基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构
基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有
基金项目：国家自然科学基金(61573155，51877085)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China
(61573155, 51877085).
效手段。失去了主网的支撑，作为一个低惯性系
统，微网在孤岛运行环境下，很容易因设备出力的
波动而失稳。当系统发生变动时，通过实时调整
设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状
态，改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构，微
网得以在动态变化中控制系统的电压与频率，维持
网络的功率平衡。
重构是通过改变网络各开关的运行状态来改
变网络运行方式，在一定约束条件下，保证系统安
全稳定运行，并使系统的某项指标达到最优的过
程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线
性混合整数规划问题。针对微网的重构，目前多采
用单一的寻优方法来解决，例如有枚举法、传统
数学优化方法或人工智能算法。
上述方法各有其优势所在，但也均存在有不
足：虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可
以稳定收敛到最优解，但是寻优效率低，运算耗时
长；人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略
进行筛选使得寻优高效，但其固有的随机性在实时
重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚
至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效
三者间的平衡。
针对于此，本文采用混合算法来实现微网孤岛
重构。混合算法是指将模型分层或解耦后，对于不
同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法
联合求解。它是发挥算法优势，避免算法短板的有
效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模
型特点提出了相应的混合算法，并取得了良好的效
网络首发时间：2020-07-29 15:03:50
网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b
1
m in (1 )
h
i i i
i
F c x P
=
= −
2 2
2
2
1
m in
M
i i
i i
i
i
P Q
F k R
=
U
+
=
2
张熙等：基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构
果。如文献在对基于电网络理论所建立的大型
接地网故障诊断模型进行分层后，先采用确定性算
法(L−M 法)快速锁定真实解的范围，之后再用随机
性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表
明，该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单
纯的确定性算法与随机性算法。文献为了进行
更有效的变电站负荷聚类分析，提出了综合考虑负
荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解
耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后，文
章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚
类分析后的结果表明，该混合算法可以有效补充传
统算法的不足。文献采用了一种混合智能算法
解决配网重构问题。在寻优过程中，部分个体用粒
子群优化算法(PSO)进行迭代，其它个体进行遗传
算法(GA)中的交叉和变异操作，整个群体信息共
享，同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思
想。仿真结果表明，与单一的 GA 法和 PSO 法相比，
该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。
与传统的配网重构不同，微网孤岛作为一个出
力有限的供电系统，重构不仅要对线路分段开关、
联络开关进行调整，还需根据实时变化的外部环
境，对设备连接开关进行调整。这两类开关的
调整有着各自不同的特点：对设备连接开关状态的
调整本质上为设备再分配问题；而对线路分段开
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问
题。二者有着不同的目标与约束条件，适合采用混
合算法进行求解。
因此，为保证重构的实时性以及寻优的高效性
与稳定性，在建立了微网孤岛重构的数学模型后，
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
开关、联络开关重构两个子问题，并采用了动态规
划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻
找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明，本文所
提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优
稳定性，在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显
的优势。
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