基于多代理系统的智能配电网分散协调恢复策略

杨丽君， 常雪婷， 曹玉洁， 安立明， 汪 明

(河北省电力电子节能与传动控制重点实验室， 燕山大学， 河北 秦皇岛 066004)

1 引言

智能配电系统是智能电网中连接主网和面向用户供电的重要组成部分，自愈是其主要特征，故障恢复是自愈的重要环节[1]。分布式电源(DG)、分布式储能(DES)的快速发展和高渗透率接入给配电系统的恢复供电带来了新资源，同时也正在或即将改变传统电网结构、运行方式。以微电网方式接入配电网被认为是解决目前分布式发电系统大量接入配电网的有效手段之一。目前构建的微电网模式多是利用分布式电源配套的电力电子并网逆变器接入配电变压器交流线路，再通过公共耦合点(PCC)开关接入配电网，这种接入方式存在一些不足，如设备多、体积大、控制不灵活、效率低。文献[2,3]提出了电能交换器的概念，并对其系统结构及核心模块提出了设计方案，电能交换器可以实现将不同电压、不同频率的各种分布式电能转变成电压灵活可控频率恒定的交流电，从而使分布式电源和储能即插即用接入配电网成为可能。

本文重点研究在故障准确定位及隔离的基础上，基于电能交换器构建的分布式电源、储能和配电网互联系统的故障恢复问题。在智能配电网构架下，故障恢复既可以合理协调分布式能源(DER)和馈线共同为停电区域供电[4,5]，也可以由未发生故障的DG孤岛运行恢复供电[6-8]。近年来由于分布式人工智能的需求以及计算机技术的不断成熟，多代理技术迅速发展，因代理本身具有很强的自主能力和沟通能力，在电力系统诸多领域得到广泛应用[9,10]。在故障恢复方面，文献[11]提出一种完全分布式的多代理系统(MAS)来解决配电网的故障恢复问题，但代理采集的信息量大，信息传递过程中容易造成通信拥堵。文献[12]基于IEC61850信息模型构建的MAS缓解了通信压力，确保了主动配电网供电恢复的快速性和可靠性。文献[13]综合利用备用线路和内部DG的孤岛运行，基于多代理技术构建了多层分布式决策系统，为故障后的失电负荷恢复供电，但忽视了联络开关的可操作性。在孤岛划分方面，文献[14]利用基于分支定界理论的动态规划算法获得孤岛划分方案；文献[15]先利用隐枚举法获得初始孤岛划分方案，再通过可行性校验与调节得到最终划分方案；文献[16]给出了配电网故障下划分孤岛范围的启发式搜索方法；文献[17,18]在已知DG容量的前提下划定最佳孤岛供电范围，再对孤岛外的停电区域最大限度地恢复供电。然而，文献[14-18]缺少对冲突孤岛协调方法的有关阐述，且没有考虑不同时段内DG出力的随机性和波动性对孤岛划分方案制定的影响。

本文采用电能交换器取代传统的配电变压器，将其连接于配电系统与DER、负载间，构建一种智能配电系统。新标准IEEE1547-2003[19]鼓励供电方及用户通过技术手段实现孤岛运行，从而在满足潮流约束的前提下，减少非故障停电区域的失电负荷，提高供电可靠性。当智能配电网发生小面积停电时，故障点附近的DG直接孤岛带负荷运行，大大缩短了恢复时间，提高了供电可靠性。当智能配电网发生大面积停电时，利用本文提出的基于MAS的智能配电网故障后的分散协调恢复策略，合理调度DER和联络开关来恢复供电，并将具体的恢复策略分成孤岛划分与剩余网络重构两个子问题。孤岛划分计及DG功率输出的波动性，由非故障失电区的DG代理通过等可能路径组合[20]获得初始最优孤岛划分方案，再由电能交换器代理对存在矛盾的划分方案进行协调优化；剩余网络重构则由电能交换器代理通过分析剩余网络的拓扑结构，整理当前存在联络开关的“节点-支路”连接关系，对其重新编号，采用改进蚁群算法，以网损最小为目标，得到剩余网络中分段开关与联络开关的理想组合，进一步恢复剩余网络中的失电负荷。最后以IEEE33节点系统为例利用所提恢复策略进行仿真验证。

2 基于电能交换器的智能配电网架构

电能交换器是一种高度融合电力电子变换技术和信息技术、可实现分布式电能高效利用和传递的新型全可控设备。通过电能交换器可以构建分布式电源、储能和配电网互联系统，如图1所示。由电能交换器统一进行并网控制，统一提供交流和直流线路，而不需要其他变换器提供直流线路，也不需要加装PCC开关。

图1 基于电能交换器的DG、储能和配电网互联的系统Fig.1 Interconnected system based on energy switcher

每条馈线供电区域可看成一个自治区域[21]，一台电能交换器控制一个自治区域，若干个由电能交换器控制的自治区域构成整个智能配电网。电能交换器作为自治区域与主网的交互接口，一方面要负责自治区域内部各个设备的运行和能量管理，另一方面要接受上一级电力调度中心的控制指令并上传自治区域的运行状态。

3 智能配电系统故障恢复数学模型

3.1 孤岛划分模型

配电网发生停电事故时，由电能交换器快速、可靠地统一统筹和合理调度自治区域内的风力发电、光伏发电、储能，将这些清洁能源作为集中式发电的有效补充，建立短时间的孤岛保障重要负荷用户的持续供电，这样可有效提高配电网的供电可靠性。

(1)孤岛划分的目标函数

发生停电事故后的首要目标在于最大限度恢复重要用户电力供应，根据分布式电源在故障修复期间的实际发电量，以在各个故障时段内获得稳定供电的孤岛重要负荷总用电量最大为目标，建立目标函数，即

(1)

式中，T为时段数；D为孤岛内的节点集合；wi为位于节点i的负荷权重系数；Pi,t为在时段t孤岛内节点i的负荷大小；xi,t为节点i在时段t的状态变化参数，xi,t=1表示恢复供电，xi,t=0表示未恢复供电。

(2)孤岛内功率约束

(2)

式中，PG,t为在时段t光储系统的总出力值。

(3)功率平衡约束

(3)

(4)

式中，Pi,t、Qi,t为在时段t节点i注入的有功、无功；Gij、Bij、δij,t分别为节点i、j间的电导、电纳以及在时段t节点i、j间的电压相角差；n为孤岛内节点个数；Ui,t、Uj,t分别为在时段t节点i、j的电压幅值。

(4)支路功率约束

Pr,t≤Prmax

(5)

式中，Pr,t为在时段t支路r的有功功率；Prmax为支路r的有功功率最大容许值。

(5)节点电压约束

Umin≤Ui,t≤Umax

(6)

式中，Ui,t为在时段t节点i的电压值；Umax、Umin分别为节点i电压上下限。

(6)配电网辐射运行约束

g∈G

(7)

式中，g为故障恢复后的网络拓扑结构；G为网络辐射状拓扑结构的集合。

3.2 剩余网络重构模型

若发生小面积停电，且失电区域含有DER，对含DER配电网进行孤岛划分即可恢复全部失电负荷，则无需再进行网络重构。若发生大面积停电，单靠分布式能源不能恢复全部失电负荷，则此时需要在孤岛供电方案确定后，通过分析剩余网络的拓扑结构，整理当前存在联络开关的“节点-支路”连接关系，对其重新编号，采用优化算法得到剩余网络中分段开关与联络开关的理想组合，进一步恢复剩余网络中的失电负荷，以系统网损最小为剩余网络重构的目标函数，即

(8)

式中，SY为剩余网络支路集合；kb为支路b上开关状态变量，0表示断开，1表示闭合；rb为支路b的电阻；Pb、Qb分别为支路b末端流过的有功、无功功率；Ub为支路b末端节点的电压。

其他约束条件同3.1节中式(3)～式(7)约束条件。

4 基于电能交换器构建的多代理自愈系统

图1中，电能交换器管辖的自治区域内开关、负荷类型和DER等种类很多，并且每个元件功能各异。为提高供电恢复的快速性和可靠性，充分发挥智能配电网主动控制和管理DER、负荷的优势，本文在自治区域内的每个分段开关、联络开关、负荷、分布式电源、储能上设置一个元件代理，并由部署在电能交换器处的代理管理和协调各元件代理之间的矛盾与冲突；同时，电能交换器代理需要接受上层调度中心的调度指令，并将自治区域的用电情况、发电情况和实时电气参数上报给上一级调度中心，以实现配电网实时能量管理。代理结构具体如图2所示。其中，ACL(Agent Communication Language)为代理通信语言。

图2 自治区域中2种代理结构Fig.2 Structure of two agents in autonomy area

由电能交换器代理(Energy Switcher Agent，ESA)、分段开关代理(Sectional Switch Agent，SSA)联络开关代理(Contact Switch Agent，CSA)、负荷代理(Load Agent，LA)、分布式电源代理(Distributed Generator Agent，DGA)、储能代理(Energy Storage Agent，ESA)组成的多代理系统如图3所示。

图3 多代理系统控制架构Fig.3 Multi-agent system based control framework

电能交换器代理中的各个模块有其各自特殊的功能，其中网络结构模块负责将当前电网的运行结构汇报给综合决策模块；故障诊断模块从SCADA系统的实时数据库[22]中获取当前网络的实时运行数据并实时监控故障信息，确认停电故障发生以后，根据自治区域数据库中存储的正常运行状态下电网结构进行网络拓扑分析，定位故障区域并向综合决策模块汇报这些信息；综合决策模块通过与元件代理通讯获取当前全网DG出力、储能出力及负荷需求情况，并在获取故障信息的基础上，通知失电区内各DG代理准备进行孤岛划分，并对DG代理上报的初始孤岛划分方案进行优化，产生并下达协调恢复命令，以及对孤岛外的剩余网络采用嵌入其中的蚁群算法进行寻优，通过对分段开关代理和联络开关代理下达开关调整指令实现剩余网络故障重构。具体过程如下：

(1)进行故障定位、隔离后，电能交换器代理根据综合决策模块的分析结果“通知”失电区内DG代理准备执行孤岛划分方案的确定任务，然后转步骤(2)；若失电区内无DG代理，则转步骤(5)。

(2)各DG代理与附近的其他元件代理交互信息，根据嵌入综合决策模块中等可能路径组合的寻优方法得到各自的初始最优孤岛划分方案，并将划分方案上报给电能交换器代理。

(3)电能交换器代理对存在冲突的划分方案进行协调优化，并将协调后的方案反馈给参与恢复任务的DG代理。DG代理组织相关的其他元件代理共同执行孤岛恢复方案。

(4)判断停电区域负荷是否全部恢复供电，是，则运算结束；否则转至步骤(5)。

(5)电能交换器代理整理剩余网络存在联络开关的“节点-支路”连接关系，对其重新编号，并根据嵌入综合决策模块中改进蚁群算法的寻优结果“通知”相关分段开关、联络开关代理执行网络重构方案，相关分段开关、联络开关代理执行命令。

(6)判断失电区是否全部恢复供电，是，则运算结束，得到一组孤岛划分和开关操作方案；否则由电能交换器代理向上一级调度中心发送协助恢复的请求，运算结束且由上一级调度中心进行恢复决策。

基于电能交换器构建的多代理系统分散协调恢复流程如图4所示。

在集中控制中，由控制中心对故障恢复方案进行统一判断、统一决策，制定的恢复方案能实现全局最优，但需要可靠的通信通道的支持，并需要承担大量的分析计算任务；在分散控制中，需要本地信息，而不需要每个个体单元之间通信及信息交互，具有简单、可靠、易于实现的特点，但缺少个体单元之间配合，使得到的恢复方案往往是局部最优[23]。本文综合考虑集中控制和分散控制的特点，提出的分散协调控制策略将集中控制方法中由电能交换器代理来完成的初始孤岛划分的工作，下放给DG代理来完成，其只需对各DG代理获得的各故障时段的初始孤岛划分方案中存在包含关系或交叉关系的孤岛进行协调优化，减少了工作量，又避免了生成的孤岛方案只是各孤岛的局部最优。

图4 多代理系统恢复流程Fig.4 Restoration flowchart of multi-agent system

未来智能配电网将由多个具有精确计算、可靠通信、精准控制、远程协作与自治功能的电能交换器代理统一管理调度自治区域内的元件代理，参与解决各元件代理间公共资源的分配、矛盾的协调、任务的划分等，可大大提高配电网故障后的快速响应能力。同时，本文采用的信息传递原则是：分散在自治区域的各元件代理将各自收集的运行状态信息汇报给电能交换器代理，在电能交换器代理未作出恢复决策前各元件代理之间不进行信息交互，一旦电能交换器代理“通知”DG代理准备执行孤岛划分方案的确定任务后，该DG代理才可与附近的其他元件代理进行信息交互。因此，该多代理系统结构可有效缓解信息逐级纵向传递和接收过程中容易造成的通信拥堵情况。

另外，为保证信息传递的可靠性和实时性，要求电力数据通信网络具备容错能力。正常情况下，通信网络中的任意2个网络节点须保持至少2条独立物理路由的连通，必须满足N-1原则，尽量满足N-2原则。

5 基于等可能路径组合和改进蚁群算法相结合的故障恢复方法

5.1 各DG代理等可能路径组合恢复方法

各DG代理负责确定初始孤岛划分方案。非故障失电区的各DG代理接到电能交换器代理要求准备进行孤岛划分的“通知”后，与其附近的元件代理进行通信，获取负荷数据信息、开关状态信息、储能荷电状态(SOC)信息等，并综合电能交换器代理反馈的非故障失电区拓扑结构以及故障点信息，利用等可能路径组合形成各自的初始最优孤岛划分方案，其过程如图5所示。

图5 孤岛划分过程Fig.5 Flowchart of island partition

特别指出，为简化计算以及方便供电恢复方案的确定，本文采用分布式电源与储能打包形式，以其联合输出功率计入后面的计算当中。以光储系统为例介绍各DG代理通过等可能路径组合搜索恢复路径的过程。借鉴文献[24]中的光储系统模型和负荷特性模型，根据配电网故障修复持续的时间，对光伏电源可用发电出力进行预测，确定光伏电源在故障发生后各时段的实际出力，并在某些光伏发电出力较低的时段调度储能装置的出力，保证在各故障时段内恢复孤岛中的光储系统，使其能够为孤岛内负荷可靠供电。特别说明，下文提到的DG容量皆表示光储系统联合出力。

具体过程主要分为以下3个部分：

(1)形成分支集合

以各光储系统代理所在节点为搜索树的根节点，读取节点度数，即根节点分支数，生成包含各故障时段的分支集合{S(t)=[S1(t),S2(t)，…,Sn(t)],t=1,2,…,T}，此时各分支数组是空集；再按深度优先搜索原则对某一分支进行搜索，并将可中断负荷的可中断部分置零，当搜索到某一节点为该分支的末端节点，或融入该节点后负荷功率超出光储系统在某一故障时段总出力值时，则终止搜索，得到该时段该分支最大可能恢复区域；然后回溯，生成一系列该时段可行的恢复供电路径，形成该故障时段分支数组Si(t),i=1,2,…,n。按上述方法生成其他故障时段的分支数组，最终形成涵盖各故障时段的分支集合。

(2)初始可行方案和数据库的生成

涵盖各故障时段的分支集合生成后，同一故障时段的不同分支数组间的元素相互组合，得到可能满足各故障时段约束条件的孤岛划分方案。每种方案成为最优解的概率相同，将这些方案存入上层供电恢复协调代理的数据库中，形成可行方案集，供上层协调代理对存在矛盾的恢复孤岛进行协调优化时使用。

(3)切负荷

将所有削减掉的负荷节点标记成未完成恢复的节点，并得到最终的初始孤岛划分范围。

5.2 电能交换器代理协调优化恢复方案

各DG代理采用等可能路径相互组合的方法得到各故障时段的初始孤岛划分方案，将方案上报给电能交换器代理，电能交换器代理对存在冲突的划分方案进行协调，根据形成的初始方案关系不同采取不同的协调方法，具体如下：

(1)如果在某故障时段出现孤岛A包含于孤岛B的情况，则将孤岛A与B合并，合并后的DG发电量为：

式中，PAG,t、PBG,t分别为孤岛A、B中光储系统在时段t的发电量；I为故障时段t内连接2个光储系统线路上的负荷节点集合；Pi,t为时段t位于节点i的负荷大小。

5.3 基于改进蚁群算法的剩余网络重构流程

本文将改进蚁群算法嵌入电能交换器代理的综合决策模块中，作为剩余网络重构的优化算法。若由DG代理确定的孤岛供电方案不能恢复所有失电负荷，则由电能交换器代理整理剩余网络存在联络开关的“节点-支路”连接关系，对其重新编号，根据改进蚁群算法的寻优结果“通知”相关分段开关、联络开关代理执行网络重构方案，具体运算流程如图6所示。图6中，Tabu表示已连入树中的节点集合，Nnode表示未连入树中的节点集合，Nzhl表示可选的待建支路集合。

图6 改进蚁群算法流程图Fig.6 Flow chart of improved ant colony optimization

6 算例分析

6.1 算例参数

以IEEE33节点系统为例进行仿真。如图7所示，该配电系统有33个节点，37条支路，5条联络开关且处于断开状态，分别在母线11、17、24处接入光储系统PV1、PV2、PV3，它们的出力如图8所示。总负荷为3715kW+j2300kVar，额定电压为12.66kV，各支路阻抗参数及功率参数见文献[25]，各节点负荷等级如表1所示。一级、二级、三级负荷单位权重系数分别取100、10、1。改进蚁群算法相关参数与文献[26]一致。

图7 IEEE33节点配电网系统Fig.7 IEEE33 distribution system

6.2 算例结果及分析

(1)算例1

设支路2-3处发生永久性故障，且故障发生在9∶00，完成故障修复在16∶00，故障时间为7h，即T=7，以1h为一个步长。光储系统PV1、PV2、PV3的额定容量分别为400kW、400kW、1600kW，储能的最大充放电功率为50kW。

图8 光储系统出力曲线(算例1)Fig.8 Output of PVs (example 1)

负荷等级节点编号一级负荷3、11、16、18、25、27二级负荷5、6、8、9、10、12、17、24、30三级负荷2、4、7、13、14、15、19～23、26、28、29、31～33

各DG代理以各自光储系统所在节点11、17、24为根节点进行初始孤岛划分，然后由电能交换器代理对划分方案进行协调优化。另外，由于不同时段光伏电源输出功率存在差异，则DG代理需要根据SCADA系统上报的信息，适时调整恢复方案。其中，在第3个时段(11∶00～12∶00)内各DG代理形成的初始最优方案中，光储系统PV1的DG代理和光储系统PV2的DG代理形成的恢复方案在节点14、15、16出现相交，由于不满足配电网辐射性约束，电能交换器代理需要对存在冲突的孤岛范围进行协调，协调方案和结果如表2所示。

表2 相交孤岛协调和最优方案选取

电能交换器代理对上述两种划分方案进行协调，从各DG代理形成的数据库中选出不包含节点14、15、16，且目标函数值最大的划分方案，协调方案一得到的总目标函数值为20940，小于方案二的23480，因此协调方案二为最终孤岛划分方案，其恢复结果如图9所示。

所有故障时段各DG代理形成的恢复方案如表3所示。由于孤岛供电方案确定后仍有失电负荷存在，电能交换器代理通过分析剩余网络的拓扑结构，整理当前网络存在联络开关的“节点-支路”连接关系，对其重新编号，并根据改进蚁群算法的寻优结果“通知”相关分段开关、联络开关代理执行网络重构方案，进一步恢复剩余网络中的失电负荷。具体的重构方案及结果如表4所示。

图9 DG形成的最优孤岛划分方案Fig.9 Optimal island partition scheme formed by DGs

时段各光储系统恢复节点PV1PV2PV39∶00～10∶0010、12、1118、1723、2410∶00～11∶009、10、13、12、1115、16、18、174、3、23、25、2411∶00～12∶008、9、10、1114、15、16、18、1729、28、27、26、6、5、4、3、23、25、2412∶00～13∶008、9、10、1114、15、16、18、1728、27、26、6、5、4、3、23、25、2413∶00～14∶009、10、13、12、1115、16、18、176、5、4、3、23、25、2414∶00～15∶009、10、12、1116、18、1725、2415∶00～16∶0010、12、1118、1723、24

由表3和表4的仿真结果可以看出，由于故障期间光伏电源的输出功率不断变化，因此在故障修复完成前需要根据电源出力的波动相应地调整恢复方案，从而能够充分利用清洁能源的可用发电出力为更多用户提供电力供应。另外，考虑了联络开关的作用，通过对剩余网络重构可以进一步恢复更多失电负荷，提高供电可靠性。

(2)算例2

设支路6-7处发生永久性故障，且故障发生的时间在9∶00，完成故障修复在16∶00，故障时间为7h，即T=7，以1h为一个步长。

支路6-7故障，光储系统PV3位于非故障区，不进行孤岛划分，而采用并网运行方式。对PV1和PV2进行光伏预测，结果如图10所示。储能的最大充放电功率为50kW。以各DG代理所在光储系统节点11、17为根节点，同时进行孤岛划分，在第3个故障时段(11∶00～12∶00)内具体划分过程如图11所示。

表4 剩余网络重构方案及结果Tab.4 Reconfiguration schemes and results of residual network

图10 光储系统出力曲线(算例2)Fig.10 Output of PVs (example 2)

图11 含分布式电源的最优孤岛划分Fig.11 Optimal island partition with DGs

各DG代理按深度优先搜索原则形成各自以最大供电半径为约束的可行解区域，同时生成支路数组，通过等可能路径组合获得初始恢复方案，如图11(b)所示。电能交换器代理判断各孤岛划分方案之间的关系，发现光储系统PV1恢复的节点包含于PV2中，则将两孤岛合并，并按5.2节方法重新生成新的恢复方案，最终结果如图11(c)所示。由图11可以看出，最终的孤岛供电方案可以实现全部失电负荷恢复供电，此时无需进行网络重构。因此，在发生小面积停电时，本文策略充分发挥可再生清洁能源发电的短时支撑潜力而无需进行复杂繁琐的网络重构，可迅速恢复重要用户电力供应。

7 结论

目前各种分布式发电系统生产的电能不能直接供给负荷或者接入电网，针对这一现状，本文利用电能交换器构建了分布式电源、储能与配电网互联的系统，能够满足能量多向流动和功率流的主动准确控制等要求。在此基础上，利用本文建立的完全分布式用于故障恢复的MAS，可有效缓解信息逐级纵向传递和接收过程中容易造成的通信拥堵情况。分别对小面积失电情况和大面积失电情况采用不同的恢复策略，合理配合孤岛划分与电网重构，共同确定最优供电路径，减少停电范围。算例验证了本文所提方法的可行性和有效性，本文对智能配电网故障后的动态安全调度具有一定的指导意义。

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