吴敏 尹忠东

（华北电力大学 北京市 102200）

伴随当前我国电力系统配电网的发展，主动配电网故障对人们的生产生活影响也愈来愈大。就目前的电力网络稳定性而言，已经无法充分满足人们的生产生活需求，电网电压的合格率以及供电可靠性要求也随之不断提高。为了能够有效保障电力网络系统的安全稳定性，有效避免电网故障后造成的一系列影响与危害。而当前主动配电网的结构越来越复杂，电网故障难以避免，若是配电网出现故障，仅仅只是依靠电网系统进行线路规划，改善对应的电网系统结构，进行继电保护装置的有效安装，往往难以满足当前电力系统的发展需求。主动配电网故障具有一定的不确定因素，本文从配电网故障恢复重构的模型优化出发，对电网故障进行分类分析，探讨能够有效解决电网故障的方法，同时利用配电网故障的恢复算法进行恢复重构，从而有效提高主动配电网的故障恢复效率。

1 ADN故障恢复重构的优化模型

1.1 目标函数

1.1.1 恢复失电负荷数最多

对于配电网的故障恢复问题，其最为主要的目的就是能够尽可能地恢复最多的负荷，并且保证这些负荷能够完全恢复供电的前提下，进一步考虑到主动配电网的故障恢复成本。而对于主动配电网故障恢复重构的优化模型，大部分都是恢复失电负荷数最多情况下的恢复重构模型，其旨在甩负荷成本，在当前目标函数的占比中也相对较大。与此同时，在恢复失电负荷数最多的情况下，进行甩负荷成本的计量，同时考虑到负荷的权重等级，以此保证当前的重要负荷能够持续供电。

1.1.2 开关操作数最少

除了对恢复失电负荷数最多情况下的目标函数进行考虑，针对开关操作成本，即开关操作数最少得情况也具有一定的目标函数。在当前的目标函数占比中，开关操作成本以及对应的分布式电源和变电站的出力成本相对较低，在一定保证供电的前提下，保证其系统的操作经济性，并且能够进行较为合理的调配。目标函数主要是将当前主动配电网的电网故障时间段分成多个离散的时间段。在每个故障的时间段都对应具有各自时间段的故障恢复方法，从而能够有效进行时间段总成本的累加，令当前的故障恢复策略能够达到时间段的最优性。

1.1.3 有功网损最少

而对于其他的目标函数应用，其主动配电网的故障恢复重构优化模型旨在尽可能大地优化其电网故障的恢复重构，即在优化过程中也应尽可能地减少重构后的线路损耗。网络线路的损耗是影响主动配电网经济运行的直接因素，为了有效提高主动配电网故障恢复重构的经济性，应在一定程度和要求上充分降低网络的有功损耗。

1.2 约束条件

对于主动配电网的故障恢复重构优化模型，除了对目标函数具有一定的要求外，还需要具有一定的约束条件。而当前主动配电网的故障恢复重构约束条件包括了元件约束、检修策略约束、潮流约束以及辐射状与连通性约束。其中，元件约束主要包括了符合约束和储能约束，符合约束指的是当前的主动配电网符合存在可控负荷和不可控符合，而对于可控负荷，对应的甩负荷量为可控量，主动配电网在遇到一系列突发故障时能够根据与可控负荷用户所签署的相关协议进行甩负荷量的约束。而储能约束则是分为对应的SOC 约束和最大充放电约束。

在面临大面积的电网线路断线故障时，应对主动配电网的各个线路故障进行依次排序恢复，在对应的故障时间段内，应找到相对较为优化的检修次序，进而进行故障的重构优化。优化故障检修策略的方法主要是将一系列约束增加到对应的网络重构上的开关状态上，同时在故障存在时仍旧保证效率断开。与此同时，+检修策略约束能够在同一个时间段中恢复多条故障线路。

潮流约束对于拓扑结构灵活变换形式的主动配电网故障恢复策略的适用性更强，针对当前线路压降平衡方程，可以利用大M 法令其适用于各种拓扑多变的复杂配电网。而辐射状与连通性约束主要是针对各个时间段内的故障恢复分割区域进行优化，需要充分得知对应分割区域的数目，同时利用传统的虚拟潮流进行连通性约束，在学术条件保证一定线性的前提下，进一步优化分割区域数目。在辐射状与连通性约束的主动配电网故障恢复过程中，可以通过配电网安全运行调例，配合分布式电源作为对应的黑启动电源，从而在保证每个分割区域连通性的情况下，进一步保证对应分割区域的虚拟潮流约束。

2 DG的分类及处理

2.1 DG的分类

当前不同的DG 对应有不同的运行方式，对应的运用场合也大不相同。而根据DG 故障发生后其能否作为对应系统的备用电源则可以分为BDG 和NBDG。当前的BDG 可以作为一个备用电源，并且进行合理运行或者是进行孤岛运行。而由于当前的系统受到一定容量的限制，孤岛运行的时间相对而言较短，对应的功率也在一定的额定范围内可以调节。对应孤岛运行过程中，可以被看做是一个平衡节点，对应的BDG 同时包括了联合发电机组、微型燃气轮机、内燃机、燃料电池、无缘逆变器以及他励型发电机组。在对应孤岛运行时，系统内部的储能设置功率在相关的额定范围内可调，以此可以进行短时功率缺额的补充，同时也可以有效提高当前控制单元其他分布式电源的电压和频率。其他电动汽车也同时具备有一定大规模的储能潜力，可以作为BDG 进行使用。而NBDG.主要是包括了他励型发电机组，其中未配备有储能的风力发电和对应的光伏发电，NBDG 能够进行并网运行，但却不能够进行孤岛运行。

2.2 不同类别DG的处理

根据当前主动配电网的不同故障分类，可以针对不同类别的DG 进行不同处理。若是当前电网的故障发生前，对应的DG 全部并网运行，并且在非故障停电的区域内部存在有DG，那么针对当前不同的DG 类型，可以以此建立不同的供电恢复重构相关的数学模型。在电网故障发生后，DG并网运行、孤岛运行以及断开运行等处理方式大不相同。当DG 被作为FDG 时，若是DG 是BDG，则在DG 与相关电网存在一定通路时，着重考虑DG 并网运行，若是在DG与相关电网不存在一定通路时，则考虑DG 孤岛运行。若是DG 是NBDG，那么在DG 与相关电网存在一定通路时，考虑到的应是DG 并网运行，而若是DG 与相关电网不存在通路时，则应该直接跳开其他的出口断路器，直接退出运行。当DG 被作为NFDG 时，DG 若是在非故障供电区域外面，则应保持并网运行。

3 配电网故障恢复算法

3.1 染色体编码

根据当前主动配电网的故障恢复重构方法，遗传算法是其中最为基础的优化算法，主要针对当前自然界的遗传机制以及对应的生物进化论形成，能够有效解决大部分的综合性问题，包括有编码、初始种群产生、适应度函数、基因选择与交叉变异等多个环节，遗传算法能够有效突出问题的广泛性和适应性，在主动配电网故障恢复重构的问题解决中具有一定的重要作用。在遗传算法的基础上进行主动配电网故障恢复重构的问题求解，利用对开关的优化来有效获得对应的最佳恢复区域。

针对当前主动配电网的故障恢复重构方法，在遗传算法的基础上对电网故障部分的支路参数、节点参数、故障位置以及对应的故障时间和持续时间等都进行准确读取，并且有效利用遗传算法的初始种群规模、交叉概率以及变异概率和遗传代数等进行数据处理分析。同时在对应的故障区域内定义一个虚拟的节点，将其与之相连的节点都与主网进行连接，以此有效进行网络简化来合理隐藏正常供电区域，从而只保留当前的失电负荷，在对线路和节点进行化简的过程中有效为染色体编码做铺垫。

针对主动配电网的故障恢复重构方法，在遗传算法的基础下，染色体编码主要采用了一种改环网编码方式，并且从环网开关的闭合断开出发，每个对应的环网只打开一个对应的开关，从而有效保证辐射状约束。但若是两个对应的环网同时断开相关的公共支路时，将会产生一系列不可行解。为了能够有效解决两个环网将公共支路同时断开的情况，可以按照对应的环路编号，按照从小到大的顺序进行开关的断开闭合，从而有效进行染色体编码。

3.2 适应度函数

在遗传算法的基础上进行主动配网的故障恢复重构，要求对故障网路进行染色体编码的同时，还应在相关线路基础上利用初始种群进行故障恢复区域的确定。在遗传算法的对应解释中，种群主要是由各个染色体组成，而对应的每个染色体都是一个待求问题的解，染色体的数目可以是种群的大小或者是种群的规模，因此，不断产生的新的染色体能够组成一个初始种群。而在当前的主动配电网系统中，由于其对应的配电网联络线能够转供到其他可以令停电负荷与配电系统进行重新连接，从而实现较为稳定的供电，同时对应的DG 供电具有一定的概率性，在对其转供范围进行确认的同时，应对剩下的部分失电网络进行孤岛划分。当前的转供方法则是针对相关含联络线的配电网，将其中符合一定转供条件的联络线当做是模拟DG，并且将联络线对应的最大转供功率看做是模拟DG 的最大出力，如若没有安装对应的储能装置。则应该求取各个时间段中最大转供范围所涉及到的最大功率半径，其与联络线最大的转供功率相等。进而可以利用孤岛划分的方法计算对应的转供区域。在确定了转供区域后再次进行孤岛操作，即可以得到当前拓扑结构下主动配网故障恢复重构的区域范围。

3.3 解码

在遗传算法的基础上，针对主动配电网故障恢复重构的方法进行分析研究，其适应度主要决定了遗传算法中的个体选择、交叉与变异等。选择也可以被称为是复制，主要是根据相关适应度函数值的大小，利用所有相关父代个体的样本，在优胜劣汰的规则中不断进行选择复制产生子代个体的过程，选择具有较强适应性的个体，是为了有效保证优良个体以及优良基因的遗传。通常情况下，适应度较高的个体被选中的几率也就相对更高，适应度低的个体被选中的几率也就相对较低。在遗传算法中对应的选择方法包括轮盘赌选择、精英个体选择、期望值选择以及排位次序法选择。其中，轮盘赌代表的是赌场赌博方式的一种，其对应的选择主要是在染色体的群体中选择适应度较高的成员。

而在遗传算法的对应解决方法中，除了选择复制，还有交叉变异。交叉是遗传算法基础下，相关个体直接进行重组而后产生新个体的核心部分，主要是为了能够有效将优良的性能基因遗传至下一代个体中的某一个，或者是与某一个位置中的相关遗传基因进行交换，以此大大提高优良个体的产生几率，在对应的交叉操作过程中，形成新个体往往是随机抽取的。在对应的遗传算法优化过程中，交叉概率的影响较大，对应交叉操作的概率设置越高，重组后个体的适应度将受到越高的影响。而变异主要指的是当前染色体上存在的部分位置上或者是某一个上的基因进行了改变。交叉操作进行若干次后较容易令对应的种群形状过于单一，而为了能够有效保证当前种群的多样性，则应该充分避免对应的个体早熟现象，在遗传算法中采用变异操作来有效提高算法的局部搜索能力。与此同时，在一系列遗传算法的基础运算过程中，为了有效解决主动配电网中存在的问题，在一系列相关的求解后需要进行解码。针对主动配电网故障进行恢复重构方法的模型计算，编码主要是将对应的信息利用编码形式进行对应相关状态前的恢复，而染色体编码则是经过一定规定的迭代次数后，利用适应度函数进行较高适应值的染色体选择，并且将对应的染色体解码得到最优的解决方案。

3.4 遗传算法流程

在主动配电网故障恢复重构的算法建构中，遗传算法的应用能够针对不同的目标函数进行不同权值的设置，并且将不同的目标函数转变为对应的单目标进行相关求解。大小不同的权重能够改变当前各个目标的不同重要程度，对应的权重值越大，其重要程度也就相对越高。在对应的主动配电网故障恢复重构的算法建构中，应根据目标函数确定适应度函数，从而利用分层序列与隶属度函数的充分结合，构建出权重系数完备的适应度函数，并且针对其相关不可行解进行处理。若是DG 为SDG 时，应断开DG 与电网的解。当相关的DG 和电网之间存在一定的通路时，为了能够有效提高解，进一步减少对应的迭代时间，则应充分保证DG 的并网运行。与此同时，对应选择DG 与相关电网之间的连通解，去掉其他DG 与电网之间断开的解。而为了能够有效保证当前主动配电网的辐射状网络，配电网利用其存在的相关自还解从对应配电网的某一个节点出发，相关的若干节点只经过一次就能够重新回到对应出发点的自环的解。还存在另外一种不可行解，即不满足不等式约束条件的解，即无法满足当前机组出力和对应馈线转供量等相关不等式约束条件的个体。

4 潮流计算中对分布式电源的处理

关于当前主动配电网的故障恢复重构算法中的分布式电源处理主要可以通过潮流计算来取得相关数据的基础步骤，配电网的潮流计算主要基于电力系统分析的基础进行，常用的潮流计算方法包括牛顿—拉夫逊法；P—Q 分解法以及前推回代法，而在此类算法中，前推回代法的计算效率较高、收敛性也较好，求解过程也相对较为简单，所占据的内存也较少，是当前我国辐射状配电网故障算法中大规模运用的潮流计算。现以前推回代法进行分布式电源的潮流计算处理，前推回代法主要是在已知的网络首端电压以及各个节点负电荷功率的前提下，利用馈线为对应单位，进行各个节点电压都是额定电压的基本假设，从而由末梢节点逐渐向首端进行推导，分别从负荷功率、节点电压计算对应的线路功率损耗、输送功率以及电流，不进行节点电压的计算，直到得到相关的首端功率，进而确定回代过程。与此同时，根据首端的电压以及上一级计算出的首端功率，可以依次进行末端电压的降落数值，以此得到各个节点的电压，进而确定前推过程。在此计算基础上进行不断地反复循环操作，以此得到各个节点的偏差在对应的精度要求范围内结束。

5 算例仿真

5.1 所有DG均为SDG

若是采用IEEE 标准算例中的33 节点配电网以及含有DG 的33 节点配电网为对应的算例，在其对应的节点处分别加上DG 并网运行、光伏发电、燃料电池、传统定速异步风力发电机等相关设备。若是在对应的节点发生故障，那么故障对应点下游区域的节点负荷也都将失去供电。因此在对应的33 节点系统中，DG1 和DG3 都是NBDG，若是当它们与DG2 或者是DG4 并列运行时可以作为BDG。而DG2和DG4 可以是在BDG，可以做孤岛运行。与此同时，对应的DG1 和DG2 在对应的非故障区域内，当现在DG1 与对应系统存在相关通路，并且与DG2 并列运行时。系统保持一定的连通状态，而若是DG1 与电网之间不存在相关通路，或者是与DG2 不进行并列运行时，应该将DG1 断开。而DG3 和DG4 在对应的非故障区域外，能够保持一定的并网状态。在当前的算例中，含有DG 的配电网结构中所有存在的DG 和相关电网都存在一定的通路，选择全部DG 与对应电网并网运行的算法重构恢复方案，通过尽量恢复相关的失电负荷、优先恢复重要负荷、网络损耗低等作为目标函数。在当前的遗传算法中，对相关的重构支路进行对应编码，在一定满足约束条件下，利用遗传算法进行供电恢复。

5.2 NSDG中包含BDG

在NSDG 中包含BDG 的方案中，其主要采用33 节点以及含DG 的33 节点配电网为相关算例，33 节点配电网的网络结构主要将配电网支路分为联络支路和分段支路。在初始状态，分段支路应该全部闭合，同时打开全部的联络支路，取当前的电源网络电压基准值、视在功率基准等参数数值。由此同时，在各个不同的节点处分别安装有DG 并网运行、光伏发电、燃料电池以及传统定速异步风力发电机等相关设备。若是在对应节点发生故障，其对应的故障点下游区域的节点也将失去一定的供电，同时对应的联络支路额定容量以及重要负荷具有一定的相关参数数值。本次33 节点系统中的DG1 和DG3 是NBDG，但它们若是与DG2 或者是DG4并列运行时可以作为BDG。DG2 和DG4 对应的节点电源可以作为BDG，可以进行孤岛运行。在遗传算法的基础上，应对参与重构的支路进行编码，在相关满足约束条件下，可以采用并行式处理手段进行供电恢复。DG1 和DG2 在对应的非故障区域内，同时DG1 和DG2 以及相关电网不存在一定通路，若是DG1 能够满足与DG2 并列运行形成孤岛时，考虑DG1 和DG2 并列运行，若是DG1 不满足当前的要求而断开，DG2 和周围的负荷组成孤岛运行。而DG3 和DG4的相关节点都在非故障区域外，并保持并网状态。

在对应的DG 配网故障恢复重构算法中，DG1 和DG2是NSDG，同时DG2 是BDG，对应选择NSDG 中包含BDG 的方案进行故障恢复的算法重构。在本次算法方案中需要对分系统进行相关求解，并且考虑功率损耗低、操作次数低以及恢复目标函数尽量多，DG 的出力大多为目标函数。

6 结论

根据本文对主动配电网故障恢复重构算法的介绍分析，随着当前社会生产的不断发展与提高，电力网络的规模也逐渐扩大，大部分用户对供电可靠性的要求也愈来愈高。而配电网的故障发生难以避免，那么在电网故障后，应尽可能快地准确找到故障位置并且准确分析故障原因，进一步缩短故障时间并且尽快恢复供电。因此，关于配电网故障的恢复重构算法研究至关重要，利用相关算法能够有效判断配电网故障的位置，并且同时进行相关参数数值的分析计算，以此大大提高配电网故障恢复重构的有效性。