[发明专利]一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统，在引入模拟退火算法进行全局寻优时使用粒子群算法筛选出的粒子进行寻优，同时针对模拟退火算法全局寻优能力强、计算过程耗时长的特点，加入禁忌搜索算法更新Tabu表，对同一负荷节点禁止反复计算，缩短了算法的计算时间，保证在最短的时间内确定最优负荷供电恢复路径，尽可能快且多的恢复重要负荷。鉴于经验参数对负荷恢复计算的影响，建立了经验参数矩阵，通过改变经验参数值对比所求恢复路径，经反馈调整各算法的经验参数，根据系统各种恢复情况对各经验参数的阈值情况进行分类，自动更新学习。本发明可以避免单种智能算法的局限性，以防陷入局部最优以及算法历时长等缺陷。

技术领域

本发明涉及源网荷系统负荷恢复技术领域，具体涉及一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统。

背景技术

随着电力电子技术、直流输电的迅速发展，特高压直流密集接入电力系统，系统频率调节能力持续降低。多直流馈入电网发生连续换相失败发生直流闭锁时将造成受端电网有功大幅缺额，电网频率急剧下降。此时，源网荷系统将切除部分负荷使系统频率达到允许波动范围，通过此种举措保护整个系统的频率、电压、潮流稳定。

作为电网功率瞬时平衡的一方，负荷特性及行为特征很大程度上决定着电网的安全性和经济性。不同负荷对供电可靠性要求是有区别的，随着需求侧的逐步开放，通过分时电价等政策激励用电侧资源进行主动的削峰填谷和平衡电力，将成为提高电力系统运行经济性和稳定性的重要手段；作为备用的另一种形式，可中断负荷是电网可调度的紧急备用“发电”容量资源。随着微网技术、分布式电源、电动汽车、储能等的广泛应用，新型柔性负荷具有发电或储能的特性，能够与电网进行能量的双向交互，可以根据电源、电网的动态变化实时切除，因此该类负荷既具有负荷特性，又具有电源特性，相当于随时、随地、随需投运的“虚拟电厂”，即在供电时相当于负荷，切除后相当电源。

电力系统恢复的根本目的是恢复对负荷的供电，这也是贯穿于整个恢复过程的优化目标，即系统恢复的每一阶段都存在负荷恢复的研究内容。见图1，当发生大停电事故时，系统处于“黑启动”状态(黑启动：整个系统因故障停运后，系统全部停电，不依赖别的网络帮助，通过系统中具有自启动能力的发电机组启动，带动无自启动能力的发电机组，逐渐扩大系统恢复范围，最终实现整个系统的恢复)，恢复初期负荷投入作为一种控制手段，其恢复速度应满足机组最大和最小爬坡能力曲线的约束限制，从这个角度看，该阶段针对单个变电站的最大负荷恢复量应作为约束上限；系统恢复的最后阶段，负荷投入作为主要的优化目标，其应在较短的时间内尽可能多地恢复负荷。负荷的完全恢复一般需要经历几个小时，常通过分批多次投入来完成。单次负荷恢复可能针对一条甚至多条线路的同时投入，其时间窗口应为秒级，加之恢复初期系统规模较小和大停电后的冷负荷启动特性，若单次投入的负荷量过大，可能引起电压、频率等问题；相反，如果单次投入的负荷量过小，则会增加操作次数，延缓恢复进程。因此，确定合适的负荷恢复步长对加快系统恢复进程具有重要意义。而随着源网荷的交互作用，电网的智能化水平不断提高，大停电事故发生的概率持续降低，因此本发明主要针对非黑启动情况或大停电事故后期，着力解决寻优最佳恢复供电路径，计算最佳恢复步长的问题。

实际恢复过程中，多个负荷点的总体恢复一般是在满足系统各种等式和不等式约束的前提下，根据各负荷点的大小、位置和重要性分阶段顺序进行的。无论从频率约束还是电压约束的角度，先投入的负荷都会对后续的负荷投入产生影响，且实际工程要求优先恢复重要程度高的负荷。此外，现阶段负荷恢复主要依赖调度运行人员的运行经验，在发生大停电事故时人为不确定性因素(调度员的心理素质、运行经验等)对负荷恢复最优化将产生很大影响。因此，简单的组合优化模型难以描述恢复后期多负荷点投入的实际工程问题。在解决收敛速度时，保证总负荷量最大且网损等经济指标最为合理，考虑到先恢复对后恢复的影响等，都有必要提出一种新型的综合有效的负荷恢复方案。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于闭环控制的源网荷系统负荷恢复方法及系统，系统负荷恢复在短时间内恢复最多的重要负荷，找出最优路径。