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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

4 S4 g4 w: h* }! N$ G% B- g# z9 w
8 J1 R, p  a6 ^3 ]4 M# l( U% G/ `% R
实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有$ ?' B2 ^8 L5 n% Q0 k, ]  s
基金项目：国家自然科学基金(61573155，51877085)。
  P3 m, C2 g9 U0 TProject Supported by National Natural Science Foundation of China ' a( j! _* W$ ~- p% U
(61573155, 51877085).% S  [  h( f4 z  J/ t
效手段[1]。失去了主网的支撑，作为一个低惯性系( t8 V/ p; _# M$ J& o. [( _
统，微网在孤岛运行环境下，很容易因设备出力的6 N- z5 x" W# ~: X; U. C/ a: T
波动而失稳[2]。当系统发生变动时，通过实时调整$ ?3 q7 o. q% V! [! @
设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状1 i& b5 u: I: K; g( O5 _! @
态，改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构，微
0 x5 X3 X8 H! C: e" E网得以在动态变化中控制系统的电压与频率，维持
9 p+ r) g5 h1 B# e2 y, c8 e网络的功率平衡。, B. j0 [. `! c" f5 M* S& G
重构是通过改变网络各开关的运行状态来改' D1 d- H: S/ c4 G5 {
变网络运行方式，在一定约束条件下，保证系统安
# ?$ t* A% R# g& m全稳定运行，并使系统的某项指标达到最优的过
4 X: L9 |. ^! h; B2 Y# w程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线/ O1 A+ d" I5 j! s& N0 Z
性混合整数规划问题。针对微网的重构，目前多采
, e, O9 _8 ~8 }" h* R0 E' W" Q用单一的寻优方法来解决，例如有枚举法[3]、传统7 v4 o9 s! |: U- t
数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。. c2 {4 ~, l! f$ t* W, ^
上述方法各有其优势所在，但也均存在有不
3 ?5 P8 E5 g0 @* G足：虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可) u! _# |$ a' c
以稳定收敛到最优解，但是寻优效率低，运算耗时# z- J$ C' ~1 x" d4 g  r, p8 v
长；人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略1 F+ D7 b% C( K5 e9 L3 {) T  X- x
进行筛选使得寻优高效，但其固有的随机性在实时
  w' E1 c6 O4 y3 O; d4 d+ ^2 P重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚
' O6 t3 C) A& B4 O至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法! m/ u: K5 v8 W: U" ^7 Y
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效, k  W* ^, N( X" l
三者间的平衡。
9 X2 O) Z# x/ U: k9 _针对于此，本文采用混合算法来实现微网孤岛% ?$ y, H1 j. w
重构。混合算法是指将模型分层或解耦后，对于不
) K1 h, _1 Z/ E" z同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法
) g( v8 E5 a8 b* N$ G: H5 t联合求解。它是发挥算法优势，避免算法短板的有
$ g# h9 F& l6 T+ Q* O效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模
# e/ S# A9 ?' ~& V, b" T型特点提出了相应的混合算法，并取得了良好的效
) U- G5 C+ K2 p  b* p% Y6 y网络首发时间：2020-07-29 15:03:50- J9 {0 d& ?, I5 k4 q' ?7 K1 s" i9 m
网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b
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张熙等：基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构( {3 q# R& z, g" q( U# k# a. W
果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型
0 e2 i$ k) o$ c- {0 `- M3 m接地网故障诊断模型进行分层后，先采用确定性算( H8 u: w# S: d' N
法(L−M 法)快速锁定真实解的范围，之后再用随机
: L2 }) f* k; m* W8 z( M性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表( R5 u) F: e/ Y0 `9 t  R
明，该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单7 V0 ~' j, ]' J3 C
纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行' j0 H$ G% ~# k
更有效的变电站负荷聚类分析，提出了综合考虑负
7 G) i# a% ], W. t$ N$ Y0 q6 d荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解( i* k* H' |9 S, ~- K& K; I4 r# H, E
耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后，文) C4 F% b1 q, O. Y1 Y& }
章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法4 U7 e7 X$ A, G  |
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚0 z/ ^- j8 k8 i& F; x2 F
类分析后的结果表明，该混合算法可以有效补充传( T6 K4 n( M7 v5 s, B
统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法" O8 R) b  c* \# ?& w
解决配网重构问题。在寻优过程中，部分个体用粒6 t1 e/ @" F* j" o, o; y
子群优化算法(PSO)进行迭代，其它个体进行遗传
- ]* z1 N8 I  t" w3 m算法(GA)中的交叉和变异操作，整个群体信息共
+ p) N; z) ~9 w4 ]; C享，同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思  P2 G2 Z9 `+ W) w
想。仿真结果表明，与单一的 GA 法和 PSO 法相比，) f: c0 ~+ Y* T4 p
该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。( t3 y1 h0 p6 I: Y0 J0 Q1 h
与传统的配网重构不同，微网孤岛作为一个出3 L* q5 o1 O& O! a% Q' ~, ?% j5 o  \
力有限的供电系统，重构不仅要对线路分段开关、- s# ^: \4 I$ |/ e6 E
联络开关进行调整，还需根据实时变化的外部环8 ]7 f' {, R7 {  {" c2 N3 p
境，对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的4 P/ ^$ @/ J( R$ }6 G8 W
调整有着各自不同的特点：对设备连接开关状态的1 K4 I, T9 S% ?
调整本质上为设备再分配问题；而对线路分段开' Z3 ?+ @1 _: B: v" e- m; O: g
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问7 ?) N! _+ X* b0 F( H6 x$ ]$ H# G" ]
题。二者有着不同的目标与约束条件，适合采用混
- T6 F0 A$ s  B: x- Q4 e合算法进行求解。
) C. _. ^) o! r$ t因此，为保证重构的实时性以及寻优的高效性4 X) ]3 `, M% Y# r$ l% }
与稳定性，在建立了微网孤岛重构的数学模型后，3 `7 y( W9 O  c+ j- f# o% _" S
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
! Z$ \2 f! ?5 y4 m* o9 Y5 `开关、联络开关重构两个子问题，并采用了动态规
  E0 }# g4 [% z+ D& o划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻7 W& |2 ?- e4 Q: L! I
找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明，本文所1 n% F( w) }; _9 ~- R
提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优! @  J+ W8 p  i* T5 x
稳定性，在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显7 A9 [0 G3 l: Z  Z& C9 J
的优势。
  x( L& c) U4 W8 \0 x5 S/ E
7 P3 K6 x; `7 n9 a5 X+ ~
0 H8 d6 @  n; t( O/ S* S; z* p

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