[发明专利]一种智能变电站负荷自动分配方法有效

专利信息
申请号: 201310064573.6 申请日: 2013-02-28
公开(公告)号: CN103117545A 公开(公告)日: 2013-05-22
发明(设计)人: 韩丰;李敬如;刘海波;杨卫红;张红斌;王旭阳;刘艳茹 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网北京经济技术研究院
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;H02J3/18
代理公司: 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 代理人: 徐宁
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 变电站 负荷 自动 分配 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种电力系统负荷分配方法,特别是关于一种智能变电站负荷自动分配方法。

背景技术

负荷自动分配是以系统各节点的电压合格为前提条件,以网损最小为最终目标,现有技术分别采用无功优化和网络重构技术达到降低配电网电能损耗的目的,下面对无功优化和网络重构技术分别进行详细说明:

1、无功优化技术采用无功补偿装置的投入、有载调压变压器分接头的调节、发电机端电压的调节,以达到降低无功损耗的目的,无功优化方法主要有:1)非线性规划法,非线性规划法形式为设定一个目标函数,以节点功率平衡为等式约束条件,利用引入松弛变量的方法将不等式约束条件转换为等式约束条件,然后运用拉格朗日乘数法构造一个增广的目标函数,根据KKT条件,将问题转变为求解一组非线性代数方程组。非线性规划是处理无功优化最直接的方法,这种方法的数学模型比较直观,物理概念清晰,但到目前为止,基于非线性规划的无功优化算法还不是很成熟,有待进一步研究和完善。2)线性规划法,线性规划法原理是把目标函数和约束条件全部用泰勒公式展开,略去高次项,使非线性规划问题在初值点附近处转化为线性规划问题,用逐次线性逼近的方法来进行解空间的寻优。线性规划法进行无功优化存在如下重要缺陷:将系统实际优化模型作了线性近似处理,并对离散变量作了连续化处理,使计算结果往往与电力系统实际情况有差异,在线性逼近的求解过程中,若步长取得过大,则可能引发振荡,步长太小,又容易使收敛变慢。

2、网络重构技术按照一定的重构策略选择不同分段开关、联络开关状态的组合操作,实现整个配电网络的优化运行,网络重构方法主要有:1)启发式方法,启发式最佳优先搜索策略,采用启发式规则及分支定界策略来确定具有最小网损的网络结构,尽可能地消除违反约束条件的开关状态组合,以缩小要搜索的状态空间。状态空间搜索算法中植入的启发式规则越有效,要搜索的解空间越小,搜索越快,但是也越有可能漏失最优解;反之,解空间越大,搜索速度越慢,往往不能适应大规模配电网的要求。2)最优流模式法,最优流模式法首先计算初始辐射网潮流,为建立最优流模式,闭合所有开关,形成有几个环的少网孔配电系统,再计算潮流,求得网环上各等值注入电流,这时求解最优流,然后以电流最小的支路解开一个环,直至变成辐射网。然而,在最优流模式下打开电流最小的开关的指导思想缺乏理论根据,环网中的各个环流相互影响,解开其中一个环路将影响其它支路的电流,并且打开开关的先后顺序对结果也有较大的影响,网损估算的误差将会影响开关操作的准确性。

随着智能电网的出现及变电站智能化技术的发展,变电站采集信息越来越多,如果全部汇集到调度中心,会给调度人员造成巨大压力,为了减轻调度人员工作量,提高电网运行效率,有必要对智能变电站负荷自动分配技术进行研究,提高系统运行的安全性和经济性。

发明内容

针对上述问题,本发明的目的是提供一种实现以有功网损最小为目标的智能变电站负荷自动分配方法,不仅优化了电网运行,降低了网络损耗,提高了电网分析和控制功能的速度和可靠性,而且能够有效保障电网安全、可靠、经济运行。

为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种智能变电站负荷自动分配方法,其包括以下步骤:1)设置一包括有无功优化模块、配电网络重构模块和迭代计算模块的智能变电站负荷自动分配系统;2)根据当前配电网智能变电站所采集的网络及负荷数据进行全网的潮流计算;3)无功优化模块在给定约束条件下,采用导向搜索算法求解目标函数的最优解,获得无功补偿装置投入退出和变压器分接头调整方案;4)配电网络重构模块在给定约束条件下,采用虚拟流法求解目标函数的最优解,获得网络分段开关、联络开关状态的组合操作方案;5)迭代计算模块将无功优化和配电网络重构两个子问题交叉迭代,逐步逼近最优解,实现以有功网损最小为目标的负荷自动分配。

所述步骤3)无功优化模块在给定约束条件下,采用导向搜索算法求解目标函数的最优解,获得无功补偿装置投入退出和变压器分接头调整方案,包括以下步骤:①以当前配电网系统的有功网损最小建立目标函数;②建立潮流方程等式的约束条件;③建立各控制变量不等式的约束条件;④建立各状态变量不等式的约束条件;⑤无功优化模块采用导向搜索算法求解目标函数的最优解。

所述步骤⑤无功优化模块采用导向搜索算法求解目标函数的最优解,包括以下步骤:a)向无功优化模块输入系统数据和导向搜索法的基本参量数据;b)建立适用于无功优化的更新策略、评价函数和决策函数:

所述更新策略为:

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