智能配电网自愈相关技术及其框架研究

2013-01-16 08:32张巍孙云莲胡雯
电网与清洁能源 2013年4期
关键词:代理遗传算法配电网

张巍,孙云莲,胡雯

(1.常德电业局,湖南常德 415000;2.武汉大学电气工程学院,湖北武汉 430072)

随着经济发展和人们生活水平不断提高,电力的需求不断上升,对电能质量和供电可靠性要求也越来越高[1]。配电网自愈的主要核心就是高质量不间断供电和在电网出现故障时能最大限度地缩小停电范围及停电时间。

现阶段我国的电网发展侧重于输电网,配电网的发展明显不足[2]。但是电网的配电侧对于电网的安全可靠运行又是极其重要的。目前停电的95%都是由于配电系统的故障造成的,我国配电网的自动化水平还有待进一步发展。要构建智能配电网需解决下面2个问题:1)配电网在正常运行时的优化问题;2)配电网在故障时的快速恢复问题。而要解决这些问题,关键就是要实现配电网的自愈功能。

1 智能配电网自愈

智能配电网自愈就是智能化的自我预防和自我恢复[3]。具体有2个显著的特征:1)在电网正常运行时,利用WAMS等先进的监控手段对电网的运行状态进行实时在线分析,优化运行状态;2)在电网发生故障时,能够快速诊断和隔离故障,恢复供电。配电网的自愈以不间断供电为控制原则。从自愈角度看[4],安全控制有5种结果:正常优化;避免故障发生;故障后不失负荷;故障后失去部分负荷;电网崩溃自愈失败。

2 智能配电网自愈相关技术

2.1 故障定位技术

配电网故障定位,即配电网在发生故障时,能迅速准确确定故障发生区段的过程,是自愈控制的重要部分。在传统故障定位方法中以零序电流法、阻抗法和行波法最为流行[5]。零序电流法是在线路发生故障时,利用线路零序电流的幅值及相位特征进行故障区段定位。但在实时信息序列中存在畸变信息时,零序电流法有可能错判或误判,从而出现无法准确定位的问题。阻抗法是利用故障时测到的电压和电流来求取故障回路的阻抗,又因故障回路阻抗与故障距离成正比,从而据此定位故障。其原理简单,但由于配电网结构的复杂性,往往还要结合其他方法才能确定故障距离。而行波测距法[6]是利用故障行波到两端母线的时间差与故障行波波速的乘积,或故障时线路中产生的暂态行波在故障点和母线之间来回一趟所需要的时间来计算故障点的位置。虽说行波法与零序电流法和阻抗法相比,具有快速准确测距的优点,但是也存在一定的问题,比如行波波速不确定问题、电流互感器和行波启动元件的延时问题、反射波难以捕捉等问题。

为了克服传统故障定位的不足,近年来出现了一种智能定位新方法,利用智能馈线终端单元FTU提供的故障信息,进行智能化的故障点判断。文献[7]提出了基于遗传算法的配电网故障定位方法,跟据故障诊断理论中最小集的概念建立了环网开环运行配电网的故障定位模型,并运用广义分级的处理思想提高了运用该模型进行配电网故障定位时的效率。文献[8]在文献[7]基础上提出了节点表示配电网的模型描述方法,并深入研究了遗传算子及参数和适应度函数的改进。文献[9]提出了一种基于改进模拟退火的算法。文献[10]提出了一种基于蚁群算法的故障定位方法,利用其具有正反馈、分布式计算和富于贪婪启发式搜索的特点来进行快速的故障定位。文献[11]在文献[10]基础上采用了一种根据蚁群算法搜索情况来自适应动态修改信息素的方法,使得算法更好地跳离局部最优解。文献[12]则提出一种新的智能定位技术,将鱼群与蚁群算法混合使用,利用人工鱼群算法的克服局部极值取得全局极值的能力,改善了人工蚁群算法的早熟问题。这些智能的定位方法为故障定位技术的发展提供了新的研究方向。

2.2 智能开关控制技术

传统开关是配电网控制和保护的执行机构,其本身只是一个操作机构。而智能开关技术则不仅仅是拥有传统开关的功能,还实现了开关本体的控制逻辑和保护自动化,具有高性能、高可靠性、软硬件化等特点。线路自动化采用了2种带测控单元的智能开关,即主线路智能开关和分支智能开关,可实现对线路相间短路故障,特别是配电线单相接地故障区域定位、故障区域隔离和非故障区域恢复供电[13]。文献[14]就目前智能开关相互配合的馈线自动化方案的不足,提出了新的3种基于智能开关相互配合的馈线自动化的方案,即合闸速断方式、合闸速断方式加GPRS/SMS通信方式和利用县调方式。文献[15]和[16]分析了智能开关目前主要存在的问题,提出智能开关控制装置研究的必要性,并说明了开关控制装置的灵活配置和过程层的一、二次设备协调发展的重要性。总结出了智能开关有两个主要特征:①开关就地保护即简化了配电网保护的动作流程,缩短了保护时间;②开关状态检测功能即实时地了解开关设备的运行状态,可以有效地提高配电系统的可靠性和稳定性。

2.3 无功补偿技术

配电系统柔性交流输电(DFACTS)是柔性交流输电(FACTS)技术在配电网的拓展。该技术的核心器件是IGBT,并且关断容量已达到了兆伏安级,具有很快的响应速度,是实现优化供电和自愈的重要环节之一[17]。DFACTS包括固态负荷转移开关(SSTS)、固态断路器(SSCB)、动态不停电电源(DUPS)、有源电力滤波器(APF)、静止同步补偿器(DSTATCOM)等。在故障发生时,应用SSTS、SSCB可以迅速执行故障切除与转移负荷,提高自愈速度。而利用DUPS可以补偿配电网故障重合闸引起的短时供电中断,保证重要敏感负荷的供电[18]。APF可以滤去故障中产生的一些高次谐波[19]。此外应用DSTATCOM可以在毫秒级时间内向系统注入正常电压和故障电压之差,达到抑制电压骤降,提高用户电能质量,达到优化供电的功能[20]。

2.4 网络重构技术

配电网络重构是一个非线性组合优化问题,包括网络的优化重构和恢复重构两部分。配电网中开关大体可分为分段开关和联络开关两大类,由于开关的组合数很多,以致其解空间非常庞大,如果仅仅采用简单的穷举法进行搜索,很容易出现“组合爆炸”问题。就目前国内外的研究来看,配电网重构的解决方案有:

1)数学优化法[21]。数学优化法有完整的数学理论基础,是直接利用现有的数学优化原理进行配电网重构的方法。

优点:可以得到不依赖配电网初始结构的全局最优解。缺点:存在着“维数灾”,同时也存在计算量大,计算时间非常长,不能动态跟踪等问题。

2)支路交换法[22]。支路交换法由S.Civanlar提出,通过计算配电网的初始潮流和网损,利用潮流计算的结果将负荷表示成恒定电流源,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将其打开使配网恢复为辐射开网,从而实现负荷转移,达到负荷均衡和降低网损的目的。

优点:可以快速确定能够降低网损的配电网结构;通过启发式规则减少需要考虑的开关组合;可以利用公式估算开关操作带来的配网网损变化。缺点:每次只能考虑一对开关的操作;不能保证全局最优;给出的配电网结构与配电网的初始结构有关。

3)人工智能法。人工智能法包括模拟退火法、专家算法、遗传算法及其改进型、以及至少2种的组合等。模拟退火法可以有效地绕开局部最优解,以较大的几率找到全局最优解,最终解与初始解无关,但是其计算量过大,效率不高。专家算法具有实时性的特点,但构建知识库的时间长,难以处理多约束条件,且需经常更新知识库。

遗传算法SGA是以自然基因选择机理为基础的搜索方法,通过模拟基因串的适者生存及随机交换信息的方法搜索优化方案。其对问题的初始状态没有要求,能够得到全局最优解,但处理效率不高,同时也存在着早熟问题。

国内外学者针对SGA的不足提出了不同的解决方案:文献[23]对SGA中的遗传操作参数中的种群规模N进行自适应,采用基于环路的编码策略(可有效减少初始种群不可行解的产生),通过同时从宏观和微观2个方面控制种群规模,使得算法在运算的过程中能够自适应调整种群规模,防止“早熟”的发生。文献[24]对SGA中的遗传算子进行了调整,根据个体自适应度的变化来自动调整交叉概率Pc和变异概率Pm,很好解决了SGA局部和全局搜索的矛盾,提高了搜索效率。文献[25]在文献[24]的根据个体自适应度的变化来自动调整交叉概率Pc和变异概率Pm的基础上使用了小生境技术来保护种群基因的多样性,进而达到克服种群早熟和种群进化后期收敛速度慢的问题。文献[26]提出了一种以环路开关号为基因、系统环路数为染色体长度的编码方法,在优化过程中采用线性减少和指数增加的自适应调整的交叉率Pc和变异率Pm,并结合一定的禁忌规则,较好地提高了算法在网络重构方面的效率。文献[27]在遗传操作环节则不再采用传统的选择、交叉和变异,而是仅以1条染色体上的基因换位,变异等单亲遗传算子,大大提高了计算效率。

为了更好运用各智能算法的优点,现在又出现了基于以上算法的组合。文献[28]加入了模拟退火法,使得克隆遗传算法在产生下一代染色体时,趋于优良品种发展,快速收敛。文献[29]为了克服单亲遗传算法的不足,加入了禁忌搜索算法TS,将禁忌表和藐视准则融入其中,提高了收敛速度。这些混合算法可以弥补单一算法在配电网重构运用中的不足,使得计算过程迅速收敛,快速找到最优解,逐渐成为今后配电网重构的主要研究方向。

3 智能配电网自愈框架体系

在智能配电网自愈相关技术的基础上,有必要对智能配电网自愈框架体系进行研究。

文献[30]给出了一种电网自愈的“2-3-6”框架,即“2”是指全局响应环和局部响应环的控制逻辑;“3”是指反应层、决策层和协调层的结构;“6”是指采集测量、监视协调、工况评价、控制方案、协调和控制动作的控制环节,特别强调全局与局部的协调。文献[31]提出了时空协调的大停电防御框架,从各道防线之间的协调和经济性的不同来解决稳定控制的可行性问题。文献[32]提出了电网自愈策略和电网恢复搜索方法在自愈系统构架方面研究。文献[33]提出了基础层、支撑层和应用层的体系结构。文献[34]提出组织协调中心是系统的“中枢”,决策中心是系统的“智囊团”的城市电网自愈控制体系结构。

上述研究为智能配电网自愈系统框架研究提供了重要支撑。在未来的自愈配电网中,为了更好获得实时信息,建成以执行全局性和局部相协调的、具有自适应的坚强智能配电网是非常必要的。电力基础设施战略防御系统SPID即是这样一个自愈框架体系。

广域复杂电力系统[35]是由电力系统EPS、信息通信与控制系统ICS、以及监测与控制系统MCS组成的3S系统。SPID结构如图1所示。

图1 SPID的结构Fig.1 The structure of SPID

SPID系统的主要功能:

1)具有通过传感器到卫星等各种不同通信手段来获取广泛的实时信息的能力;

2)快速评估系统脆弱性的能力;

3)基于对广域系统的评估,改进保护装置和控制系统功能;

4)发现电网的不足,重新改造电网和优化系统;

5)发生故障后,能使系统快速恢复。

SPID系统的智能多代理系统MAS是一种多层次、多等级系统。该系统分为三层结构,如图2所示,分为决策控制层、协调分析层和基础监测层。

①基础监测层:处于系统结构的最底层,分布于各子系统中,执行各项命令,以实现电网自愈动作的快速响应;

②协调分析层:处于系统结构的中间层,负责协调处理评估层和响应层的关系,保证决策和执行的协调配合,包括事件/告警过滤、模型更新、事故隔离、频率稳定性等。它拥有启发式的知识代理,能够识别来自响应层的各种突发事件;

图2SPID智能多代理系统MASFig.2 Multi-agent system of SPID

③决策控制层:负责评价、论证和决策、事件预测、脆弱性评估、网络重构、计划等业务,以防止自然灾害、人为蓄意破坏和系统自身故障等对电网的危害。

在该系统中,各个代理都相对独立,负责各自的任务。但是,为了资源共享,各个代理又必须相互连接,达成各成员作用的相互协调,以实现配电网的自愈。这些代理之间的沟通共同采用一种代理通信语言,即基础人工智能代理语言FIPA。FIPA从不同的方面规定了代理在架构、通信、移动、知识表达、管理与安全等方面的标准,有力推动了代理技术的发展。

MAS能够根据每个子系统的需求,按功能建立不同的代理。在SPID系统中实现配电网自愈的代理分布位于决策控制层中,有以下几种:

①计划代理:用于系统发生异常或者故障后的发电机(电源)的切机和投运工作;

②隐性故障监测:监测网络的隐性故障,并及时上传到脆弱性代理中进行评价;

③脆弱性代理:用于对系统的各脆弱性指标进行评价,来发现隐性故障的可能性,并将这些信息传到其他代理进行处理;

④故障定位代理:当系统发生故障或者扰动后,位于协调层的事故报警与过滤代理将会检测到这些扰动信号,并将其发送给故障识别代理,从而触发故障识别代理的功能。一旦故障识别代理分辨出该扰动,它将能够识别出是网络中哪一部分出现问题而导致的这些扰动。在识别扰动后,该代理会建立一个虚拟的网络模型以实现故障定位,并将这些信息传送给评估层的其他代理进行进一步的分析处理;

⑤重构代理:包括优化重构代理和恢复重构代理两部分。电网自愈策略的优化与恢复功能就是由这一组代理所决定。它的模型包括系统处于脆弱状态下的各种重构的方法,如遗传算法及其改进型、专家算法、模拟退火算法和混合算法等。

总之,SPID的MAS系统具有资源共享、可靠性高、实时性好和易于扩展等特点,为智能配电网的自愈框架提供了新的研究思路。

4 结语

本文通过智能配电网自愈相关技术及其框架研究,为智能配电网自愈技术的发展提供很好的理论指导。但自愈在配电网上的实现仍是一项非常艰巨的工作,要建设一个具有自我优化和自我恢复的自愈配电网还有许多工作要做,还任重而道远。

[1] 余贻鑫.新形势下的智能配电网[J].电网与清洁能源,2009,25(7):1-3.YU Yi-xin.Intelligent distribution network in the new situation[J].Power System and Clean Energy,2009,25(7):1-3(in Chinese).

[2] 马其燕,秦立军.智能配电网关键技术[J].现代电力,2010,27(2):39-41.MA Qi-yan,QIN Li-jun.Key technologies of smart distribution grid[J].Modern Electric Power,2010,27(2):39-41(in Chinese).

[3] 刘莉,陈学峰.智能配电网故障恢复的现状和展望[J].电力系统保护和控制,2011,39(13):148-151.LIU Li,CHEN Xue-feng.Status and prospect of service restoration in smart distribution network[J].Power System ProtectionandControl,2011,39(13):148-151(inChinese).

[4] 王明俊.自愈电网与分布能源[J].电网技术,2007,31(6):1-7.WANG Ming-jun.Self-healing grid and distributed energy resource[J].Power System Technology,2007,31(6):1-7(in Chinese).

[5] 马士聪,高厚磊,徐丙垠,等.配电网故障定位技术综述[J].电力系统保护与控制,2009,37(11):119-124.MA Shi-cong,GAO Hou-lei,XU Bing-yin,et al.A survey of fault location methods in distribution network[J].Power System Protection and Control,2009,37(11):119-124(in Chinese).

[6]季英业,和敬涵.基于小波变换的小电流接地系统的行波测距[J].高电压技术,2004,1(1):13-15.JI Ying-ye,HE Jing-han.A survey of fault location methods in distribution network[J].High Voltage Engineering,2004,1(1):13-15(in Chinese).

[7] 郭志壮,陈波,刘灿萍,等.基于遗传算法的配电网故障定位[J].电网技术,2007,31(11):88-91.GUO Zhi-zhuang,CHEN Bo,LIU Can-ping,et al.Fault location of distribution network based on genetic algorithm[J].PowerSystemTechnology,2007,31(11):88-91(inChinese).

[8] 杨伟,刘娅琳,吴军基,等.基于改进遗传算法的配电网故障诊断[J].长沙电力学院学报,2005,20(1):25-30.YANG Wei,LIU Ya-lin,WU Jun-ji,et al.Fault diagnosis of distribution network based on genetic algorithm[J].Journal of Changsha University of Electric Power,2005,20(1):25-30(in Chinese).

[9] 李庆鑫,王林川,刘新全,等.基于改进模拟退火算法的配电网故障定位[C]//中国电机工程学会第十届青年学术会议,2008.

[10]丁同奎,张丽华,陈歆技,等.基于蚁群算法的配电网故障定位与隔离[J].继电器,2005,33(24):29-31.DING Tong-kui,ZHANG Li-hua,CHEN Xin-ji,et al.Fault location and isolation for distribution network based on ant colony algorithm[J].Relay,2005,33(24):29-31(in Chinese).

[11]王林川,李庆鑫,刘新全,等.基于改进蚁群算法的配电网故障定位[J].电力系统保护与控制,2008,36(22):29-33.WANG Lin-chuan,LI Qing-xin,LIU Xin-chuan,et al.Distribution network fault location based on the improved ant colony algorithm[J].Power System Protection and Control,2008,36(22):29-33(in Chinese).

[12]段大伟,周晓宇.基于混合算法的配电网故障定位[J].黑龙江科学,2011,2(4):30-34.DUAN Da-wei,ZHOU Xiao-yu.Distribution network fault locating based on hybrid algorithm[J].Heilongjiang Science,2011,2(4):30-34(in Chinese).

[13]杨绍军.基于智能开关设备的配电网线路自动化技术[J].电力设备,2007,8(12):6-9.YANG Shao-jun.Line-automation technology of power distribution network based on intellectualized switchgear[J].Electrical Equipment,2007,8(12):6-9(in Chinese).

[14]刘健,崔建中,顾海勇.一组适合于农网的新颖馈线自动化方案[J].电力系统自动化,2005,29(11):82-86.LIU Jian,CUI Jian-zhong,GU Hai-yong.A novel feeder automation scheme for rural distribution systems[J].Automation of Electric Power Systems,2005,29(11):82-86(in Chinese).

[15]蔡月明,李惠宇,何胜利.智能开关控制装置关键技术研究[J].电力系统保护与控制,2011,39(11):129-132.CAI Yue-ming,LI Hui-yu,HE Sheng-li.Key technology research of intelligent switchgear’s control device[J].Power System Protection and Control,2011,39(11):129-132(in Chinese).

[16]贾巍,曹津平,李伟.数字化变电站中过程层的技术研究[J].电力自动化设备,2008,28(10):71-75.JIA Wei,CAO Jin-ping,LI Wei.Process level technology in digital substation[J].Electric Power Automation Equipment,2008,28(10):71-75(in Chinese).

[17]谢小荣,姜齐荣.柔性交流输电系统的原理与应用[M].清华大学出版社,2006.

[18]林功平,徐石明,罗剑波.配电自动化终端技术分析[J].电力系统自动化,2003,27(12):50-54.LIN Gong-ping,XU Shi-ming,LUO Jian-bo.Technologies of distribution automation terminal[J].Automation of Electric Power Systems,2003,27(12):50-54(in Chinese).

[19]王兆安,杨军,刘进军.谐波抑制和无功功率补偿[M].北京:机械工业出版社,2002.

[20]袁佳歆,陈柏超,万黎,等.利用配电网静止无功补偿器改善配电网电能质量的方法[J].电网技术,2004,28(19):81-85.YUAN Jia-xin,CHEN Bai-chao,WAN Li,et al.The method to improve power quality of distribution system by distribution static compensator[J].Power System Technology,2004,28(19):81-85(in Chinese).

[21]毕鹏翔,刘健,张文元.配电网络重构的研究[J].电力系统自动化,2004,1(1):13-15.BI Peng-xiang,LIU Jian,ZHANG Wen-yuan.Study on algorithms of distribution network reconfiguration[J].Automation of Electric Power Systems,2004,1(1):13-15(in Chinese).

[22]CIVANLAR S,GRAINGER J,YIN H,et al.Distribution feeder reconfiguration for loss reduction[J].IEEE Trans on Power Delivery,1988,3(3):1217-1223.

[23]金鑫.种群规模自适应的遗传算法在配电网重构中的应用[D].北京:华北电力大学,2010.

[24]卢耀武.基于自适应遗传算法的配电网络重构[J].华中电力,2005,5(18):16-21.LU Yao-wu.Distribution network reconfiguration based on adaptive genetic algorithm[J].Central China Electric Power,2005,5(18):16-21(in Chinese).

[25]杨治秋.基于改进遗传算法的可重构计算任务划分[J].计算机工程与应用,2012,48(3):46-50.YANG Zhi-qiu.Improved genetic algorithm for hardware/software partition in reconfigurable computing system[J].Computer Engineering and Applications,2012,48(3):46-50(in Chinese).

[26]王毅.基于自适应遗传算法的配电网络重构[J].电力自动化设备,2005,25(12):45-49.WANG Yi.Refined adaptive genetic algorithm for distributionnetwork reconfiguration[J].Electric Power Automation Equipment,2005,25(12):45-49(in Chinese).

[27]程远林,李茂军.基于改进单亲遗传算法的多目标配电网重构[J].长沙理工大学学报,2007,4(3):49-52.CHENGYuan-lin,LIMao-jun.Muti-objectivereconfiguration of distribution network based on the improved parthenogenetic algorithm[J].Journal of Changsha University of Science&Technology,2007,4(3):49-52(in Chinese).

[28]周辉,王击,罗安,等.克隆遗传算法与模拟退火算法相结合的配电网络重构[J].继电器,2007,35(7):41-44.ZHOU Hui,WANG Ji,LUO An,et al.Distribution network reconstruction based on the combination of CGA and SA[J].Relay,2007,35(7):41-44(in Chinese).

[29]张利民,马强,李振坤,等.基于禁忌克隆遗传算法的配电网故障恢复重构[J].电力系统及其自动化学报,2010,22(1):60-63.ZHANG Li-min,MA Qiang,LI Zhen-kun,et al.Service restoration reconfiguration in distribution Network based on tabu clonal genetic algorithm[J].Proceedings of CSU-EPSA,2010,22(1):60-63(in Chinese).

[30]郭志忠.电网自愈方案控制方案[J].电力系统自动化,2005,29(10):85-87.GUO Zhi-zhong.Scheme of self-healing control frame of power grid[J].Automation of Electric Power Systems,2005,29(10):85-87(in Chinese).

[31]薛禹胜.时空协调的大停电防御框架[J].电力系统自动化,2006,9(3):1-3.XUE Yu-sheng.Space-time cooperative framework for defending blackouts[J].Automation ofElectric Power Systems,2006,9(3):1-3(in Chinese).

[32]万秋兰.大电网实现自愈的理论研究方向[J].电力系统自动化,2009,33(17):29-30.WAN Qiu-lan.Theory study for self-healing of large power grid[J].Automation of Electric Power Systems,2009,33(17):29-30(in Chinese).

[33]贾东梨,孟晓丽,宋晓辉.智能配电网自愈控制技术体系框架研究[J].电网与清洁能源,2011,27(2):50-52.JIA Dong-li,MENG Xiao-li,SONG Xiao-hui.Technology framework of self-healing control in smart distribution grid[J].Power System and Clean Energy,2011,27(2):50-52(in Chinese).

[34]陈星莺,顾欣欣,余昆,等.城市电网自愈控制体系结构[J].电力系统自动化,2009,33(24):38-39.CHEN Xing-ying,GU Xin-xin,YU Kun.Architecture for self-healing control of urban power grid[J].Automation of Electric Power Systems,2009,33(24):38-39(in Chinese).

[35]丁道齐.复杂大电网安全性分析[M].北京:中国电力出版社,2010.

猜你喜欢
代理遗传算法配电网
代理圣诞老人
代理手金宝 生意特别好
关于城市10kV配电网自动化实施的探讨
一种基于遗传算法的聚类分析方法在DNA序列比较中的应用
基于遗传算法和LS-SVM的财务危机预测
基于IEC61850的配电网数据传输保护机制
软件发布规划的遗传算法实现与解释
一场配电网改造的攻坚战——信阳供电公司加快推进配电网改造略记
配电网不止一步的跨越
基于改进的遗传算法的模糊聚类算法