配电网络重构算法的研究
2015-03-23吕嘉茨榆坨采油厂电力维修大队辽宁沈阳110206
吕嘉(茨榆坨采油厂电力维修大队,辽宁 沈阳 110206)
配电网络设计为闭环,运行时则为开环辐射状,辐射状与网状结构相比更具优势,如短路电流小、电流控制简单易行等,但缺点是整体可靠性不高,影响了配电网络的使用性能。电网重构是通过改变联络开关和分段开关的连接方式,起到对电气设备的保护、稳定供电系统及优化配电结构的作用。
1 配电网重构作用
配电网重构是配电管理系统的重要组成部分,电网重构的首要原则是满足用电需求,其次为满足实际需求的基础上对某一指标进行优化,达到最佳状态。配电重构的主要作用是均衡电网系统的负荷,提高配电系统的安全性、稳定性,降低能损,提高整个供电系统服务质量的同时,增加供电企业的经济效益。
2 配电网重构算法
2.1 启发式
2.1.1 支路交换法
支路交换法最早由学者S Civanlar等提出的一种计算方法,该法的主要目的围绕降低有功网损进行,通过改变联络开关和分段开关的状态,实现负荷在不同支路之间的转移。当某一支路上的联络开关为闭合状态时,就应打开相应环路上的分段开关,以保持配电网的辐射状态,利用这种方式,实现了不同支路之间的转换。
2.1.2 最优潮流模式法
最优潮流模式由Darish Shrimohammadi等人提出的一种算法,最优潮流模式按其应用情况可分为两个阶段,第一阶段是系统中联络开关均处于闭合状态,形成若干环网后,对开关的闭合状态进行改变,以寻找出最优的潮流模式;而第二阶段的最优潮流模式则改变了以往的做法,二是将联络开关设置为断开状态,然后逐个闭合,对闭合形成的各个回路进行计算,直至开关的闭合对降低网损影响不大时,极为所寻找的最佳潮流模式。改进后的操作方式,可有效保护各个用电器。
2.1.3 随机优化法
2.1.4 模拟退火算法
模拟退火算法可用于求解大规模组合优化问题,该法根据固体退火原理研发而成。固体退火原理为:将固体加热到熔点时,分子由有序变为无序,成为可自由流动的液态,降温时,自由移动的粒子逐渐有序化,直至降到常温时,固体内能达到最低。模拟退火算法中将固体的最稳定状态定位网络重构的最高目标,将降温措施看作影响电网优化的控制参数,如衰减因子、迭代次数、终止准则等。
2.1.5 遗传算法
遗传算法提出者为J.H.Holland教授,传统的遗传算法存在较多的不可行解,减慢了计算速度,因而在实际应用时,可根据配电网的情况设定不同的约束条件,以加快计算速度。遗传算法不需依靠梯度寻优信息,因此具有很强的适应性和并行性,此外该法获得最优化解的概率很大,并且系统还能计算出一系列次优解,可供使用者参考使用。经过多年实践改进后,遗传算法不断升级,已经通过复制、交叉和变异方法产生了许多新的算法,极大的提高了遗传算法的成功率和准确度。
2.1.6 蚁群算法
蚁群算法是根据蚂蚁寻径行为模拟出的一种算法。蚂蚁在寻径时,是通过释放化学物质传达信息的,化学物质浓度的大小与蚂蚁通过的路径成反比,因此,浓度大的路径被选中的几率较大,由此该段路径的化学物质的浓度逐渐累积。蚁群算法中辐射状代表蚂蚁的路径,最小化网损代表最短路径,在寻找最小化网损时,应对支路电压、电流以及网络结构等要素进行综合考虑,以提高计算结果的可靠性。
2.1.7 粒子群算法
粒子群算法是由鸟群觅食过程得到启发而提出的一种网络重构的算法。“粒子”是将群体中的个体理想化得来的一种具有一定速度和运动方向的微粒。粒子在飞行过程中能够不断对自身的飞行速度和飞行方向进行调整,以实现个体最佳位置与群体最佳位置的高度重合,达到最优化的目的。粒子群算法在实际应用中,容易受到无用粒子的干扰,为提高计算的准确率和计算速度,可用轮盘赌法对配电网络中的部分支路进行内部优化。
2.2 智能化方法
2.2.1 人工神经网络算法
人工神经网络算法是根据动物神经网络行为而提出的信息处理方法,该法使用时,实际问题的最优解对应神经网络稳定状态,而实际问题的优化过程则与神经网络演化过程相对应。人工神经网络算法与传统的算法不同,这就严重影响了该算法在负荷和网络结构变化频繁的配电网中的实用性能。
2.2.2 专家系统法
专家算法是依靠工作人员积累的操作经验对配网进行重组的一种算法。专家算法适用于解决简单、稳定的配网结构重组,对于大规模、供电指标要求较高的配电系统的优化,需要大量的时间和精力,其实用性较低。
3 结语
随着经济的不断发展,各行业对电力的需求越来越多,这就对供电企业的配电网络提出了更高的要求。配电网络重构对提高电力系统的安全性、稳定性、经济性具有重要意义,因此应选择较为合理的方法,对其进行最优化重构,以减少电力资源的损失,提高我国电力能源的利用率。
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