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馈线自动化规划中环网开关配置的优化算法研究           
馈线自动化规划中环网开关配置的优化算法研究
作者:佚名 文章来源:不详 点击数: 更新时间:2008-9-24 9:34:42
王天华 王平洋 范明天
电力科学研究院研究生部 100085 北京

0 引言
  近年来,随着竞争机制在电力市场的引入,电力公司迫切需要提高供电质量和可靠性。国内外资料表明,80%的用户停电是由于配电系统可靠性不高引起的。因此,在我国正在进行的配电网改造工作中,一定要考虑规划方案的可靠性。
  
目前,馈线自动化倍受关注,其重要原因就在于,它能以较少的投资来减少停电时间,提高供电可靠性1,2。传统的城市配电网为了保证重要用户的供电可靠性,往往采用双回路甚至三回线路供电。由于增加了变电站的出线数,通常需要建开闭站。这种变电站—开闭站—用户的供电方式不仅设备利用率低,线路投资大,而且增加了变电站的出线困难,使得城市电缆和架空线路更加拥挤3。在环状供电网中,采用馈线自动化技术只需要沿馈线装设柱上开关、分段器、重合器等设备,就可以通过故障定位、隔离和恢复供电功能来保证供电可靠性,并降低配电网的维护和检修费用13。但线路如何分段,环网开关如何定位,这是馈线自动化规划阶段应该解决的问题4。开关定位是馈线自动化规划中最重要的决策变量,一旦开关的位置确定,就可初步确定配电自动化的通信方式和控制策略及其他设备的配置。
  
本文采用遗传算法进行馈线自动化规划,实现了一种非常灵活的、能够处理任意复杂的树型馈线结构的可靠性算法。它不仅能够处理不同的元件可靠性对供电可靠性的影响,而且能够考虑故障隔离和恢复对于提高可靠性的作用。针对遗传算法中大量方案重复计算这一事实,本文作了如下改进:对每一种方案进行编号,记录已计算方案的适应度(fitness),再碰到同一种方案时不再重复计算。结果表明这种改进能够提高速度16倍以上。

1 配电系统费用与可靠性关系
  通常,配电系统的可靠性越高,其投资越大,运行费用也越高。但高可靠性可以减少用户的停电损失。图1表示了费用和可靠性水平的关系[2,4]。投资和停电损失之和可以看作是可靠性的总费用。馈线自动化规划的目标就是要确定一种开关配置方案,使得在满足重要用户可靠性的前提下,可靠性总费用最小。

0401.gif (1672 bytes)

图1 可靠性费用曲线
Fig.1 Reliability cost curves

2 可靠性计算
  配电系统的可靠性指标主要有:系统平均停电频率指标SAIFI、系统平均停电持续时间指标SAIDI、停电能量损失ENS(energy not supplied)、停电功率损失PNS(power not supplied)等。以用户可靠性费用(customer cost of reliability)计算停电给用户造成的损失。本文重点考虑ENS和PNS。假定单位电量和单位功率的停电给用户造成的损失分别为CkWh和CkW,则用户停电损失费用为:
              C=PENS CkWh+PPNS CkW(1)
其中 PENS和PPNS分别表示ENS和PNS的指标。
  CkWh和CkW要通过调查用户的停电损失来确定,也可以根据单位电量和功率可产生的国民生产总值来估计。
  配电网可靠性计算主要有枚举法、马尔科夫法等[2]。枚举法理论上非常简单,它列举每条线路故障给用户造成的影响,即某条线路故障时,哪些负荷要停电,哪些负荷可倒供,停电多长时间,影响多少用户等。但因配电网运行时是一种树型结构(如图2),环网开关配置也可能相当复杂,因此,从算法的角度来讲,配电网可靠性计算要涉及复杂的数据结构。

0402.gif (1934 bytes)

图2 一条实际馈线
Fig.2 A real feeder

□常开开关;0404.gif (91 bytes)常闭开关

  定义3个集合类(set)数据结构:FaultZone, Interrupted,Transferred。FaultZone存储故障区内的所有支路,Interrupted保存停电的负荷,Transferred保存可恢复的负荷。如图2,支路6—10停电时,FaultZone= {6—10,10—14},Interrupted={11,12,13,15,16},Transferred= {18,20,22,25,26}。
  每条支路上装设的开关设备有5种状态,Protection={Breaker,NC,NO,Fuse,None},Breaker表示断路器,NC表示常闭开关,NO表示常开开关,Fuse表示熔断器,None表示不装设。
  可靠性计算步骤如下:
  a.取一支路,判断是否在FaultZone,若在,说明已经计算过,返回步骤a,取下一支路;否则,将该支路加入FaultZone,执行步骤b。若取完所有支路,转步骤d。
  b.若该支路Protection=Fuse,执行步骤c;否则,取该支路的所有子支路。若Protection=None,将该支路加入FaultZone。若Protection=NC,判断下游支路中是否存在NO开关,若有,将下游负荷加入Transferred;否则,加入Interrupted。
  c.计算FaultZone中所有支路的停电概率之和,分别计算属于Transferred和Interrupted集的负荷点的ENS和PNS指标。转步骤a。
  d.累加所有负荷点的ENS和PNS,得出该馈线的ENS和PNS指标。
  该算法已在C++中用面向对象的方法实现。支路按图(graph)结构存储,算法中的支路扩展采用宽度优先法。该算法可处理任意复杂树型结构。

3 馈线自动化规划的优化算法
  如第1节所述,馈线自动化规划的目的就是要寻找一组最优开关配置,使得在满足一定可靠性的基础上,可靠性总费用最小。在数学上,可以表示成如下优化模型:
              minI+F.(C+O)(2)
              s.t. PENSi≤PENSprei i=1,2,…,n(3)
              PPNSi≤PPNSprei i=1,2,…,n(4)
其中 I为开关总投资;O为开关运行费用;C为式(1)定义的用户停电损失费用;F为现值因子(present worth factor);PENSprei为用户i要达到的ENS指标;PPNSprei为用户i要达到的PNS指标。
  对可靠性有特殊要求的重要用户,式(3)和式(4)可用来限定其PENS和PPNS指标,使其不超过指定值。PENSprei可以根据用户要求的平均供电有效率(ASAI)来确定。若某负荷为Di的重要用户要求ASAI指标为99.99%,则年停电时间不能超过0.876 h,其ENS不能超过0.876 Di。PENSprei除以用户平均每次停电持续时间指标(CAIDI)即得PPNSprei
  本文采用遗传算法求解这一优化问题。由于熔断器的投资很小,而且熔断器的装设属于设计范畴,本文假定所有负荷分支都装设熔断器。断路器必须而且只能装设在变电站的出线上,也不存在优化问题。而且本文假定一条馈线故障时,常开开关能够顺利倒供,不会引起过载等情况(这一点应在配电网规划中考虑)。因此,上述优化问题的决策变量为常开和常闭开关的装设位置。首先,采用0—1串对开关配置方案进行编码,0表示该支路不装设环网开关,1表示装设。对装设有开关的支路,若某条支路是连接的,表示开关是常闭的,否则是常开的。
  对每一个串解码后,采用式(2)计算该方案的适应度(fitness)。对不满足约束条件(3)和(4)的方案,在适应值中加入足够大的惩罚量。在程序调试过程中,我们发现遗传算法中很多方案的适应度计算是重复的,随着计算代(generation)的增加,每一群(population)中的个体更加趋同,重复计算量更大。因此,对每一种方案进行编号,记录已计算方案的适应度,下次碰到同一种方案时,就不用重复计算,从而提高计算速度。算例结果表明,采用这种改进算法可以提高速度16倍以上。
  3个基本操作:复制、交叉和变异都采用常用的算法。经过若干代(generation),就可以得到最优的开关配置方案。

4 算例及结果
  算例如图2,是一条实际的馈线。线路的长度、故障率,故障修复时间和负荷数据见表1。实现馈线自动化后,负荷转移时间可缩短为2 min,在本算例中假定为0 h。其他可靠性数据如线路可靠率、故障修复时间取自文献[5],负荷数据为作者预测。CkWh和CkW是根据单位电量和功率可产生的国民生产总值估计的,分别取15 元/(kW
.h)和5 元/kW。开关价格取10 万元/套。假定开关使用年限为10 年,贴现率取8%,则现值因子取6.15。

表1 线路负荷和可靠性数据
Table 1 Load and reliability data

起点 终点 线路长
L/km
负荷
P/kW
线路故障率λ/
.(年.km)-1
故障修复
时间/h
1 2  0.403   0.13 5 2 3 0.120 192 0.13 5 2 4 0.524   0.13 5 4 5 0.480 201 0.13 5 4 6 0.610   0.13 5 6 7 0.000 134 0.13 5 6 8 0.220 201 0.13 5 6 9 0.000 128 0.13 5 6 10 0.263   0.13 5 10 11 0.000 201 0.13 5 10 12 0.936 639 0.13 5 10 13 0.815 361 0.13 5 10 14 0.583   0.13 5 14 15 0.000 658 0.13 5 14 16 0.400 201 0.13 5 14 17 0.195   0.13 5 17 18 0.000 383 0.13 5 17 19

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