[发明专利]一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法

说明书

本发明提供一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法，包括以下步骤：提出了一种包含最小化网损和最小化开关操作费用的多目标优化模型；在求解过程中，采用二进制粒子群算法(Binary Particle SwarmAlgorithm,BPSO)对考虑不确定数据的有源配电网重构优化问题进行了研究。本发明能够利用二进制粒子群算法对配电网网络进行重构，增强了配电网系统的弹性，使得配电网具有更小的网损及更少的操作费用。

技术领域

本发明属于配电网重构领域，涉及一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法。

背景技术

配电网处于电力系统的末端，直接服务于不同类型、不同等级的电力用户，承担着分配电能、服务客户的重任。配电网内非线性和冲击性负荷比例的不断增加，以及分布式发电、需求侧资源的渗透率越来越高，使得配电系统的运行日益复杂。在现有配电自动化水平下的故障处理恢复技术中，在对故障的快速定位与隔离后，要通过一些列开关动作配合进行网络重构，完成非故障区段失电负荷的供电恢复。在此期间，联络开关的固定开合闸时间会导致短时停电问题，且开关多次的分合闸操作还会对系统造成极大冲击。近些年学者们也逐渐提出了一些供电恢复方法来提高配电网故障恢复能力。例如采用来自不同母线或变电所馈线构成多端供电环网，再配以先进的配电自动化系统，在进行故障处理时，能在一定程度上改善配电系统的运行经济性与可靠性，但在对非故障区转供恢复供电时，易受多侧电源电压差、系统等值阻抗、负荷分布等因素的影响，因没有相应的潮流控制措施，很容易致使短路电流及故障范围扩大。

尽管在国内外已有的研究成果中，已经对网络重构在不同的配电网优化指标上做出了评估和验证。但在有源配电网中，网损优化、区间数据处理、DG接纳等问题常常互相伴随出现，对单独一个问题的求解已经满足不了实际需求。另一方面，随着网络规模的逐渐扩大，现有重构方法中的一些拓扑分析手段的效率相对低下，无法满足日益增长的配电网规模需求。

本发明能够利用一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法，增强了配电网系统的弹性，使得配电网具有更小的网损及更少的操作费用。

发明内容

本申请人针对现有技术，进行研究与改进，提供一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法。

为了解决上述问题，本发明采用如下方案：

1.一种基于二进制粒子群算法的配电网重构方法，其特征在于，包含以下步骤：

1)建立以最小化网损和最小化开关操作费用为目标函数，以拓扑约束，配电网等式和不等式运行约束为约束条件的重构模型。

2)通过灵敏度分析确定DG的放置位置。

3)将开关的开断状态描述为一个数组A,数组只包含0和1，表示断开和闭合，作为自变量。利用A计算原始网络适应度值，并保存评价指标。

4)生成原始网络的邻接支路矩阵和节点关联矩阵。从电源点开始搜寻由联络开关闭合而形成的环网，并将它们包含的开关编号记录成数组{b_i}。

5)生成粒子种群：分别断开{b_i}中的每个环网的一个开关，使其变成开环。当所有环网均为开环时，新的粒子x_i便生成了。粒子的位移和速度被记为两个矢量：位移矢量代表开关状态，速度矢量则影响位移变化的概率。

6)重复步骤5)直到粒子规模满足大小要求。

7)开始粒子间的协助搜寻，并对搜索到的优化结果进行拓扑验证。通过验证后，计算适应度值，保存评价指标。若优于历史最优，则更新最优解。

8)重复步骤7)直到达到最大迭代次数t_max1或者达到所需精度，然后输出最优解与相应的拓扑图。

所述步骤1)中，目标函数为：

1)线损最小化