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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
/ D& ^1 S( K$ z$ c% J) ]5 Y
0 V5 @1 t- d0 Y$ k9 V6 L1 l

" n( _& o* J2 v& h  }# [0 X实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有9 x. h) ^! u0 I
基金项目：国家自然科学基金(61573155，51877085)。- O  v' [5 j9 _2 n8 d
Project Supported by National Natural Science Foundation of China
! D! q% {6 `! K9 ?(61573155, 51877085).
  u! l: ^  ^. \: ~9 i9 j效手段[1]。失去了主网的支撑，作为一个低惯性系7 F- d5 K+ C8 r. c# j4 P
统，微网在孤岛运行环境下，很容易因设备出力的
# ^* `- ?/ Z5 S" U波动而失稳[2]。当系统发生变动时，通过实时调整5 A& R, _7 }( u6 t2 _3 n' a* Z% K
设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状
& [+ ~: Z2 N+ z; y态，改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构，微; ?: v! o5 e1 F9 M
网得以在动态变化中控制系统的电压与频率，维持1 G7 `. _* B% e5 f
网络的功率平衡。+ e. u% T% u% y1 [3 w2 J
重构是通过改变网络各开关的运行状态来改
2 k* m$ |" i9 \  ?+ h变网络运行方式，在一定约束条件下，保证系统安* B# D- P% b' c( Q2 ?8 H
全稳定运行，并使系统的某项指标达到最优的过
' x- r- o) O+ r9 s1 l3 H3 T& v程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线/ Z3 f+ V# `7 F3 A4 M" f% D8 y
性混合整数规划问题。针对微网的重构，目前多采& F. c3 P, O  W) s; U
用单一的寻优方法来解决，例如有枚举法[3]、传统
, X- ?4 C* S- A数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。
6 `+ O9 O& n* z/ X6 }( i" E! `- t上述方法各有其优势所在，但也均存在有不
7 q, _# ^8 ^& x! V! I4 M足：虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可
  T3 f$ b# U5 `. _1 O0 l0 F6 f! J以稳定收敛到最优解，但是寻优效率低，运算耗时
8 |7 F5 U; {; q* X0 I1 k长；人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略
+ B- g' K- w0 n- K! z进行筛选使得寻优高效，但其固有的随机性在实时
" ]* w. C1 n$ Y( E' ?: P/ P  n3 O重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚. m& H! X5 O! v% a
至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法" Q! C3 x2 ^, I0 x. Y
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效
7 T; V8 T8 ~/ T2 x( ?) X2 D8 {三者间的平衡。8 s. z* Z; X% ~2 }+ `( q7 x
针对于此，本文采用混合算法来实现微网孤岛0 r2 q* e4 ^. k6 |. m" Z2 @
重构。混合算法是指将模型分层或解耦后，对于不! w9 ?8 i( m( u! b- u7 M+ v- p+ H
同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法
' |5 s; C- w. V* D8 w联合求解。它是发挥算法优势，避免算法短板的有- d& w( \2 _2 T7 W) @! M: d. J
效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模, z# l% `7 ]. k, y. {
型特点提出了相应的混合算法，并取得了良好的效; g$ D% b0 F2 `) l+ c1 _6 S* _
网络首发时间：2020-07-29 15:03:50
4 l( r1 a( Z$ v. D网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b
7 b- R0 F' V( [5 ^+ W) b17 J+ S3 `  F1 D' u( F1 P+ ?* b2 y
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1 a+ T! h8 l6 R/ ^- W+ y
5 ]: t$ a  m" n6 c5 |2
8 B  H- K  {; _3 J/ ?" w张熙等：基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构
! A: L7 m0 V$ _- R9 w. }果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型3 D. @9 C6 x7 h% o& o2 P2 F4 H
接地网故障诊断模型进行分层后，先采用确定性算
* ^+ Q7 G: d- \$ q5 E法(L−M 法)快速锁定真实解的范围，之后再用随机* i% n6 m2 G5 y+ s. C
性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表* Y( N. Q/ m& W  `  A1 F
明，该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单
% l4 F6 f+ j# E# r& S! l9 M4 j7 M$ \纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行
3 P1 Q, j  ?, b( S. F3 m& O, N更有效的变电站负荷聚类分析，提出了综合考虑负* `+ k- l8 E6 A4 x5 z/ O
荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解
3 J0 K. Z6 B& A6 Z耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后，文. s# A" s5 j7 Q; }+ t5 j
章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法8 n! d  k" X% k( G, u
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚
! R! }4 X# ]% u4 g8 j类分析后的结果表明，该混合算法可以有效补充传* t; O( `& b- y2 Z& k/ C7 H
统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法% m. ?) k9 `+ |: y  ?* W
解决配网重构问题。在寻优过程中，部分个体用粒. K; R  d, j$ o$ x4 t
子群优化算法(PSO)进行迭代，其它个体进行遗传
5 K1 t: ~+ R0 J7 b: T: l+ o算法(GA)中的交叉和变异操作，整个群体信息共; d% U. D+ D5 L- [$ ?
享，同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思
. z, L% W' h3 U1 k! S3 f想。仿真结果表明，与单一的 GA 法和 PSO 法相比，
* p2 j  X7 r3 _" J" y9 J该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。  ^4 w3 Y1 S* o. ~9 T9 O! w
与传统的配网重构不同，微网孤岛作为一个出
1 p, p; A# {0 I+ w; E: _& G力有限的供电系统，重构不仅要对线路分段开关、" t7 N. @3 Y/ o
联络开关进行调整，还需根据实时变化的外部环
8 f! }( }5 r) N9 q9 W, Y境，对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的: Q) u3 Z, Z8 o2 o( B) @* r
调整有着各自不同的特点：对设备连接开关状态的( }2 d. }% ?' O
调整本质上为设备再分配问题；而对线路分段开$ O/ A; J  |( n7 u- C; r  o9 }
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问) `5 b1 m( I4 v' U
题。二者有着不同的目标与约束条件，适合采用混
5 x9 T/ ^5 `6 ]  G合算法进行求解。' m' G, \9 @9 g* e
因此，为保证重构的实时性以及寻优的高效性
; ^. ]5 [" d* J( V' ?与稳定性，在建立了微网孤岛重构的数学模型后，. N' n" H4 @+ l3 L' A" m7 b
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
2 P) |; B. m  D4 [+ d开关、联络开关重构两个子问题，并采用了动态规/ `2 Y: y( y! b* r& l4 a
划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻
* }; ^! V5 i( b+ Z找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明，本文所
1 c0 Y2 z) S* ^' Z* N提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优
( j# u$ z7 M2 S6 p2 G; F$ p* |稳定性，在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显& D  j+ @* Q" |7 ^
的优势。 . N" \- w" S& j5 g' c+ @
6 y0 ]! Q& H! T- i5 K! f

+ h5 d' Y% J6 f. S2 i$ D

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