劉莉 曹福毅 王寶石
(沈陽工程學院,沈陽 100136)
智能電網,就是電網的智能化,它以集成、高速的雙向通信網絡為基礎,利用先進的電氣測量技術、具有通信能力的設備、最優化的控制方法以及強大運算能力的計算機構成可以保證電網可靠、安全、經濟、高效運行的智能控制系統。其主要特征包括堅強的抗惡劣環境能力、強大的排除故障自我恢復的“自愈”能力、支持多種電源和微電網接入的兼容能力以及保證系統最優化運行的自動運算能力和經濟性。智能電網最重要的特征是自愈。“自愈”功能是把電網中有存在問題的元件及時、準確地從系統中分隔出來,并且在無須人為操作的條件下使系統迅速恢復到正常運行狀態,從而保證為用戶安全穩定地供電,自愈就是智能電網的“免疫系統”。
自愈電網的核心就是正常時自調整,故障后自重構。智能電網可以實時分析電網整體的運行水平,觸發可能導致電網故障發展的早期預警,確定是否需要立即進行檢查或采取相應的措施;和本地及遠程設備的通信將幫助分析故障、電壓降低、電能質量差、過載和其他不希望的系統狀態,基于這些分析,采取網絡重構等適當的控制行動。自愈電網經常應用連接多個電源的網絡設計方式。當出現故障或發生其他的問題時,迅速確定故障并和附近的設備進行通信,以切除故障元件或將用戶迅速地切換到另外的可靠的電源上,即進行故障后網絡重構。具備網絡重構功能的自愈電網確保了電網的可靠性、安全性、電能質量和效率。
配電網絡重構就是通過改變線路開關的狀態來變換網絡結構,在實現電力供需平衡的前提下,減少網絡的運行損耗,并滿足容量和電壓等約束。數學模型如下

式中參數X為狀態變量;K為控制變量,即電力系統中開關的狀態;矢量T是輻射網開關狀態的矢量集合。h是等式約束,即潮流方程,g是不等式約束。
實際中需要采用綜合多目標函數,本文取目標函數為網損最小,所以式(1)式可寫成

式中ki為開關i的狀態變量,是0-1離散量,0代表開關打開,1代表開關閉合;ri為支路i的電阻;Pi、Qi為支路i末端流過的有功功率和無功功率;Vi為支路i末端的節點電壓;b為支路數。由于網損f經過潮流計算可以得出,所以本文采用的是前推回代法進行運算。
不等式約束包括電壓約束、支路過載約束、變壓器過載約束等,即

式中St、Stmax是變壓器流出的功率和最大容許值;Si、Simax為各線路流過功率的計算值和最大容許值;Vimin、Vimax為節點電壓的下限和上限值。不等式約束可以通過越界罰函數加入到目標函數中。
遺傳算法在系統控制的應用中,我們通常面對的問題就是參數控制、過早收斂和誤導性的問題。為了有效的解決上述問題,模糊優化思想被提了出來,利用模糊理論修正和約束相關參數,最終構成更優化的、靈活方便的控制系統。
本文在綜合已有的研究經驗和實際工程應用,提出Pc、Pm控制規則,并利用模糊語言對控制參數進行描述,進行在線模糊控制。本文采用二維模糊控制,輸入量有兩個:種群中最大適應值與平均適應值之差e1;種群前后兩代平均適應值的變化e2。這兩個參數公式為

式中 t為進化代數,fave(t)為第t代種群的平均適應值;fmax(t)為第t代種群中的最大適應值;fave(t-1)為上一代的種群平均適應值。設 e1區間為[c1,d1],e2的區間為[c2,d2],其對應的模糊量E1、E2的論域分別為
[-I1,L1]、[-I2,L2],則模糊化公式為

定義 E1、E2的詞集為

輸出為交叉率和變異率的修正量△Pc、△Pm,分別記作U1、U2。定義 U1、U2的詞集為

式中PL為正大;PS為正小;ZE為零;NS為負小;NL為負大。
本文利用遺傳算法尋優求解,如果fmax(t)與fave(t)相差很大,證明當前種群正常進化階段,Pc和Pm取正常值。如果fmax(t)與fave(t)相差非常小,判斷存在不成熟收斂,此時必須大幅度減小Pc,增加Pm,進行大變異操作。為防止優秀個體被破壞掉,可選擇fmax(t)對應的某個體不參與變異操作,直接進入下一代。
對前后兩代平均適應值的變化進行研究,如果fave(t)與fave(t-1)相差非常小,表明種群中個體結構非常相似,應適當減小Pc,通過加大變異率Pm來增加種群的個體結構。
綜合以上理論和實際的研究,利用實驗結論和實踐經驗本文設計了△Pc、△Pm模糊控制表(如表1、表2所示)。

表1 ΔPc模糊控制表

表2 ΔPm模糊控制表
選擇最大隸屬度方法,將控制量由模糊量變為精確量。交叉率和變異率可由下式確定

在電力系統實際運行過程中,配電網絡重構是以網損最小為目的,并且在重構過程中必須符合系統的相關約束條件。因此可以得出電力系統中的配電網重構是一個非線性組合優化問題,為了解決這個問題將應用上文介紹的模糊遺傳算法。
配電網絡重構的實質就是利用改變電力系統開關設備的狀態以改變網絡拓撲結構,使系統運行在最優狀態下,因此在模糊遺傳算法中取開關狀態為控制變量。將網絡中的開關狀態自然地用0或1表示,每個開關占據染色體的一位,各支路開關狀態組合在一起,就形成一條染色體,染色體的長度為網絡中開關數總和。隨機產生一組長度為L(L為網絡中開關數)的二進制碼,作為初始種群。
在遺傳算法的運算過程中,適應值是指導搜索方向的依據,在運算過程中必須保證適應值不為負,目標函數的優化方向對應適應值增加的方向。電力系統配電網絡重構的目標函數是網損最小,屬于最小值優化問題,根據以上所述必須加以適當調整,所以有

式中F為適應值函數;Cmax為給定值;f為目標函數,即網損量。進過研究,在運算過程中利用輪盤賭法復制參數,同時采用最優保留策略,在保證種群的多樣性的同時,又可以使最優個體直接進入下一代。
交叉和變異分別依模糊控制下的PC、Pm進行。為了不破壞網絡的輻射狀,交叉位置的選擇必須滿足下列條件,即作為雙親的兩個個體在交叉位置的左側打開的開關數目相等,或者兩個個體在此位置左側為零的位數相等。這一舉措避免了交叉產生不符合運行條件的新個體,極大地提高了計算效率。
本文所開發軟件平臺利用Visual C#作為平臺,將上述遺傳算法與軟件界面相結合,最終實現可以根據用戶需要構建網絡拓撲結構,并且可以實時進行潮流計算分析,判斷相關設備狀態,實現網絡重構。整個軟件分為4個模塊,分別為圖形數據管理模塊、數據采集存儲模塊,核心運算模塊和網絡重構輸出模塊。每個模塊都有相對獨立的界面,每個模塊之間利用數據庫技術進行數據交換,實現整體網絡結構的運算和最優化判斷。
首先在軟件圖形數據管理模塊中,用戶可以根據所在網絡的形式利用軟件繪制網絡結構拓撲。軟件中包涵電力系統中所有常見的設備圖源如變壓器、線路、斷路器、機組、接地刀等等,每種設備都按系統中常見形式繪制了相關的接線端,用戶可以根據需要任意選取組合。在利用該模塊繪制系統接線圖時,操作人員可以同時設置每個設備的原始參數,并同時進行編號,設備按其編號與數據庫中的數據進行對應,方便計算。
數據采集存儲模塊實現了實時數據的采集和相關數據的存儲。系統中每個節點的參數利用互感器和采集電路進入數據庫,數據庫的數據將為運算模塊提供所需要的數據。數據庫中的數據按系統中設備編號存儲,每個設備的數據都單獨存儲,方便調用。
軟件中核心運算模塊主要完成潮流計算,負荷預測和網絡重構功能。在軟件界面中每個運算都設立下拉菜單(如圖1所示),操作人員只需要點擊所需的運算方式,軟件將在后臺自動運算并輸出結果。當系統需要運算時,首先運算模塊將根據圖形管理模塊中的設備編號進行網絡拓撲的定義,設立系統的計算節點,并從數據庫中讀取相關計算所需的參數。計算完成,運算模塊將輸出計算相關的圖表和相關設備的狀態判斷指令,存入數據庫單元。

圖1 軟件運算功能菜單
軟件中核心運算模塊主要完成潮流計算,負荷預測和網絡重構功能。在軟件界面中每個運算都設立下拉菜單(如圖1所示),操作人員只需要點擊所需的運算方式,軟件將在后臺自動運算并輸出結果。當系統需要運算時,首先運算模塊將根據圖形管理模塊中的設備編號進行網絡拓撲的定義,設立系統的計算節點,并從數據庫中讀取相關計算所需的參數。計算完成,運算模塊將輸出計算相關的圖表和相關設備的狀態判斷指令,存入數據庫單元。
網絡重構輸出模塊是利用數據庫技術和電力系統進行通信,并同時完成網絡重構的指令生成模塊。網絡重構模塊中,操作人員可以讀取數據庫中相關參數和計算后軟件為系統中相關設備判定的狀態指令,將設備編號和系統中實際設備進行對應并生成實際電力系統調度控制所需要的數據庫文件,系統調度人員可以直接利用進行遠程控制。
軟件整體開發完成后,利用某供電公司提供的相關供電網絡數據,模擬了該區域的系統,并利用軟件實現了負荷預測和實時網絡重構的運算,輸出結果與供電公司數據相對比,驗證了軟件的實際性能。
本文研究智能電網的配電網絡重構,這是智能電網自愈特征的核心功能。配電網由于電壓等級低,功率損耗較大,又是電力系統降低損耗經濟運行的挖潛大戶。通過網絡重構,可以有效地降低運行成本,實現資源優化配置,節約一次能源,降低電網損耗,提高負荷率,提高能源利用水平。綜上所述本文提出的模糊遺傳算法利用軟件作為平臺,應用在電力系統配電網絡重構中,實現了系統運行的最優化。從而驗證了本文提出的模糊遺傳算法對交叉率和變異率進行在線模糊控制,改善了遺傳算法的性能;用開關狀態作為染色體的編碼,縮短了染色體的長度;通過對交叉位置和成對變異的獨特設計,極大地提高了計算效率。
本文設計的軟件利用了先進的通信技術,優化的控制理念,并將系統運算、控制界面和數據存儲調用很好的結合在了一起,不僅實現了電網運算和控制的遠程自動化,更是很好的為智能電網建設提供了技術支持。經過研究與探討,本文將繼續完善本軟件的相關功能,使軟件界面更加的人性化、規范化,擴展其應用范圍。
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