含分布式电源的配电网灾后分阶段抢修策略

2015-06-05 08:46卢志刚刘照拯张晶冯涛顾绍柱常磊
电工电能新技术 2015年1期
关键词:分布式配电网发电

卢志刚,刘照拯,张晶,冯涛,顾绍柱,常磊

(1.燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,河北秦皇岛066004; 2.国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,河北秦皇岛066004)

含分布式电源的配电网灾后分阶段抢修策略

卢志刚1,刘照拯2,张晶1,冯涛1,顾绍柱2,常磊2

(1.燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,河北秦皇岛066004; 2.国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,河北秦皇岛066004)

针对灾后配电网故障抢修需优先保证重要负荷供电的实际情况,建立了含分布式电源(DG)的配电网灾后多小队分阶段抢修策略的优化模型,DG通过形成微网、孤岛运行及时恢复部分负荷的供电。定义设备故障经济损失特征值,用以保证故障抢修的优先级,同时将联络开关当作虚拟故障,利用其倒闸操作以及应急发电车的临时供电配合小队抢修,提高抢修效率。采用改进的离散细菌群体趋药性算法(DBCC)优化,快速得到抢修方案。算例结果证明了所提抢修策略优化模型以及智能优化算法的有效性和正确性。

灾后配电网;分阶段抢修;联络开关;应急发电车;分布式电源

1 引言

配电网灾后的故障抢修不同于一般故障修复问题,其强调抢修的快速性与时效性,如供电得不到快速恢复,则直接影响到灾区其他救援工作的顺利进行。因此,如何在有限抢修人员和资源的情况下,快速产生合理的配电网故障抢修应急方案成为人们日益关注的问题。

当前分布式发电技术发展很快,得到了越来越多的关注,其与大电网相互补充协调,综合利用现有资源和设备,为用户提供可靠、优质的电能[1-3]。国内外对于含DG的配电网故障方面的研究主要集中于操作开关的故障恢复和故障诊断等方面[4-8],而对于配电网多故障抢修问题的研究相对较少。文献[9]提出一种配电系统的混合多目标故障恢复模型,满足在各种运行约束条件下以最短时间恢复供电。文献[10]针对配电网故障恢复问题,根据DG的发展现状,探讨了一种考虑DG的配电网故障恢复策略。文献[11]建立了基于邻接表并包含主变电站10kV母线的配电网简化模型,论述了在紧急状态下整个配电网大面积断电的快速恢复流程。在故障抢修方面,文献[12]将Dijkstra算法应用于基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS)配电网的最佳抢修路径计算,但这仅仅是一种单纯路径最短的问题,与实际配电网抢修的复杂情况不符。文献[13]建立了配电网突发多处故障情况下故障抢修与故障恢复相结合的多目标优化模型。文献[14]建立了配电网多处发生故障情况下的抢修策略优化模型,但其仅考虑了一个抢修小队执行抢修任务,也没有考虑配电网的开关操作等因素。

针对上述问题,本文在抢修过程中保证重要负荷快速供电,优先恢复一级负荷与二级负荷,建立了含DG的灾后分阶段应急抢修策略,抢修过程中除利用联络开关的倒闸操作配合抢修外,同时考虑了DG的孤岛运行以及应急发电车为重要负荷临时供电等对抢修的影响,提高抢修效率[15]。

2 含DG的配电网阶段性抢修模型

2.1 抢修效率系数φ及故障经济损失特征值λ

设N为抢修小队数目,i=1,2,...,N,则多小队配合抢修作业时,考虑各抢修小队抢修人员、配备抢修设备以及电力抢修专家不同,抢修能力亦不同,定义抢修效率系数φ来区分各小队抢修效率。规定最优抢修小队修复故障时间为标准时间TB,抢修效率系数φB=1。其他小队抢修效率低于最优小队,抢修系数φi>1,修复故障设备时间Ti=φiTB。

为保证故障的抢修优先级,定义故障经济损失特征值λ,其由该故障点引起失电负荷的时效紧迫性β1、故障设备的可维修性β2以及所带负荷重要程度(用该故障点造成各级负荷停电功率Lp表示)决定,由式(1)可看出每一个故障设备对应唯一的优先级特征值。

式中,0<β1<1;0<β2<1;ωdj为负荷等级权重系数;Ldj(x)为设备x故障造成负荷等级为dj的负荷停电功率值。

2.2 目标函数

配电网多故障抢修的优化模型为:

(1)阶段1,恢复重要负荷供电,即修复与一级负荷以及二级负荷连接的故障点,目标函数为:

可见,阶段1为多目标优化过程,在满足一定约束的前提下,能够得到包含一系列优化方案的方案集。

(2)阶段2,恢复三级负荷供电,目标函数为:

式中,X=(x1,x2,...,xi,…,xm+n)为故障设备的抢修和开关的操作策略;xi为故障或联络开关的编号。

f1(X)为配电网多故障抢修的经济性指标,即设备故障造成的停电经济损失:

式中,m为故障总数;n为可进行操作的联络开关数,本文把联络开关当成虚拟故障点来处理,抢修时间为开关动作时间,车程时间计为零;TBmax为最优抢修小队抢修故障xj的最大允许时间;α为体现故障设备修复任务完成概率的值,在允许时间内完成故障设备的修复,α=1(虚拟故障的α=1),否则α=0;n'为应急发电车以及形成孤岛的DG数量; m'为供电负荷数;Ti'为发电车以及DG临时供电时间;Lj为发电车以及DG临时供电的负荷功率;wj为该负荷的负荷等级系数。

2.3 约束条件

(1)不包含DG时,网络辐射状运行约束为:

式中,gk为已恢复供电区域的网络拓扑结构;GR为保证辐射状网络结构的集合。

(2)支路潮流容量约束为:

f2(X)为完成配电网故障抢修的时间,则:

式中,Pk为流过支路k的功率;Pkmax为支路k允许最大容量限值。

(3)发电车约束,即优先考虑为容量匹配的重要负荷供电。

(4)节点电压约束

在故障抢修和开关操作后,各节点电压应满足:

式中,Umax、Umin分别为节点电压上下限。

3 基于改进DBCC的配电网分阶段抢修

3.1 离散化编码方案

故障抢修顺序和开关操作均属于离散变量,而细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法是针对连续域的寻优算法,因此首先需对所有故障进行统一离散化编码。编码前,首先根据故障点地理分布位置、配电网支路拓扑信息以及抢修小队能力合理分配各小队抢修故障点的集合,然后采用本文所提十进制细菌编码策略,对抢修顺序以及发电车派遣进行简化编码处理,如图1所示。图1中,a1,a2,...,ak为应急发电车临时供电负荷节点编号,k为发电车数量;x1,x2,...,xm+n为故障点抢修序列。

图1 发电车及故障抢修策略混合编码Fig.1 Coding of power cars and fault repair strategy

3.2 定向变异

种群空间分布的均匀程度直接影响最终是否能收敛找到最优解。细菌分布过于拥挤容易陷入局部最优,影响寻优速度。为保证寻优过程中细菌种群的多样性,引入定向变异操作算子,在寻优前期引导细菌向空间密度小的区域移动,增大细菌寻优空间,进一步提高细菌的整体寻优水平,保证抢修策略的快速制定。

(1)种群空间半径Rav

式中,ri为细菌之间的欧几里得距离;U为种群中任意两个细菌欧几里得距离个数之和。

(2)种群空间密度ρ

式中,Vi为细菌i在其种群空间半径Rav内包含其他细菌的个数;K为细菌的种群规模。

空间密度越大,则种群越密集,引导过于拥挤的细菌向空间密度小的区域移动,进行定向变异。经过定向变异,细菌更容易跳出局部收敛,搜索到最优解序列。

3.3 抢修流程

(1)初始化网络参数(细菌种群、迭代次数、网络结构数据等)。

(2)细菌个体寻优,得到下一步移动的目标位置X1,计算社会经济损失f1( X1)以及抢修时间f2( X1)。

(3)细菌群体寻优,得到下一步移动的目标位置X2,计算社会经济损失f1( X2)以及抢修时间f2( X2)。

(4)比较X1位置与X2位置的适应值f1(X)以及f2(X),若X1优于X2,即f1(X1)≤f1(X2),同时f2(X1)≤f2(X2),则细菌i移动到X1位置;若X2优于X1,则细菌i移动到X2位置;若X1与X2位置不可比较,则细菌移动到X1位置,得到发电车临时供电负荷点位置以及小队抢修故障点的排序。

(5)种群空间密度小的细菌进行定向变异,增加细菌寻优空间。

(6)判断迭代次数是否达到最大迭代次数,若没有,则返回至步骤(2)继续迭代;否则跳出循环,输出最优抢修序列。

4 算例分析

本文采用配电网69母线系统[16],以负荷、故障点和联络开关形成图的节点,电源点作为根节点,负荷间的馈线段作为边,对配网图进行简化和重新编号,如图2所示。图2中,22处设备发生故障,造成61处负荷停电,负荷等级如表1所示。0为根节点,节点1~13为连接一级负荷和二级负荷的故障点,节点14~16为可操作的联络开关,节点17~25为只与三级负荷相连的故障点,节点26~94为负荷节点,DG1、DG2和DG3为分布式电源,DG1和DG2容量裕度大于孤岛内负荷容量,DG3容量裕度不足。

图2 69母线系统简化图Fig.2 Simplified figure of69 buses system

表1 负荷等级明细表Tab.1 Load level

4.1 参数初始化

假设该供电公司有三个抢修小队D1、D2和D3,其抢修效率系数分别为1、1.85和2.56,配备两辆应急发电车。给定最优抢修小队预计修复故障设备标准时间、最大允许修复时间以及两两故障设备间的车程时间等。设定任务完成概率α=0.98,负荷权重系数设置参考文献[16],阶段1细菌种群规模M1=100,阶段2细菌种群规模M2=50,迭代次数均设置50次。初始精度εbegin=2,最终精度εend=10-6,精度更新常数σ=1.25。

4.2 仿真分析

4.2.1 阶段1优化方案

考虑与失电负荷容量相匹配以及负荷重要度,确定发电车可派往的负荷节点为29、55、56、64、80、81。

第一阶段优先恢复一级负荷与二级负荷供电,由于篇幅原因,此处只从方案集中选择两种优化方案加以说明。

(1)方案1:派遣发电车1为负荷节点29供电,发电车2为负荷节点81供电。DG1孤岛运行,DG3甩负荷操作,单独为负荷87供电。各抢修小队故障点抢修顺序见表2。

表2 方案1抢修小队故障点抢修顺序表Tab.2 Rush repair order of fault points in scheme 1

(2)方案2:派遣发电车1为负荷节点80供电,发电车2为负荷节点29供电。DG1孤岛运行,DG3甩负荷操作,单独为负荷87供电。各抢修小队故障点抢修顺序见表3。表4为两种抢修策略系统经济损失以及抢修时间对照表。

表3 方案2抢修小队故障点抢修顺序表Tab.3 Rush repair order of fault points in scheme 2

表4 社会经济损失与抢修时间对照表Tab.4 Contrast table of socio-economic losses and rush repair time

通过上述优化结果可以看出,方案1修复故障点6、7之后,通过倒闸操作闭合联络开关15,可恢复由故障9引起的失电负荷供电,本着快速恢复供电的原则,D3小队修复故障点13之后,不去修复距离较近的故障9而是修复距离较远的故障点10,体现了抢修小队之间的协作性,符合实际抢修调度。方案2通过闭合联络开关15恢复由故障点9引起的失电负荷供电后,紧接着又去修复故障点9,未体现出小队之间的协作抢修,但其抢修路径较短,缩短了抢修整体时间。

4.2.2 阶段2优化方案

第二阶段抢修剩余与三级负荷相连的故障点,故障时配电网解列,DG2孤岛运行。优化得到抢修顺序为:22→DG2同期并网→24→25→20→闭合16→17→23→21→19→断开44、45→18,最小社会经济损失为7477.2kW·h。由于联络开关16的倒闸配合,负荷45、46可转移至中间支路供电,从而减少了不必要的经济损失。

为了更好地说明本文提出的操作算子的有效性,分别采用进行定向变异的DBCC算法以及未进行定向变异的DBCC算法优化第二阶段故障点序列,两种算法得到的抢修序列均与实际最优解结果一致。两种算法的抢修策略收敛曲线如图3所示,可以看出进行定向变异的DBCC算法明显加快了收敛速度,优于未改进前的算法。

图3 抢修策略收敛曲线图Fig.3 Convergence diagram of rush repair strategy

5 结论

本文建立了配电网灾后突发多处故障情况下含分布式电源的阶段性抢修策略优化模型。

(1)模型充分利用DG的发电能力,能够优先保证重要负荷快速供电,减少社会经济损失;同时在联络开关的倒闸操作以及应急发电车的派遣配合下,提高了抢修效率。

(2)应用改进的DBCC优化算法对所提模型的优化求解中,定向变异操作算子提高了算法的寻优水平,加快了抢修策略的制定效率。

(3)算例仿真结果表明,该模型能够有效地提高抢修效率,减少社会经济损失。

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Staged rush repair strategy of distribution networks w ith distributed generators after disaster

LU Zhi-gang1,LIU Zhao-zheng2,ZHANG Jing1,FENG Tao1,GU Shao-zhu2,CHANG Lei2
(1.Key Lab of Power Electronics for Energy Conservation and Motor Drive of Hebei Province,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China;2.Qinhuangdao Electric Power Company of State Grid Jibei Electric Power Company Limited,Qinhuangdao 066004,China)

In the rush repair work of distribution networks after disaster,some important loads need the priority of power supply in emergency.In view of the actual situation of distribution networks,this paper developed a staged rush-repair strategy optimization model ofmulti-teams cooperation with distributed generators(DG).DG restores the power supply of partial loads in time by formingmicro power grid and operating in island.The economic loss eigenvalue was developed to guarantee the priority of the faults thatwaiting for repair,and to improve the rush repair efficiency,and the interconnection switcheswere taken as the virtual faults,using its switching operations and the emergency generator cars’temporary power supply to cooperate with the teams.The bacterial colony chemotaxis (BCC)algorithm was improved and discreted to optimize themodel and get the repair scheme quickly.The results prove the effectiveness and correctness of themodel and the intelligent optimization algorithm.

distribution network after disaster;staged rush repair;interconnection switch;emergency generated car;distributed generator

TM732

A

1003-3076(2015)01-0069-06

2013-09-01

国家自然科学基金资助项目(61071201)

卢志刚(1963-),男,河北籍,教授/博导,博士,主要从事电力系统经济运行与分析的研究;刘照拯(1986-),男,河北籍,硕士研究生,研究方向为电力系统故障抢修、恢复等。

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