（电力系统及其自动化专业论文）基于二进制粒子群及模糊数据挖掘的配电网故障恢复研究.pdf

燕山大学工学硕士学位论文 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 l e c t r i cp o w e rm a r k e ti nc h i n aa n dw h o l e s o c i e t y se l e c t r i f i c a t i o n , p o w e rg r i d c o n s t r u c t i o nh a sb e e ns t r e n g t h e n e d g r a d u a l l y e s p e c i a l l yi nd i s t r i b u t e dn e t w o r k ，t h en e t w o r kc o n f i g u r a t i o ni sm o r e a n dm o r e c o m p l e x ，w h e n a c c i d e n t o c c u r s ，t h ep r o b a b i l i t y o fs e r v i c e i n t e r r u p t i o nb e c o m e sb i g g e ra n db i g g e r s oi t sv e r yi m p o r t a n t t os t u d yh o wt o r e a l i z et h es e r v i c er e s t o r a t i o nc o r r e c t l ya n dr a p i d l yi no r d e rt oe n h a n c et h e r e l i a b i l i t yo f w h o l e n e t w o r k sp o w e rs u p p l y t h e r ea r em a n ym e t h o d sf o rs e r v i c er e s t o r a t i o ni nd i s t r i b u t i o ns y s t e m , b u t m o s to f t h e mh a v et h ed r a w b a c kt h a tt h e ya r ee “h e rt i m e c o n s u m i n go rt h a tt h e o b t a i n e ds o l u t i o ni sl o c a l l yo p t i m a l b e c a u s eo ft l l i s ，t h i sa r t i c l er e s e a r c h e st h e d i s t r i b u t i o ns y s t e mr e s t o r a t i o n , o b j e c tt oi n c r e a s et h ec o m p u t a t i o n a le f f i c i e n c y t om e e tt h er e a l - t i m er e q u i r e m e n t ，o nt h eb a s i so fg u a r a n t e e i n gt h es o l u t i o n s q u a l i t y f i r s to fa l l ，a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co fd i s t r i b u t e dn e t w o r k , l l s i n g t w o - l a y e r - t r e em o d e la n da d j a c e n c yl i s tm e m o r i z e dt e c h n i q u e ，a tt h es a m et i m e c o n s i d e r e dt h ec h a r a c t e r i s t i co fb a c k f o r w a r ds w e e pa l g o r i t h m , t h es t a t i c t o p o l o g ya n dt h ed y n a m i co n ea r es t u d i e d , t h ed e t a i l e df l o wc h a r t sa r eo f f e r e d , a n da l lo f t h e ma r er e a l i z e db yv c + + t h e n , i nv i e wo ft h ea d v a n t a g e s o fp a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o n , c o n s i d e r e dt h ep e c u l i a r i t yo fs e r v i c er e s t o r a t i o na n dt h ep r e s e n tr e s e a r c hs t a t u s ， ar e s t o r a t i o nm e t h o db a s e do ni m p r o v e db i n a r yp a r t i c l es w a l n lo p t i m i z a t i o ni s p r o p o s e d f i r s t l y , i nt h ep r o c e s so ff o r m i n go b j e c tf u n c t i o n , a n a l y t i ch i e r a r c h y p r o c e s st oc a l c u l a t ew e i g h to fe v e r yi n d e xi sa d o p t e d ，t h e nb i n a r yp a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o nm e t h o di si m p r o v e di nt w oa s p e c t s ：o n ei st h es e l e c t i o no f s o m ef a c t o r s ，t h eo t h e ri st h ec o n t r o lo f p a r t i c l es i m i l a r i t y a b s t r a c t o nt h eb a s i so f t h i s ，i no r d e rt oi n c r e a s et h ea l g o r i t h m sc o m p u t a t i o ns p e e d f u r t h e rm o r e ，f u z z yd a t am i n i n gi s a d o p t e d ，a n d t h e p r o c e s so fs e r v i c e r e s t o r a t i o ni sd i v i d e di n t ot w op a r t s ：t h ep a r to f o f f - l i n ec a l c u l a t i o na n dt h ep a r t o fo n - l i n ec a l c u l a t i o n i nt h ep r o c e s so fo f f - l i n ec a l c u l a t i o n , t h eo p t i m a l d i s c o n n e c t i o ns w i t c h e so f e a c hl o o pc a nh ec a l c u l a t e db yf u z z yd a t am i n i n g a t t h et i m eo fo n - l i n ec a l c u l a t i o n , j u s tt i es w i t c h e sn e e dt oh eo p t i m i z e du s i n g o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m , a n dt h eo p t i m a l d i s c o n n e c t i o ns w i t c h e sc a nh e e s t i m a t e da c c o r d i n gt ot h er e s u l to ff u z z yd a t am i n i n ga n d 刖m e a s u r e dd a t a b e f o r ea c c i d e n th a p p e n s a tl a s t ，d u et ot h ep a r t i c u l a r i t yo fd i s t r i b u t e dg e n e r a t i o n , t h ep r o c e d u r eo f s e r v i c er e s t o r a t i o ni nd i s t r i b u t i o ns y s t e mw i t hd g si ss u p p l i e d w h i c hi sb a s e d o nt h ec o n v e n t i o n a lr e s t o r a t i o na l g o r i t h m , a n dt h ea c t u a ls t a n d a r d sa b o u tt h e i s l a n d i n g k e y w o r d sd i s t r i b u t e dn e t w o r k ；s e r v i c er e s t o r a t i o n ；t o p o l o g ya n a l y s i s ；b i n a r y p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o n ；f u z z y d a t a m i n i n g ；o f f - l i n e c a l c u l a t i o n ；o n l i n ec a l c u l a t i o n ；d i s t r i b u t e dg e n e r a t i o n ( d g ) i i i 燕山大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于二进制粒子群及模 糊数据挖掘的配电网故障恢复研究，是本人在导师指导下，在燕山大学攻 读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除 已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律 结果将完全由本人承担。 作者签字差五肴 日期。刁铴郧日 燕山大学硕士学位论文使用授权书 基于二进制粒子群及模糊数据挖掘的配电网故障恢复研究系本人 在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文 的研究成果归燕山大学所有，本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单 位及相关人员。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查 阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存 论文，可以公布论文的全部或部分内容。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密邑 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 作者签名：冬王备 日期：川年朗3 日 导师签名： 产删 日期：川年相弓日 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1配电网故障恢复系统研究的意义 近年来，随着中国电力的市场化发展和整个社会的电气化发展，供电 可靠性和电能质量越来越受到重视。与此同时，随着交直流混合输电技术 的发展及超大规模电网的出现，网络结构愈加庞大复杂，经济调度日趋广 泛并使系统越来越接近稳定运行的极限。电网不可避免地会受到事故影响 而导致停电，尤其在配网处，网络结构复杂多变，出现一些地区失电更是 完全无法避免，因此仅仅靠合理的规划、设计电网结构，配备优质可靠的 继电保护与自动化装置等方式来预防事故，减少大面积停电事故的发生几 率，是很难满足现代电力的发展要求的，还应该在电力系统发生事故后， 能够迅速采取正确有效的措施尽可能地减少停电范围，缩短停电时间，及 早恢复供电，把停电造成的损失降到最小。电网的故障恢复处理就是从居 安思危的角度来提高整个电网的可靠性要求的。由于配网故障在电力系统 故障中占的比重很大，研究一套实用的配电网故障恢复系统对整个电力事 业的发展具有重要的现实意义。 1 2 配电网故障处理模式 配电网一般具有环状结构、开环运行的特点，各配电线路通过分段开 关分割成多个供电区域，配电线路之间通过联络开关构成环状结构。配电 网故障恢复系统的基本原理就是当某区域发生故障时，及时将分割该区域 的开关跳开隔离故障，然后对非故障停电区域迅速恢复供电，以减少停电 范围，提高供电可靠性。 在具备不同硬件设备的条件下，配电网故障自动化处理模式的具体要 求也不一样，主要有以下三种模式： ( 1 ) 初期模式初期模式是在手动负荷开关处或线路分支处加装故障 指示器，当故障电流流过该负荷开关时故障指示器就会动作，表明故障点 燕山大学工学硕士学位论文 在开关的下游区。工作人员通过识别现场故障指示器的状态来确定故障区 段。该模式的自动化水平较低，且由于人工的介入，故障处理所需时间较 长，但是由于投资不高，目前在我国城乡配电网中仍然广泛采用。 ( 2 ) 配电自动化故障处理模式该模式简称d a ( d i s t r i b u t i o n a u t o m a t i o n ) 模式，它依靠装设在配电网中的分段器、重合器及柱上开关等具有一定智 能的硬件设备，通过开关功能和保护时间配合，实现故障的自动诊断、隔 离和恢复。该模式的优点是成本较低，不需要通信与主站参与。但是受原 理的局限，也存在很多缺点，如：供电恢复速度慢；对系统及用户冲击大； 故障恢复网络重构后需改变重合器的整定参数，多电源多分支的复杂网络， 其参数配合比较困难等。此模式仅适用于网架结构比较简单、主要是双电 源供电的“手拉手”线路，以及不具备通信手段或通信条件不完善、可靠 性要求不高的场合。 ( 3 ) 配电管理系统故障处理模式该模式简称d m s ( d i s t r i b u t i o n m a n a g e m e n ts y g e m ) 模式，它通过现场的馈线终端单元( f e e d e rt e r m i n a l u n i t ，简称兀u ) 将检测的故障信息通过通讯设备上传给主站，由主站通过 接收到的故障指示信息和配电网的实时拓扑信息，按照一定的算法确定故 障区域，下达操作指令给相关的f t l j 跳闸隔离故障。然后，主站通过供电 恢复决策计算，确定恢复方案，对非故障停电区域恢复供电，完成负荷转 供。这种模式的特点是自动化水平高，适用于复杂结构的配电网，并且可 以考虑实际负荷水平和网络约束。同时，该模式应用智能软件能够一次定 位和隔离，避免了开关的多次试投，以减少设备的损耗。这种方法的缺点 是投资大，对通信系统的可靠性和通信速率要求很高。 随着多电源、多分支的复杂电网日趋增多，前两种恢复模式己很难满 足实际需要。近年来，我国城市中低压配电网的大力改造为d m s 故障处 理模式的实施创造了条件。d m s 故障处理模式已成为当前的研究热点。 1 3 配电网故障恢复方法述评 一个完整的配网故障恢复系统可以分为故障检测、故障隔离与故障恢 复三个阶段。故障发生后，故障检测装置根据通信系统采集得到的f 1 u 故 2 第1 章绪论 障信息来判断故障发生的具体区段以及故障所在的馈线，为配电网故障后 状态分析提供信息。故障检测程序检测到发生故障后，将故障区段的相关 信息写入数据库中的故障区段表中，故障隔离程序从表中取出该区段，然 后从区段开关关联表中取出该区段的边界开关，置开关状态为开，形成隔 离步骤，并将其写入隔离步骤表中。配电s c a d a 系统综合采集到的故障 信息并依照预先由程序设定的算法进行恢复方案的求解。 前两个阶段实现原理较为简单，它们主要与网络结构及设备自动化程 度紧密相关，而确立有效的优选恢复步骤，则是d m s 中的一个难点。本 文将着重分析最后一个阶段，即配电网故障恢复阶段。 配电网故障恢复是一个复杂的多目标、多约束、离散化、非线性混合 整数组合优化问题，最终得到的解是一系列开关组合。国内外学者提出了 多种方法解决该问题，大致可分为三类：传统的优化方法、人工智能方法 及组合算法。 1 3 1 传统的优化算法 传统的优化方法是基于各种优化技术来确定恢复供电策略，如混合整 数规划法【1 0 肄。这类方法将待解问题用标准的数学形式表达成目标函数和 等式、不等式约束条件，并用数学方法进行求解。 传统优化算法最明显的优点在于当目标函数存在最优解时，就一定能 被它找出来。然而在实际应用中，由于问题的维数过大，该算法计算时间 较长，在考虑收敛性的情况下往往只能得到次优解。 1 3 2 人工智能方法 ( 1 ) 启发式算法在配电网故障恢复问题中，启发式算法的应用较早。 已有很多网络搜索技术用来帮助搜索求解，如决策树脚、最小生成树川等。 文献【5 】充分利用失电区呈辐射状的特点，将故障恢复问题转化为待恢复切 割问题，大大降低了问题的复杂度。文献 6 ，7 】基于树干网算法给出了恢复 解集的快速构造方法，并研究了其最优评估方法。此外，为了提高算法的 实时性，文献【8 】提出了基于约束满足问题的配电网恢复模型，并用回溯算 法求解，大大提高了在线计算的效率。 燕山大学工学硕士学位论文 由于启发式算法将专家知识和经验转化为相应的处理规则，与普通搜 索方法相比，该算法有效地缩小了解空间，能迅速得到恢复方案，比较适 合在线计算。但由于它是建立在启发式规则的基础之上，一般只能求得次 优解，而无法得到全局最优解。并且对于复杂网络，当发生多处故障时可 能存在关联区域，在这种情况下，启发式规则较难制定，搜索树也会变得 过于庞大，在有限时间内很可能连可行解都找不到。 ( 2 ) 专家系统法电力系统故障恢复问题需依靠调度员的经验和启发 式规则来解决，很难用数学模型来表示，但这正是专家系统的优势所在。 文献【9 】将专家系统与有色p e t r i 网相结合，文献 1 0 1 提出了一种面向对象的 专家系统法，在允许的故障恢复时间内考虑了负荷的变动，使得求出的恢 复策略更准确，更符合实际。 专家系统法使用范围广，能满足实时要求，可用于大规模网络和多故 障条件下的恢复，网络变化后只需修改相应的知识库。但该方法也存在着 很多不足：建立并维护一个完备的知识库难度很大；随着系统复杂性的提 高，知识库中规则的数量会急剧增多，从而延长系统分析时间；学习功能 弱，对于知识库中不存在的新型故障，系统应变能力差；无法保证找到全 局最优方案。 ( 3 ) 模糊算法模糊算法首先根据一系列原则构造决策解集，然后对该 决策解集按照一定的目标进行模糊化处理，得出模糊评价值，选取评价值 最大的方案作为供电恢复方案。 文献【1 1 】总结了六种可能的供电方案，按照一定的规则产生一定数量 的候选方案，将开关操作数、馈线的备用容量、转移负荷数、紧急备用容 量进行模糊化处理，选择评价值最大的方案作为最优的方案。文献 1 2 】采 用启发式算法得出一定的供电恢复方案，然后对开关操作数、负荷转移量 和紧急备用容量进行模糊化处理，得出最优方案。文献 1 3 用灰色模糊法 对各供电恢复方案的优先级进行定量分析，给出各方案的优先级次序。该 方法能克服某些突发事件，如开关拒动等对供电恢复的影响，有助于调度 员根据实际情况迅速得出合理的恢复方案。 模糊算法的优点是能够解除其它算法的死约束，如绝对不允许过载等， 4 第1 章绪论 还能够针对多个目标选取相对最优的方案。其缺点在于各指标的模糊化处 理中涉及的参数和目标函数中各指标的权重系数选取困难，很难符合实际 要求。 ( 4 ) 人工神经网络人工神经网络善于处理复杂问题，并具有自学习能 力。各神经元处理信息具有相对独立性，便于并行处理。此外，人工神经 网络还具有冗余性，即使某个神经元失效，也不会影响整个网络的性能。 文献 1 4 1 首次将人工神经网络应用于故障恢复问题，文献 1 5 】选择了多 层前馈神经网络，以停电区的支路负荷和主馈线冗余容量为输入节点，馈 线开关和支路开关的状态为输出节点，得到相应的恢复方案。但是作者没 有给出如何确定用于区分开关状态的阀值，所以如何判断最后输出结果就 成为该种算法的瓶颈。 人工神经网络法虽然计算速度较快，但由于其约束条件的确定较为困 难，且无法保证找到全局最优解，因而实际应用较少。 ( 5 ) p e t r i 网法p e t r i 网是研究和模拟系统中同时发生、次序发生或循环 发生的各种活动的理想工具，故电力系统故障这种厨时发生或次序发生的 动态行为，正属于p e t r i 网的适用范围。文献 1 6 即证明了用p e t r i 网分析电力 系统故障恢复问题的可行性。文献 1 7 1 在前人研究的基础之上，建立并完 善了用p e t r i 网实现配电网故障恢复的高级模型，该模型对于发生多重故障 的系统具有较好的处理效果。 p e t r i 网最主要的优点是在初始状态中往往存在多个令牌，且某些迁移点 有可能被同时激活，所以令牌可能同时在不同的路径下传送，这类似于并 行推理过程，可同时得到数个求解路径。因此p e t r i 网适用于求解多故障、 网络备用容量不足条件下的恢复供电。该算法的缺点是与网络的结构关系 紧密，一旦网络结构发生变化算法必须重新修改。 ( 6 ) 现代启发式优化算法近年来，现代启发式优化算法被广泛应用于 各类组合优化问题，该方法最初包括遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，o a ) ， 模拟退火法( s i m u l a t e da n n e a l i n g ，s a ) 及禁忌搜索法( t a b us e a r c h ，t s ) 。这 三类方法尤其是g a 与t s ，在配网故障恢复中得到了广泛关注。 遗传算法是模拟生物进化过程的进化模型，它具有整体搜索策略和优 5 燕山大学工学硕士学位论文 化时不依赖梯度信息的特点，应用较为广泛。对配电网的故障恢复问题， 有不少文章报道采用了遗传算法。在研究初期，通常采用二进制编码方式， 如文献 1 8 ，1 9 】。这种编码方式虽容易理解，实现简单，但由于没有考虑到 配网辐射状结构的特点，在遗传操作过程中会产生大量的不可行解，算法 的搜索效率很低。文献【2 0 】提出了一种十进制整数编码方法。染色体的每 个基因是一个整数，代表一个可恢复供电的开关，整数的顺序代表了开关 操作的顺序。在染色体中引入一个专门的基因0 来考虑甩负荷问题。经测试， 当配电网所有失电负荷均能通过开关操作实现恢复供电时，该方法能快速 提出恢复方案，可满足实际工程需要，但对于必须甩负荷的恶劣状况，该 方法的计算时间较长，还需进一步改进。 文献 2 1 】采用模拟退火法处理配电网故障恢复。但由于该方法温度控 制难以掌握，计算量较大，这直接影响了s a 的寻优能力。故该方法在实际 应用中很少采用。 与g a 和s a 相比，禁忌搜索法的优点在于它使用记忆功能，禁忌已经 搜索过的区域，从而可避免重复，加快对未搜索区域的搜索，更好地找到 问题的解。在处理配电网故障恢复问题上，t s 法具有较强的优势。但禁忌 长度的设置对搜索效率有较大的影响。传统的t s 法中，禁忌长度一般依靠 经验而定，往往造成该方法搜索效率较低。文献 2 2 】将主动禁忌搜索法 ( r e a c t i v et a b us e a r c h ，r t s ) 弓i 入到配网故障恢复中，由于r t s 在搜索过程 中根据实际情况动态调整禁忌长度，从而在某种程度上克服了t s 搜索周期 较长的缺陷，提高了最优解的搜索质量。文献 2 3 】将g a ，s a ，t s 及r t s 分别用于配电网故障恢复，并对结果进行了对比，得出结论：r t s 得到的 解的质量最高，且具有最高的搜索效率。 针对t s 本身是基于单点搜寻，搜索效率较低的问题，文献 2 4 】从另一 个方面对t s 法进行了改进，提出了一种并行t a b u 搜索法( p a r a l l e lt a b u s e a r c h ，p t s ) ，该方法较t s 法有两个优势：一个是将邻域分解为几个子部 分，分别用t s 法进行处理，可有效地降低计算时间；另一个优势是对每个 子部分的处理可采用不同的禁忌长度，求得的解的质量更高。文献 2 5 】在 此基础上，将次优化法引入p t s 搜索法中，以一定的概率选取邻域中的部 6 第1 章绪论 分元素进行评价。测试表明，改进后的方法较p t s 有更高的求解速度，而 求解质量与t s 法相当。 文献【2 6 提出了一种基于t s 的分级优化算法( h i e r a r c h i c a lt a b us e a r c h ， h t s ) ，该方法的总体思想是将一个大系统按照一定原则分成几个子系统， 并在各子系统的上层设置一协调器。为了考虑各子系统闯的关联性，在各 子系统并行处理的同时，协调器实时地为各子系统分配干扰信息，直至整 个系统达到收敛要求。较t s 法，该方法计算速度大幅度提高，但解的质量 略有降低，主要原因在于子系统的分配会导致一定的误差。 与其他方法相比，现代启发式优化算法最大的优势就是全局寻优能力 较强，但由于这些方法均需要通过设置或者调整搜索参数进行有效的搜索， 而要得到合适的参数，不仅依赖于需要求解的具体问题，而且较为费时。 因而，参数调整是启发式优化算法需要解决的一个突出问题。 ( 7 ) 多代理系统作为分布式人工智能技术的一个主要分支，多代理系 统( m u l i t a g e n ts y s t e m ，m a s ) 已经引起越来越多的研究人员的重视。该系 统应用分布式技术和模块化思想，将复杂系统分解为几个子系统，形成独 立的智能代理体。各代理模型模拟问题系统中相互作用和影响的各独立部 分，代理之间通过合作、竞争，解决分布式复杂问题。 对于配电网故障恢复这样一个复杂问题，完全可以用多代理技术处理。 文献 2 7 】提出一种由大量母线代理体( b u sa g e n t ，简称b a g ) 和一个谐调代 理体( h a r m o n ya g e n t ，简称f a g ) 组成的多代理模型。其中每个b a g 都内含 一套简单的恢复规则，并根据规则与其相邻的b a g 及f a g 通信。f a g 决定 了b a g 间合作的协调顺序，管理着整个计算过程。故障发生后，每个需要 得到恢复电源的b a g 向f a g 提交信号，f a g 发出启动故障恢复信号，并决 定恢复路径，相邻的b a g 代理之间相互协商调节，以推理出最优目标子网 接线，最后得到相应的开关操作结果。文献 2 8 3 提出由馈线代理和负荷代 理组成的多代理模型。负荷代理向馈线代理发送恢复供电请求。馈线代理 之间商讨，然后执行操作。临近的负荷代理继续这个过程，直到都恢复供 电为止。 由于代理的自治性、能动性、适应性和智能性等特点，使得多代理系 7 燕山大学工学硕士学位论文 统在处理故障恢复问题时，能根据就地信息得出正确的结论，对复杂的大 网络有很好的应用前景。虽然目前多代理系统的设计尚未标准化，在代理 系统的开发平台、代理问的通信协议、代理的结构和功能设计及编程等方 面还不够完善，但由于其性能明显优于传统的人工智能方法，也优于单一 的a g e n t 行为，值得作更进一步的研究。 1 3 _ 3 组合方法 由于各类算法都有各自的优缺点和适用范围，例如对1 个简单网络，采 用启发式搜索可快速而准确地找出最优恢复方案，如果采用遗传算法则未 必有优越性。又如对复杂网络在多故障情况下的恢复，采用启发式搜索的 搜索树会变得过于庞大，很难找到最优解，而遗传算法却可较快地得到近 似最优解。为此，近年来出现了将多种算法相结合的趋势。如文献 2 9 】提 出对于单区域故障采用启发式搜索和邻域搜索法相结合的方法，而对于关 联区域故障采用面向问题的遗传算法，这样不仅在处理时间上较单个方法 有较大优势，而且能找到全局最优解。文献 3 0 】将专家系统与模糊算法相 结合，文献 3 1 】将模糊与遗传算法相结合，等等。组合方法有助于克服单 个算法自身的缺点，从而可以求取更好的恢复策略，缩短形成方案的时间。 1 4 本文所做工作 总结上述方法可知，虽然目前的配电网故障恢复算法很多，但真正能 应用到实际中的方法却很少，它们或者难以搜索到全局最优解，或者计算 效率低，很难满足实时计算的要求。针对此问题，本文对配电网故障恢复 算法进行了较为深入的研究，力求在保证求解质量的同时尽可能提高搜索 效率，满足实时要求。本文主要从以下几个方面进行了研究： ( 1 ) 针对配电网的特点，设计了一种面向对象的配电网拓扑处理方法， 给出了详细的设计流程，并用v c + + 语言编程实现； ( 2 ) 鉴于粒子群算法的优点，将二进制粒子群算法应用到配电网故障恢 复中，并对基本算法进行了改进，在目标函数的确立中，采用层次分析法 求解各指标的权重系数； 第1 苹绪论 ( 3 ) 在已有算法的基础上，将模糊数据挖掘应用到配电网故障恢复中， 离线求取环网最佳分段开关的选取规则，以进一步提高计算效率； ( 4 ) 考虑到分布式电源并网后，其数学模型及在电网中承担的任务不尽 相同，不能按照常规电网中的电源进行处理，因而在常规恢复算法的基础 上，探讨了一种新的含分布式电源的配电网故障恢复策略。 9 燕山大学工学硕士学位论文 第2 章配电网拓扑处理和潮流计算 在配电网故障恢复中，需要反复进行拓扑处理及潮流计算，因而这两 个部分的处理性能将直接影响到故障恢复系统的求解效率。针对配电网的 特点，本章采用面向对象的思想，建立了一种通用性强、快速、高效的系 统模型，应用邻接表保存配电网的拓扑结构，并选择了适合配电网的潮流 计算方法，之后针对该方法的特点对配电网拓扑处理进行了详细设计。 2 1基于面向对象技术的配电网建模 2 1 1 配电网的两层树结构模型 配电网由和降压变压器相连的母线、母联开关、出线断路器、分段开 关、联络开关组成，具有闭环结构开环运行的特点，在分段开关与分段开 关或者分段开关与联络开关之间的馈线上还带有大量的配电变压器，这些 配电变压器所带的负荷将馈线分成了许多馈线段。根据配电网的结构特点， 可以将馈线出线断路器、分段开关、联络开关、配电变压器作为节点，将 配电网看成由若干个以出线断路器为根节点的树，每根馈线组成一棵树， 馈线上相邻的分段开关和配电变压器或者联络开关与配电变压器之间的馈 线段组成树支，这就是按照配电网的结构特点抽象出来的最原始的树结构。 图2 1 配电网的原始树结构图 f i g 2 - 1t h eo r i g i n a lt r e es t r u c t u r eo f d i s t r i b u t e dn e t w o r k 1 0 第2 章配电网拓扑处理与潮流计算 在配电网中，相邻的分段开关之间或分段开关与联络开关之间通常由 大量的配电变压器组成，这些配电变压器所带的负荷如能用一个等效负荷 表示，无疑将大大简化网络，提高潮流计算效率。本文采用文献【3 2 】介绍 的等效负荷模型简化网络。 ( a ) 上层树模型 ( b ) 下层树模型 图2 - 2 配电网的两层树结构图 f i g 2 - 2t h et w o - l a y e rt r e em o d e lo f d i s t r i b u t e dn e t w o r k ”1 t 严2 3 2 02 1 2 2 ”厂r ” 3 7 舶 图2 3 配电网简化模型 f i g 2 - 3t h es i m p l i f i e dm o d e lo f d i s t r i b u t e dn e t w o r k 为了便于用等效负荷模型简化网络，图2 - 1 所示的配电网结构图可以 抽象为图2 2 中的( a ) 和( b ) 两部分。其中，上层表示配电网的出线断路器、 分段开关、联络开关之间的逻辑连接关系，下层表示负荷节点之间以及负 荷节点与邻近的开关节点之间的连接关系。下层树结构模型主要是用于等 效负荷模型的建立。计算出各下层树的等效负荷后，将等效负荷节点插入 到上层树中并重新编号即得到简化后的配电网结构，如图2 3 。配电网的 燕山大学工学硕士学位论文 拓扑处理和潮流计算都是基于该简化模型进行的。 2 1 2 配电网两层树结构的存储 在数据结构中，图的存储方法较多，主要有邻接矩阵法、邻接表法、 十字链表法等。鉴于配电网的稀疏结构，本文采用邻接表法存储。 2 1 2 1邻接表存储方法邻接表是图的一种链式存储结构。在邻接表中， 对图中的每个顶点建立一个单链表，存储该顶点所有邻接点及其关系信息。 每个单链表设一个头结点，称为顶点结点。单链表中的结点称为表结点， 第i 个结点表示该顶点的第i 个邻接点。 对于具有片个顶点的图来说，其邻接表是由, 个链表组成的。每个链 表的顶点结点包括两个域，v e x d a t a 域存放顶点的数据信息，f i r s t 域指出依 附于该顶点的第一条弧( 或边) 。表结点由三个域组成，其中a d j v e x 域存放 相邻接顶点的位置，i n f o 域存放相应的弧或边信息，如果没有与边相关的 其它信息，可省略此域，n e x t 域指向下一个表结点。如图2 - 4 中图( b ) 即为 图f a ) 的邻接表。 ( a ) 无向图( b ) 邻接表 图2 - 4 图的邻接表存储 f i g 2 - 4t h es a v i n gm e t h o do f f i g u r eu s i n ga d j a c e n c yl i s t 第2 章配电网拓扑处理与潮流计算 2 1 2 2 两层树的邻接表存储对于上层树，其初始邻接表中仅存储出线 断路器、分段开关、联络开关间的连接关系。对于下层树，每个馈线段建 立一个邻接表，各邻接表中存储该馈线段包含的分段开关或联络开关及各 配电变压器间的连接关系。下层树邻接表建完后，采用等效负荷模型对每 个馈线段进行化简，并将等效负荷节点插入到上层树的初始邻接表中，即 得到化简后配电网的邻接表。配电网拓扑处理及潮流计算均是建立在该邻 接表基础之上的。 2 1 3 配电网电气元件类的实现 配电网中的出线断路器、分段开关、联络开关、配电变压器所带负荷 及化简后的等效负荷均可抽象为节点，配电网实际上可以看作一系列节点 通过线路连接而成的树状图形。因而配电网电气元件可抽象为两类，线路 类和节点类。而节点类可作为基类进一步派生出开关节点类和负荷节点类。 ( 1 ) 线路类的表示 c l a s sl i n e p u b l i c ： i n tf r o mi d ；线路首端节点编号 i n tf i _ o n t _ t y p e ；线路首端节点类型，o 一母线节点，1 一开关节点， 2 一负荷节点，3 分支节点，4 一末梢节点 i mt a i l i d ；线路末端节点编号 i n tt a i l _ t y p e ；线路末端节点类型 d o u b l er e s i s t a n c e ；线路电阻 d o u b l er e a c t a n c e ；线路电抗 s t a t i cd o u b l ec a p a c i t y ；线路载流量 l i n e ( i n tf i ，i n tf 【，i n tt i , i n tt t ，d o u b l er , d o u b l ex ) ： f i o n t _ i d ( 国，丘o n tt y p e ( 哟，t a i l _ i d ( t i ) ，t a i l _ t y p e ( t o ，r e s i s t a n c e ( r ) ， r e a c t a n c e ( x ) ) ；构造函数 ； ( 2 ) 节点基类的表示 燕山大学工学硕士学位论文 c l a s sn o d e p u b l i c ： i 玎t i d ；节点编号 d o u b l ev o l t a g e ；节点电压 n o d e ( i n ti , d o u b l ev ) ：i d ( i ) ，v o l t a g e ( v ) ) ；构造函数 ) ； ( 3 ) 开关节点类的表示 c l a s ss w i t c h ：p u b l i cn o d e p u b l i c ： i n ts t a t u s ；开关状态 s w i t c h ( i n ti , d o u b l ev , i n ts ) ：n o d e ( i ，v ) ，s t a t u s ( s ) ) ；构造函数 ) ； ( 4 ) 负荷节点类的表示 c l a s sl o a d ：p u b l i cn o d e p u b l i c ： d o u b l ea c t i v e ；侑功功率 d o u b l er e a c t i v e ；无功功率 l o a d ( i n t i ，d o u b l ev , d o u b l ea c ，d o u b l er a c ) ：n o d e ( i , v ) ，a c t i v e ( a c ) ， r e a c t i v e ( r a c ) ；构造函数 ) ； 2 2 配电网潮流计算 配电网潮流计算是配电网系统分析的重要基础，配电网网络重构、故 障恢复、无功优化、状态估计等都需要用到潮流计算结果。它是配电管理 系统的重要组成部分，是实现其它功能的基础工具。 针对配电网的特点，国内外学者已提出了多种配电网潮流计算方法。 如基于支路电流的前推回代法【3 3 j 4 1 、回路阻抗法9 5 j 6 】、改进牛顿拉夫逊法 【3 7 】等。由于前推回代法充分利用了网络呈辐射状的特点，无需求节点导纳 阵及因子表，数据处理简单，计算效率高，因而本文采用此方法进行配电 1 4 第2 章配电网拓扑处理与潮流计算 网潮流计算。 2 2 1前推回代法的基本原理 基于支路电流的前推回代法的基本思想如下：一般给定配电网络的始 端电压和各节点负荷，以馈线为基本计算单位。开始时由末端向始端推算， 设全网电压都为额定电压，根据负荷功率由末端向首端逐段推导，仅计算 各元件中的功率损耗而不计算电压，求得各条支路上的电流和功率损耗， 并据此获得始端功率，这是回代过程；再根据给定的始端电压和求得的始 端功率由始端向末端逐段计算各段的电压降，求得各点电压。这是前推过 程；如此重复上述过程，直至各个节点的电压偏差满足容许条件为止。 对于一个有个节点的配电网，设已知根节点电压为瓯，各节点负荷 为s ，( f = 1 , 2 ，n 一1 ) ，配电网拓扑结构和各支路阻抗亦已知。待求量为各 节点电压【7 和各支路的潮流功率及线损。前推回代潮流计算法在第k 次迭 代中的步骤为： ( 1 ) 计算节点注入电流： 矽- 【南1 ( 2 ) 式中，t 为节点j 的注入电流；墨为节点的已知注入功率。 ( 2 ) 回代求各支路电流。从末梢节点开始向根节点推进，支路，的电流 为： 刁= 一矽+ 嚣 ( 2 2 ) m “ 式中，五为支路，的电流；j l 伪与节点_ ，直接相连的所有下层支路的集合。 ( 3 ) 前推求节点电压。从根节点开始向末梢节点推进，节点_ ，的电压为： 刀) = 妒一z t i ：k )( 2 3 ) 执行完以上三步之后，每个节点上的电压幅值修正量为： 燕山大学工学硕士学位论文 n 蘸蓊 伫。”驴 1 6 第2 章配电网拓扑处理与潮流计算 ( 2 ) 广度优先搜索广度优先搜索( b r e a d t hf i r s t s e a r c h ，简称b f s ) 的 基本思想如下：a 从如图中的某个顶点v 0 出发，首先访问”o b 依次访问v 0 的各个未被访问的邻接点；c 分别从这些邻接点( 端结点) 出发，依次访问它 们的各个为被访问的邻接点( 新的端节点) 。访问时应保证：如果v f 和”女为 当前端结点，且v f 在t 之前被访问，则| i ，f 的所有未被访问的邻接点应在7 t 的所有未被访问的邻接点之前访问。重复c ，直到所有端结点均没有未被 访问的邻接点为止。若此时还有顶点未被访问，则选一个未被访问的顶点 作为起始点，重复上述过程，直至所有顶点均被访问过为止。 图2 - 6 图的广度优先搜索过程图示 f i g 2 - 6t h eg r a p ho f b r e a d t hf i r s ts e a r c hp r o c e s s 图2 - 6 给出了一个广度优先搜索过程图示，其中箭头代表搜索方向， 箭头旁边的数字代表搜索顺序，a 为起始顶点。得到的广度优先搜索序列 为：a 、b 、e 、d 、c 、g 、f 、h 、i 。 2 2 2 2 基于广度优先搜索得到潮流计算所需节点队列分析前推回代潮 流计算算法，再根据d f s 及b f s 的特点，在配电网邻接表建立的基础上， 通过广度优先搜索即可得到潮流计算所需的节点顺序。如图2 - 3 ，经广度 优先搜索后得到如下节点队列：1 、2 、3 、6 、4 、7 、5 、8 、9 、1 4 、1 0 、1 5 、 1 1 、1 6 、1 2 、1 7 、1 3 、2 0