o c a lo p t i m i z e da r e a s ot h ec a l c u l a t i o nt i m ei sr e d u c e d e x a m p l e ss h o w st h a tt h ec o n s t r i c t i o na n ds e a r c h i n gp e r f o r m a n c eb a s e do ne s s g a p r o v e dm o r et h a nt h et r a d i t i o n a lg ai nt h ed i s t r i b u t i o np o w e rn e t w o r kp l a n n i n g t h e p a p e rs t u d i e st h es w i t c hp l a n n i n gw i t he s s g aa l s ob a s e do nt h en e t w o r kp l a n n i n g k e y w o r d s ：d i s t r i b u t i o nn e t w o r kr e c o n _ f i g u r a t i o n ，d i s t r i b u t i o nn e t w o r kp l a n n i n g ， s p a c ed a t am i n i n g ，i m m u n i t ya r i t h m e t i c ，e v o l u t i o n a r ys t a b l es t r a t e g y v l 绪论 1 绪论 1 1 配电网络重构的研究现状和发展趋势 随着国内电力体制改革的不断深入，电力市场正逐步形成，电力企业作为电力 市场的主体，必须深入研究电力市场的供需形势及发展方向，并以此为基础制定 企业的发展规划及发展战略。社会越来越依赖于电力的供应，对用户而言，最重 要的是在经济的条件下获得可接受的供电可靠性、电能质量和供电安全性【”。 通信手段和计算机技术的发展使配电自动化的水平取得了长足的进展， s c a d a 技术和光通信技术已经开始普遍应用于城市配电网络自动化系统中。大量 反映配电网运行状况的实时数据被采集到配网调度中心。对于复杂的城市配电网 络而言，由于规模大、结构复杂、负荷密度高，形成了一个大规模网络求解的问 题，计算量和占用存储空间大、速度慢、收敛困难、“组合爆炸”i l 】等一系列的科学 技术难题急需解决。 1 1 1 配电网络现状 配电网络由于直接供电给用户，必须以电力用户的需要为出发点。同时配电网 络不是点和线的分布，而是一个复杂的面的分布，并且与城市建设的地理分布密 切相关1 2 1 。复杂的配电网络不仅规模巨大，而且由于资金等多方面原因，很难做到 每个点都有实测数据，导致求解更加困难叽虽然电力系统建模和分析技术已经很 成熟，可以采用集中参数模型建立电源点、传输线和变压器的等值电路，从而获 得描述电力系统的导纳矩阵，采用n r 法、p q 分解法和b x 法等迭代方法就可 以得出电力系统的潮流。但这些模型在用来描述配电网时却不十分方便，主要存 在以下不足：由于配电网的线路分支点和配电变压器接入点都应看作是节点，因 此配电网的节点较输电网的节点要多得多，导致导纳矩阵非常庞大，占用存储空 间和数据处理的工作量都相当大：由于受到建设投资的限制，配电网上有实测数 据的点很少。配电网络目前存在的主要问题如下： 由于电源点分布不合理，导致部分区域供电半径过大，电能质量不高； 由于配电网络规划与城市经济发展的不同步，造成配电网络布局不合理； 当经济发展迅速的时候，配电网络的发展长期处于被动状态，甚至失控； 追求供电可靠性进入误区，实际上导致配电网络极端复杂，运行方式虽灵 活却难以面面俱到。 因此，针对配电网络的特点，对配电网络进行分析和优化的目的就是要建立 一个合理的配电网络模型，对复杂配电网络进行简化分析，完成正常运行情况和 故障情况下的网络重构，并利用现有的有限的数据来反映配电网的主要运行指标 一 至鏖查堂堕圭堂壁笙塞 【3 】。 有了一个优化的配电网络，还需要在分析和研究未来负荷增长情况以及城市配 电网络现状的基础上，进行配电网络规划。配电网络规划工作是一项复杂的系统 工程，其复杂性突出地表现在其具有规模大、不确定、不精细等因素多和涉及领 域广的特点。仅仅依靠规划工作者的规划经验进行配电网规划，已经远远不能满 足现代城市配电网络规划的要求。 近年来，随着计算机技术的迅速发展，数据挖掘技术( d a t am i n i n g ，d m ) 的 深入研究以及地理信息系统( g e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m ，g i s ) 的广泛应用，为 配电网络规划研究的发展提供了契机。将g i s 和d m 技术引入配电网络重构及配 电网络规划是当前技术发展的方向。 因此，研究地理信息系统( g i s ) 和数据挖掘技术在复杂配电网络结构分析优 化及配电网络规划中的应用，不仅可以对现有配电网络建立优化模型，而且可以 从整体上提高配电网络规划的科学性和合理性，对提高配电网的安全性、经济性 和可靠性，确保电能质量都具有重要的学术和实用意义。 1 1 2 配电网络分析和优化 潮流计算是电力系统分析的基础，配电网潮流计算的研究一直得到了广泛的重 视。t s a i h s i a n gc h e n 等将基于z b u s 的高斯迭代法用于配电网潮流计算中【4 1 ，该方法 收敛性好，但占用内存多。文献【5 9 】等将快速分解算法用于配电网潮流计算中， 并对快速分解算法的收敛性进行了研究，由于在快速分解算法迭代公式推导过程 中无需线路电阻与电抗之比小于1 的条件，因此在线路电阻大于电抗时该方法仍能 收敛。m e s u te b a r a n 等采用支路法将支路功率和节点电压作为状态变量，使潮流 方程中只有代数运算，使得配电网络潮流方程具有一种简化的形式i l 们。g x l u o 等 提出了以支路功率为迭代变量的前推回代方法【l ”。s g h o s h 等和d d a s 等分别给出 与文献 1 0 】的方法类似的配电网潮流计算法【1 2 1 1 3 】。r a r a v i n d h a b a b u 等提出一种可以 将负荷表示为恒功率、恒阻抗、恒电流或四者组合的支路法【l ”。e b o m p a r d 等研究 了支路电流法在不同负荷条件下的收敛特性，研究表明支路电流法的收敛特性与 负荷的功率因素和线路电阻与电抗之比无关【”】。孙宏宾等的研究则论证了前推回 代法用于恒功率负荷的辐射状配网潮流计算中具有与严格的牛顿法相似的收敛速 度 1 6 】。d s h i r m o h a m m a d i 等提出一种母线法，将节点注入电流作为状态量，利用 k i r c h h o f f 电压定理求得母线上的电压分布【17 1 。s k g o s w a m i 等也采用了与文献 1 7 】 相同的母线法，但在解线性方程时给出了一种改进的分解方式，从而提高了收敛 性18 1 。张学松等在考虑配电网分支特点的基础上，将“三带宽法”运用于配电网潮 流计算中，取得了良好的效果 9 l ，不足之处是用于复杂配网需要将其划分为若干 子潮流问题。s a m u e l m o k 等则提出一种将配电网简化为梯形网络，然后用k i r c h h o f f 1 绪论 定理得到的迭代公式求解潮流的方法【2 0 。 考虑到配电系统中量测点严重不足，有文献提出了区间潮流算法及模糊潮流算 法，使潮流计算结果在一定的范围以内更符合实际情况，但是模糊潮流计算时间 长，其计算时间般为前推回代法的8 倍口1 1 2 2 1 1 2 3 1 。文献【2 4 】则提出一种配电网络潮 流计算的功率分布系数法，对实测配变支路按准确度加权的实测功率进行分配， 而对非实测变压器支路则按功率分布系数进行功率分配计算。 配电网络不良数据辨识和状态估计的主要方法有：c n l u 等把量测变换成复电 流或复电压量测，实现了量测雅可比阵的常数化1 2 钉，但该方法的法方程相间有耦 合，p 和q 之间也有耦合，计算量大。卫志农等提出了种基于改进牛顿法的极坐 标形式的三相配网状态估计算法，该方法利用辐射配网的特点，能够适用于线路 电阻与电抗之比变化较大时的情况，且计及了三相不平衡，适用于由功率的实时 量测和伪量测建立起的基本可观的系统【2 6 】。m e s u te b a r a n 等提出基于支路电流的 配电状态估计算法，该方法以支路电流为状态变量，通过量测变换将各种量测量 变换成等值的复电流量测，使法方程三相解耦，使信息矩阵与支路阻抗无关【2 7 】。 但存在以下缺点：要求p 和q 量测成对出现，这在实际配网中有时较难满足；要求 p q 对的量测权系数相同，而实际电网中无功量测精度远低于有功量测精度；量测 变换后等值复电流量测在迭代过程中变化大，影响了算法的收敛性。文献 2 8 】提出 了基于支路功率的配电系统状态估计方法，该方法克服了基于支路电流的配电状 态估计算法的不足，提高了配电系统状态估计的计算效率。 1 1 3 配电网的简化建模 上述研究对配电自动化的发展起到了重要的推动作用，但是仍然面临着计算 量和占用存储空间大、速度慢、收敛困难、“组合爆炸”等实际困难。复杂配电网络 不仅规模巨大，而且严重缺乏量测数据，因此求解更加困难【2 9 1 。这迫使人们进行 配电网络的简化建模和简化分析的研究。文献 3 0 3 2 等提出了一系列面向对象的 配电元件模型并描述了可用于程序设计的数据结构，但是上述方法仍都依赖于馈 线上的所有配电变压器的量测数据。、n d r s a r m a 等提出了一种便于配电网络重构 分析的配电网简化方法，即将故障区域隔离后的各个连通系分别当作一个节点， 而保留新节点之间的馈线口3 1 ，这个方法可以有效简化配电网络，降低配电网节点 规模。文献 3 4 3 6 等提出了利用主变电站出线负荷以及用户负荷类型、季节、日 期、时段及负荷曲线等规律来确定负荷数据的方法，但是上述方法仅能根据统计 的用户负荷分布情况获得极为粗糙的结果。文献【3 7 通过配电变压器的额定功率来 摊分馈线出口负荷的方法来确定各个负荷的数据，结果也非常粗糙。 t p ：w a i l g e r 等提出将负荷沿馈线按均匀分布来处理的配电网络的简化和分析 方法1 38 1 。该方法可以简化配电网，但是沿馈线按均匀分布处理的负荷与实际相差 重庆大学博士学位论文 较大。n v e m p a t i 等提出保证馈线两端电压降落相等的等效电压降落模型和保证线 损相等的等效线损模型，从而将量测点之间的馈线和负荷表示为只接有一个等效 负荷( 馈线上的负荷总和) 的一条馈线( 馈线长度按其模型求出的等效长度) 3 9 】； 文献h o 将等效电压降落模型和等效线损模型综合在一起，提出了双向的混合等效 模型。等效电压降落模型、等效线损模型和双向的混合等效模型虽然可以有效简 化配电网，同时具有较高的精度，但是它们依赖于各配电变压器的量测值，因而 仍然无法解决配电网中严重缺乏量测的问题。 1 1 4 配电网络重构的典型算法 配电网的运行状态可以分为正常运行、故障前、故障和故障恢复四个状态【4 0 】。 配电网络重构包括配电系统正常运行时的网络重构与故障情况下的网络重构。配 电网络正常运行时通过改变联络开关和分段开关的分合状态来改变网络拓扑，从 而改变网络中的潮流，以达到降低网损、均衡负荷和提高供电电压质量的目的。 故障时的配电网络重构主要是为了快速恢复非故障区域供电，一般称为故障恢复。 配电网络重构可以有效提高供电可靠性、降低网损、均筏负荷和改善供电电压质 量，是现代配电网自动化的重要功能之一。 正常情况下的配电网络重构也是配电网络自动化及配电网络规划的一个重要 组成部分，这时的配电网络重构的研究一般分为两类：即以配电负荷均衡化为目 标的网络优化和以线损最小为目标的网络优化。研究表明，配电网负荷均衡化具 有降低线损的潜在能力，并且在精细分段不能满足、馈线间的负荷转移必须成组 进行的情况下，两类网络重构的结构是很接近的。 网络重构的目标可以概括为：降低线损( 经济运行) 、负荷均衡化( 安全运行) 和提高供电质量。配电网络重构的约束条件有：极限约束( 包括电压约束和电流 约束) 、拓扑约束( 必须开环运行，无孤岛存在) 和强制约束( 包括故障和操作时 的隔离约束、尽量避免依赖不安全设备以及用户优先级约束等) 。 配电网络重构是一个多目标非线性混合优化问题，首先需要进行降维处理， 即选择一个主要的目标函数，把其他的目标作为约束处理。由于配电网络重构的 非线性特性，为了提高计算速度，人们尝试了采用不同的方法来解决配网重构的 问题。 运行在正常状态下的配电网络重构的目标一般为网损最小、负荷均衡化或提高 供电电压质量等。3 礅 3 3 ，3 8 ，4 1 ，4 3 ，4 4 】等将数学优化理论应用于配电网络重构中， 虽然利用数学优化理论可以得到不依赖于配网初始结构的全局最优解，但存在严 重的“维数灾，问题，计算时间较长。为此，人们在配电网络重构中采用了各种近似 技术和启发式算法，如支路交换方法f 4 5 埘却最优流模式法1 5 引，大大提高了优化 效率，但还是不能保证总能得到全局最优解。还提出了一些随机优化方法，如模 1 绪论 拟退火法【7 1 川l 、遗传算法【7 缸7 9 1 等被认为是寻求全局最优解或近似最优解的一种有 效手段，近年来得到了较大的发展。另外还有人提出了基于神经网络的配电网络 重构方法 9 0 - - 8 2 和基于专家系统的配电网络重构方法i 8 3 - s 4 。 配电网络中发生敲障后，故障恢复系统要根据有关信息进行实时地分析和判 断，提出正确有效的健全区域停电恢复策略，帮助调度员准确确定故障位置，隔 离故障区域，快速恢复非故障区域供电。由于要综合考虑开关操作次数、馈线裕 度、负荷恢复量、网络约束、用户优先等级等因素，因此配电网故障恢复是一个 多目标、多时段、多组合、多约束的非线性优化问题。该问题的复杂性决定了难 以用单纯的数学方法得到完满的解决【撙】。目前求解此类问题的主要思路是应用人 工智能与数值计算相结合的方法，典型方法有：应用启发式搜索方法寻找可能的 恢复方案，并经数值计算确定可行的或优选的恢复方案i 鼽引】；应用模糊数学原理 进行模糊规划或模糊评价，确定恢复方梨8 5 胡7 l ：应用遗传算法并建立评价函数， 寻求该评价函数下的最优解【8 9 】；应用专家系统技术，构建规则库并进行推理 9 0 - 9 2 】；利用模拟退火算法f 6 5 】。 ( 1 ) 采用非线性规划技术的配网重构算法 一些学者拟用数学规划方法来处理网络重构问题，用分支界定法得出最佳配 网结构【4 5 1 。典型的是n d r s a r m a - - 等人提出一种基于o 1 整数规划的配网重构算法， 这种方法一次可以考虑多个开关操作，并可以得到全局最优解【4 9 】。此后许多学者 尝试将传统优化理论应用于配网重构中，j i y u a nf a n 等人提出一次只开合一对开关 的单环网优化问题，其数学模型可以归结为带有二次目标函数、o 一1 状态变量的非 线性整数规划问题，并用单纯形法求解。t p w a n g e r 等人把网损最小的网络重构问 题转化为考虑二次费用的网络传输问题，将二次功率损耗近似为分段线性函数来 表示，很容易将馈线电压降落和热容约束包含在其中【5 。该方法不需要起始方案， 在优化过程中形成辐射网络结构。k a o k i 等人忽略电压降落，将负荷当成恒定电 流吸收器，用非线性规划技术来求解配电网重构问题【9 ”。 利用非线性规划技术可以得到不依赖于配电网初始结构的全局最优解，但这 种算法属于“贪婪”搜索算法，计算时间非常长。 ( 2 ) 最优流模式算法 最优流模式算法( o f p ) 是1 9 8 9 年i 妇d a r i s h is h i r r n o h a m m a d i 等人 6 2 1 提出的一种 启发式方法，它以功率损耗最小为目标函数，其基本思想为：第一步，将所有开 关合上形成多环网。第二步，将网络中所有支路阻抗中的电抗部分去掉，在满足 k v l 和k c l 的条件下求得的电流分布就是系统的最优流模式。第三步，以打开在 最优流模式下电流最小的开关为打开开关的启发式规则，打开一个开关解开一个 环路。重复步骤二和三，直到网络恢复为辐射状态结构为止。最优流模式算法的 重庆大学博士学位论文 流程如图1 1 所示。 读入网络及开关数据 合上所有常开的联络开 关形成多环网 为 辐 射 状 吗 否 是 对现有配网进行潮流计算，将 负荷转化为节点注入电流 确定现有网络的最优流模式 打开电流最小的开关 至磊越赢 是 取消上次的开关操作，打 开另一电流最小的开关 输出结果 图1 1o f p 算法流程图 f i g 1 1 t h ep r o c e s sg r a p ho f o f p 该方法以优化理论为基础，把开关组合的问题转化为优化潮流的计算问题，使 复杂问题得到了简化。其缺点是初始时闭合所有开关使网络中同时存在多个环网， 求解o f p 时各环网流相互影响，打开开关的顺序对结果有较大影响：而且确定一 个待开开关有可能需要进行多次配网潮流计算。s k g o s w a m i 等人即】提出每次只 合一个开关，并重新确定一个待开开关的方法，消除了环网电流的相互影响，但 计算量仍较大。 ( 3 ) 支路交换算法 该算法是由s c i v a n l a r 等人弘5 1 首先提出的，算法首先计算初始潮流和网损，利 用潮流计算的结构将负荷用恒定电流表示，每次只合上一个联络开关，在配电网 中形成一个环网；选择环网中一个分段开关并将其打开使配网恢复为辐射状，从 而实现负荷转移，达到负荷均衡和降低线损的目的。为了保证开关交换操作使网 损下降，有人还提出了一个开关交换前后网损变化的估算公式【4 5 】，如式( 1 1 ) 所 示，对此公式加以分析可知，要使网损下降，必须闭合断口两端电压差最大的开 关，而打开开关的原则是把负荷从电压降落大的一侧移动到电压降落小的一侧， 据此可以建立一组启发式的规则，即： a p = 2 dk m 州1 也叫副e d ) i i 式中，a p 为网络重构前后的线损变化量，d 为被转移区域的节点集合，m 为 与联络开关相连的从电源点开始的电压降落较小的节点，n 为与联络开关相连的从 电源点开始的电压降落较大的节点， 正为节点i 的负荷电流；黜。为合上联络开关 后形成的环网的串联电阻之和。 支路交换法可以快速确定可以降低配电网线损的配网结构，还能通过启发式 规则减少需要考虑的开关组合。但是每次只能考虑一对开关的操作，且不能保证 全局最优。所得出的优化结果与配电网的初始运行方式有关。 ( 4 ) 人工神经网络算法 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e p a ln e t w o r k ，简称a n n ) 的最大特点在于可以通 过样本的训练将输入与输出之间的非线性关系存储在神经元的权值中。将人工神 经网络用于配电网络重构中便于反映配电网络各节点负荷与配电网络最优结构之 间的非线性关系。图1 2 是多层感知的神经网络模型，其输入为配电网络各节点的 负荷，输出为开关的状态组合。 开关状态 隐含层 各节点的负荷数据 图1 2 用于配网重构的a n n 模型 f i g 1 2 t h em o d e lo f a n nu s e di nt h ed i s t r i b u t i o nn e t w o r kr e c o n f i g u r a t i o n 重庆大学博士学位论文 k i m 等m ”提出基于多层前馈的神经网络模型的配电网络重构算法，为了克服获 取大量训练样本的困难，它们将负荷分为不同的区域，针对每一负荷区域得出训 练a n n 的样本，样本的输出是通过求解包含电压降落和馈线热容约束的二次规划 问题得到的。m a k a s h e m 等【8 0 】将负荷分为工业、商业和民用三类，同时将负荷水 平分为7 类，见表1 1 。显然，同类型负荷的变化规律是相同的，由三类负荷的7 种 负荷水平构成了训练样本的输入，样本的输出则由支路交换法得到的配网最优结 构确定。为了减少训练样本的数目，在用神经网络之间，首先将负荷按表1 1 处理， 而不是直接将负荷作为输入。同时他们认为在以线损最小为目标函数的配网重构 中有一类开关的状态是应该保持不变的( 静态开关) ，而另外一类开关的状态是可 以改变的( 动态开关) ，因此，在他们的神经网络模型中输出只有动态开关。经过 上述措施，不仅降低了配网重构的维数，也提高了运算速度。 表1 1 配电负荷分类 t 曲l e1 1t h el o a dl e v e lc l a s s i f i c a t i o n 实际负荷输入负荷实际负荷输入负荷 负荷 负荷水平( 满负荷的( 满负荷的( 满负荷的( 满负荷的 水平 百分比)百分比) 百分比) 百分比) 1 9 61 0 0 46 6 7 5 7 0 由于不需要潮流计算，也不用对开关操作的降损效果进行估算，利用a n n 可 以大大降低配电网重构的时间，从速度上看这是目前最快的配网重构算法。然而 a n n 算法得出的结构的精度依赖于提供的训练样本，对于一个有一定规模的配电 网，要得到所有可能的负荷模式及其对应的最优配电网结构非常困难，训练样本 也需要大量时间。 1 2 研究配电网络规划方法的重要意义 1 2 1 研究配电网络规划的重要性 在现代电力系统中，大型的发电厂往往远离负荷中心，发电厂发出的电能要通 过高压或超高压输电网络送到负荷中心，然后在负荷中心由电压等级较低的网络 把电能分配到用户。通常把主要起分配电能作用的网络称为配电网络。 重庆入学博士学位论文 r i m 等【8 】提出基于多层前馈的神经网络模型的配电网络重构算法，为了克服获 取大量训练样本的困难，它们将负荷分为不间的区域，针对每一负荷区域得出训 练a n n 的样本，样本的输出是通过求解包含电压降落和馈线热容约束的二次规划 问韪得到的。m a k a s h e m 等1 将负荷分为i t k 、商业和民用三类，同时将负荷水 平分为7 类，见表1 1 。显然，同类型负荷的变化规律是相同的，由三类负荷的7 种 负荷水平构成了训【练样本的输入，样本的输出则由支路交换法得到的配网最优结 构确定。为了减少训练样本的数目，在用神经网络之间，首先将负荷按表1 1 处理 而不是直接将负荷作为输入。同时他们认为在以线损最小为目标函数的配网重构 中有一类开关的状态是应该保持不变的( 静态开关) ，而另外一类开关的状态是可 以改变的( 动态开关) ，因此，在他们的神经网络模型中输出只有动态开关。经过 上述措旌，不仅降低了配网重构的维数，也提高了运算速度。 表1 1 配电负荷分类 1 抽1 e1 1t h cl o a dl e v e lc l a s s i f i c a t i o n 实际负荷输入负荷实际负荷输入负荷 负荷 负荷水平 ( 满负荷的( 满负荷的( 满负荷的( 满负荷的 水平 百分比)百分比)百分比) 百分比) l 9 61 0 0 46 6 7 57 0 由于不需要潮流计算，也不用对开关操作的降损效果进行估算，利用a n n 可 以大大降低配电网重构的时问，从速度上看这是目前最快的配网重构算法。然而 a n n 算法得出的结构的精度依赖于提供的训练样本，对于一个有一定规模的配电 网，要得到所有可能的负荷模式及其对应的最优配电网结构非常困难，训练样本 也需要大量时间。 1 2 研究配电网络规划方法的重要意义 1 2 1 研究配电网络规划的重要性 在现代电力系统中，大型的发电厂往往远离负荷巾心，发电厂发出的电能要通 过高压或超高压输电网络送到负荷中心，然后在负荷中心由电压等级较低的网络 把电能分配到用户。通常把主要起分配电能作用的网络称为配电网络。 把电能分配到用户。通常把主要起分配电能作用的网络称为配电网络。 配电网与发输电系统的区别在于配电网电压等级低且辐射状运行。i e e e 的 c i g i 疆，c i r e d 联合工作组新的分类标准将城市电网分为次输电系统和配电网【舛1 。 在我国把次输电系统和配电网统称为配电网，并按电压等级分为高压配电网 ( 3 s l l o k v ) 、中压配电网( 6 - - , 1 0 k _ v ) 和低压配电网( 2 2 0 v 3 8 0 v ) 【9 5 1 。在国外，低压 配电网规划的研究只限于制定一些比较通用和合理的准则，并不对某个具体的低 压配电网作优化规划。 配电网络的任务是把从电源或输电网获得的电能直接分配给不同电压等级的 用户。与输电网相比，它拥有极大数量的电力设备，并占整个供电系统投资的6 0 及运行成本的2 0 ；不仅架空线路、电缆线路及其它电力设备一经敷设，便要经 历很长的使用时间跨度，建设、运行及维护费用都很大，而且有1 3 的电能损失 是在配电网中发生的，8 0 的用户停电是由于配电网的原因引起的。因此，其可靠 性与质量直接关系到国民经济和人们的日常生活【9 6 1 。一个好的配电网规划方案在 提高供电可靠性、减少网络损失、节约设备资金等方面的作用难以估量【9 7 1 ，方案 的优劣取决于规划设计所用的方法和工具。 配电网规划是指在分析和研究未来负荷增长情况以及城市配电网现状的基础 上，设计一套系统扩建和改造的计划。在尽可能满足未来用户容量和电能质量的 情况下，对可能的各种接线形式、不同的线路数和不同的导线截面，阻运行经济 性为指标，选择最优或次优方案作为规划改造方案，使电力公司及其有关部门获 得最大利益。 我国与世界其它发达国家相比，配电网发展起步较晚，发展水平较低，建设相 对落后。城市配电网，特别是老城网，已或多或少滞后于城市的经济发展，成为 制约城市发展的瓶颈【9 8 】。配电网结构不合理，电力设备数量多但性能落后、免维 护水平低且不适合自动化要求等，导致停电事故频繁发生，可靠性较低，严重影 响了人民的生活水平和经济建设的发展。表1 2 为包括我国在内的一些国家在发 电、输电、配电上的投资比例 9 ”。 表1 2 各国发电、输电、配电投资比例表 国别发电投资：输电投资：配电投资国别发电投资：输电投资：配电投资 美国l ：o 4 3 ：o7法国1 ：o 6 7 ：1 6 0 英国 1 ：o 4 5 ：0 7 8 中国 1 ：0 2 3 ：o 2 日本1 ：0 4 7 ：0 6 8 ( 1 9 9 1 1 9 9 5 ) 从表1 2 中可以看出，发达国家都是电网( 包括输电与配电) 投资大于电源投 重庆火学博士学位论文 资，配电网投资又明显大于输电网投资：我国则刚好相反，电网投资不到电源投 资的一半，配电嗣投资y - d , 于输电网投资。因此与发达国家相比，我国的配电 网建设相对落后。 近年来，国家己经加快和推进配电网的建设与改造，把重点放到中低压配电网。 目前，各地区纷纷从现有配电网的状况进行分析，根据需要和可能进