中壓配電網(wǎng)可靠性評估優(yōu)化研究

劉慶節(jié)　程小飛　孫家強(qiáng)

摘 要：本文針對中壓配電網(wǎng)存在的問題，深入研究了配電網(wǎng)的拓?fù)浞治觥⒊绷饔嬎慵芭潆娋W(wǎng)的可靠性分析等技術(shù)問題，并通過遺傳算法對開關(guān)站進(jìn)行選址優(yōu)化確定開關(guān)位置，對配電網(wǎng)進(jìn)行合理分段，提高可靠性水平和經(jīng)濟(jì)性水平。最后在實際案例中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，證實該方法在投資中的準(zhǔn)確性和可靠性。

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；開關(guān)優(yōu)化配置；遺傳算法；可靠性；多目標(biāo)

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.20.156

1 引言

目前在全球能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展背景下，國內(nèi)外的電力工業(yè)正經(jīng)歷著很大的變化：電力系統(tǒng)正在特高壓和智能電網(wǎng)的發(fā)展基礎(chǔ)下向遠(yuǎn)距離輸電發(fā)展，各供電系統(tǒng)之間的聯(lián)系越來越緊密；電力系統(tǒng)也向著放寬管制和自由競爭的方向轉(zhuǎn)變，電力系統(tǒng)的可靠性也就愈發(fā)重要，其中開關(guān)站的建設(shè)與投資之間的優(yōu)化平衡便成為研究的熱點。

本文介紹了了遺傳算法（GA，Genetic Algorithm）的特點和原理，并將其運(yùn)用到配電網(wǎng)開關(guān)優(yōu)化配置中去，并在解決問題中采用權(quán)重系數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化問題，最終通過對算法的改進(jìn)提高尋優(yōu)效率。

2 遺傳算法原理及其改進(jìn)

遺傳算法是一種建立在自然生物進(jìn)化的基礎(chǔ)上的一種不確定搜索方法，其基本思路是利用二進(jìn)制或十進(jìn)制數(shù)字串，模擬這些數(shù)字串構(gòu)成的群體在算法的進(jìn)化過程。通過不停地一代一代的遺傳，進(jìn)行選擇淘汰掉劣質(zhì)的基因并進(jìn)行變異形成新的一代，最后獲得最優(yōu)解。編碼方式、初始種群、選擇的方法、交叉率、變異率是影響遺傳算法性能的重要因素。簡單的遺傳算法沒有考慮問題空間的問題特性，影響了遺傳算法的性能。因此，需要根據(jù)特定問題，適當(dāng)改善遺傳算法的性能，加快收斂速度。

3 遺傳算法在中壓配電網(wǎng)中的應(yīng)用

遺傳算法在中壓配電網(wǎng)中主要用于開關(guān)站的選址，開關(guān)站的模型通常包含經(jīng)濟(jì)模型和可靠性模型，本文在考慮這兩者的基礎(chǔ)上，使用一個綜合模型作為遺傳算法的迭代標(biāo)準(zhǔn)。

3.1 開關(guān)站經(jīng)濟(jì)模型

開關(guān)站的經(jīng)濟(jì)模型主要包含其投資和運(yùn)行的費用，本文考慮到設(shè)備的使用壽命，采用等年值法進(jìn)行建模，其模型如式（1）所示：

3.2 開關(guān)站可靠性模型

在配電網(wǎng)中，開關(guān)站的可靠性主要由其是否停電有關(guān)，無論是計劃停電還是故障停電，本文考慮其可靠性模型由其停電時產(chǎn)生的造成的損失計算，如式（3）所示：

3.3 開關(guān)站綜合模型

配電網(wǎng)開關(guān)站的綜合模型考慮使用權(quán)重因子將3.1和3.2兩種模型整合，通過不同種類的網(wǎng)架，考慮經(jīng)濟(jì)性和可靠性的占比，得到本文采用的綜合模型如式（4）所示：

3.4 計算步驟及流程

（1）算法首先進(jìn)行原始數(shù)據(jù)初始化，根據(jù)染色體特性，確定染色編碼方式；設(shè)定遺傳算法的最大進(jìn)化代數(shù)、群體規(guī)模，染色體長度，更新率，交叉率、變異率等參數(shù)。

（2）確定開關(guān)配置的經(jīng)濟(jì)性、可靠性模型，進(jìn)行可靠性分析，并最終生成綜合模型，確定適應(yīng)度函數(shù)。

（3）產(chǎn)生初始種群；

（4）對初始種群進(jìn)行適應(yīng)度計算，這個初始種群中的每條染色體由于考慮了開關(guān)優(yōu)化對象特性，本身具有較高的適應(yīng)度值。

（5）將種群在子目標(biāo)函數(shù)下進(jìn)行適應(yīng)度計算，采用輪盤賭方法選擇染色體，擇優(yōu)進(jìn)入下一代。

（6）對選中染色體進(jìn)行變異從而形成新種群。

（7）進(jìn)行適應(yīng)度計算，得到最優(yōu)解，并淘汰劣質(zhì)染色體。

（8）記錄當(dāng)前新種群。

（9）當(dāng)算法達(dá)到迭代終止條件結(jié)束并輸出結(jié)果。

4 算例分析

本文在MATLAB環(huán)境下，采用IEEE-Bus6系統(tǒng)進(jìn)行算理驗證，該系統(tǒng)有83個節(jié)點，40個負(fù)荷點，2938戶用戶，總平均負(fù)荷為10.72MW。

根據(jù)遺傳算法matlab的程序得出結(jié)果為：

X=12

Y=10.482

最佳染色體= 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1

在程序的設(shè)計中，考慮用二進(jìn)制，根據(jù)附表將不同節(jié)點類型的負(fù)荷歸為一類，因不同類型的負(fù)荷停電損失不同。在程序中將0表示為設(shè)置開關(guān)，1表示為不設(shè)置開關(guān)。根據(jù)附表，可以看出工業(yè)和商業(yè)的負(fù)荷處需要配置斷路器，即14、15、16、17四個節(jié)點配置斷路器。而居民和農(nóng)業(yè)用負(fù)荷不配置斷路器。這與工業(yè)和商業(yè)負(fù)荷停電損失較高一致。可以預(yù)測，若改變不同類型的負(fù)荷的停電損失，則斷路器的位置也會做出相應(yīng)的改變。

從圖中可以看出，運(yùn)用遺傳算法求解電力系統(tǒng)開關(guān)優(yōu)化具有良好的性能，經(jīng)過多次運(yùn)行程序，均能在20代以內(nèi)收斂到最優(yōu)解。

5 結(jié)論

隨著電力工業(yè)的發(fā)展，電力市場機(jī)制的逐步深入、需求側(cè)管理的不斷成熟以及人們對供電可靠性要求的提高，配電網(wǎng)絡(luò)開關(guān)最優(yōu)配置將更具有十分重要的理論意義、社會價值和工程經(jīng)濟(jì)價值。

本文以配電網(wǎng)開關(guān)設(shè)備為研究對象，從規(guī)劃角度，采用改進(jìn)的遺傳算法對配電網(wǎng)開關(guān)優(yōu)化配置的經(jīng)濟(jì)性和可靠性進(jìn)行了深入的研究，并得出以下結(jié)論：

（1）通過對可靠性等效節(jié)點的劃分，簡化了配電網(wǎng)可靠性計算過程，節(jié)省了搜索時間，減少了計算量，從而快速高效地得到系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)之一——系統(tǒng)缺供電量，采用權(quán)重系數(shù)變換法，將可靠性和經(jīng)濟(jì)性多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題來解決，有效提高了計算速度。

（2）根據(jù)配電網(wǎng)中開關(guān)站優(yōu)化的特點，將遺傳算法改進(jìn)并運(yùn)用到計算中，最后得到最優(yōu)解，算法精確有效。

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