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标题: 基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-10-14 16:01
标题: 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

$ C2 e# v0 u! C9 _* T5 s* t' \8 B, X+ Q

3 _7 B5 Z" z, q+ b) H6 U实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有) }1 o$ Q- R( Z" D
基金项目：国家自然科学基金(61573155，51877085)。
  j  h( |0 O" KProject Supported by National Natural Science Foundation of China % l, `9 j8 u; u. b
(61573155, 51877085).
8 r# C6 g2 Z9 t效手段[1]。失去了主网的支撑，作为一个低惯性系
% q4 y+ c: M% H. M0 l  {! h统，微网在孤岛运行环境下，很容易因设备出力的
3 J9 I  U1 C' i波动而失稳[2]。当系统发生变动时，通过实时调整
1 K9 R. U; s# s$ D设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状" Y) N( H; y& c) I1 r) N) Y) y& j2 H
态，改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构，微
/ l; x* ~, {- v. a网得以在动态变化中控制系统的电压与频率，维持
3 t% a& f+ B( q" s4 s- Y网络的功率平衡。
) a- Z6 X; z- x! a5 R' O重构是通过改变网络各开关的运行状态来改: d: B# H6 b$ g: G) b; j
变网络运行方式，在一定约束条件下，保证系统安0 D2 o; K" {+ x7 O& x) ]
全稳定运行，并使系统的某项指标达到最优的过  J5 j& W" ?1 g' l
程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线
% A' C; w! C4 C% v; ^' ^性混合整数规划问题。针对微网的重构，目前多采3 |; n0 t& f8 h' G3 U* D
用单一的寻优方法来解决，例如有枚举法[3]、传统
" Q. t0 L5 h, q$ g) i数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。
: x% \3 X  ^* S, \6 B& |4 N上述方法各有其优势所在，但也均存在有不
% B; U) z7 X5 A( Z5 k0 z6 |9 C足：虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可7 Q& c- x) }0 @1 M! d
以稳定收敛到最优解，但是寻优效率低，运算耗时7 X# s: z# j' K
长；人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略
8 m9 I  M1 h, ~& K6 ~6 _7 A2 v1 D进行筛选使得寻优高效，但其固有的随机性在实时6 k  f- I; W3 ^1 x0 C' I1 c
重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚* M2 E5 V" i3 a0 P( O
至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法6 c5 `9 X9 V$ g' s7 m7 v
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效* x' m) S& n; Q! r- O5 Q! }
三者间的平衡。6 D) s& V5 R) }  {6 d3 _
针对于此，本文采用混合算法来实现微网孤岛
  ?+ A; X; {' c1 t% ~. p: I, l& e重构。混合算法是指将模型分层或解耦后，对于不0 r, }* n* D: D6 W1 C# [
同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法! g$ g0 j! t9 [7 P# ^& r& V# O
联合求解。它是发挥算法优势，避免算法短板的有
1 {& }( b' t3 T( u+ g. V! U效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模( m  n/ F- ]* l3 y/ v: R' F
型特点提出了相应的混合算法，并取得了良好的效
- \! X- B( j: ~- ?: \, P网络首发时间：2020-07-29 15:03:50
5 y* [) Y" k9 Y6 \, c+ v3 R+ F8 v网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b
3 ~4 m& z: p& j, N& E" E* W8 y+ u- c1% L7 x2 t0 n3 H$ _& G7 L
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" o: Y% y! G' s7 Nh
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F c x P- [, t  m; v% f5 J" w% J1 Y: L
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0 R0 X1 j, ?# F2
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3 h1 t. D3 T8 S1 N( m
! C; e+ l  W1 V& ~% [; h2
. @" T+ X  c: y张熙等：基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构# ~+ N+ i( R# J
果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型0 B) [7 P, s! l. K" M/ D
接地网故障诊断模型进行分层后，先采用确定性算
9 T# e! Y" ~4 o+ f+ Y% [. o法(L−M 法)快速锁定真实解的范围，之后再用随机
7 k- \, b6 f6 b5 ~3 q9 x性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表
1 Z" A% u1 X+ A5 F3 j明，该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单
: o8 i' Q  ^/ X- K- T纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行+ V7 @% @  u  z" c
更有效的变电站负荷聚类分析，提出了综合考虑负
. P! ~3 X& e( E( [荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解9 l- r2 g* d6 {# V
耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后，文
( y* C* f, b+ J. H$ j. y) H章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法$ U" F4 W. d3 P- x
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚) [  {* H+ B9 c8 V: ^
类分析后的结果表明，该混合算法可以有效补充传
* U) {1 p+ N. h统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法
' q% i, o2 g! V8 J8 V, x  T9 B7 D解决配网重构问题。在寻优过程中，部分个体用粒
5 A9 d* r& R( F$ q2 f子群优化算法(PSO)进行迭代，其它个体进行遗传9 q6 B( u/ z# {2 Y* h" B0 P# h' l) _7 }1 K
算法(GA)中的交叉和变异操作，整个群体信息共
& N1 J& D; ]! f3 G享，同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思6 a- }! p5 w0 D% v0 u
想。仿真结果表明，与单一的 GA 法和 PSO 法相比，
! V9 F- z5 v- z1 v/ h该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。
9 U0 R/ _1 i9 k5 M1 q与传统的配网重构不同，微网孤岛作为一个出2 k& @/ l7 H7 Q; ~+ `; Y
力有限的供电系统，重构不仅要对线路分段开关、
+ F9 ?' E1 x7 Y( B4 f1 {  A6 H7 F联络开关进行调整，还需根据实时变化的外部环
; N" R7 k# J( g/ z9 ^境，对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的: L0 ]' j3 w& o0 z
调整有着各自不同的特点：对设备连接开关状态的
; f* y6 f( L3 W! _调整本质上为设备再分配问题；而对线路分段开  a$ L2 j! K( C( I' r6 {; Q
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问+ Q# F" x4 [& y" P- R" y7 `/ I
题。二者有着不同的目标与约束条件，适合采用混
  b% R2 `( y7 M5 Z合算法进行求解。. K9 C, t4 z9 r# r, I2 i
因此，为保证重构的实时性以及寻优的高效性
7 b: w1 Z) C* O* Z# D  i! X! P与稳定性，在建立了微网孤岛重构的数学模型后，
$ a( i4 s6 C, ]1 ]  c( ~1 _# s本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段9 H+ r/ H  A8 e2 S2 Q
开关、联络开关重构两个子问题，并采用了动态规
& j. U) h! [4 o/ m6 [划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻3 O( {4 W% i4 F5 R. e
找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明，本文所6 A2 j9 F+ O' a1 J& J
提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优
3 X0 p) b! n1 C) k9 V; G9 m- _稳定性，在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显$ B# z/ L7 P5 N8 |6 J1 X
的优势。 3 k/ V1 M$ p% L! H8 x

4 l6 B6 c+ r" B( R* O0 {% V2 F+ G) H# b! l8 ]# }

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