[发明专利]一种基于决策树剪枝算法的负荷恢复方案生成方法

摘要

本发明涉及一种基于决策树剪枝算法的负荷恢复方案生成方法，属于电网调度自动化技术领域。该方法包括：首先，分别获取故障发生前一分钟和故障发生后的电网模型，通过简化后的潮流方程对两个模型分别进行潮流计算，对比故障前后潮流，确定停电区域；然后，根据故障后电网结构进行拓扑搜索，以停电区域为根节点生成决策树；确定影响因子，建立评估方程；最后，在决策树上通过深度优先搜索进行剪枝，得到负荷恢复的最优路径方案。本发明方法为电网停电故障的快速恢复提供了科学有效的辅助手段，提高了电力负荷恢复的快速性和可靠性。

主权项

一种基于决策树剪枝算法的负荷恢复方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过潮流计算，确定停电区域；具体步骤如下：1‑1)潮流方程简化；电力系统中支路的潮流方程表达式如下：pij=Vi2gij-ViVj(gijcosθij+bijsinθij)---(1)]]>gij=rrij2+xij2≈0,bij=-xijrij2+xij2≈-1/xij---(2)]]>式中，i、j分别表示一条支路两端的节点，pij为支路ij有功潮流，Vi和Vj分别是节点i和节点j的电压，gij和bij分别为支路ij的电导和电纳，θij为节点i、j之间的电压相角差，电阻rij为支路ij的电阻，xij为支路ij的电抗；忽略电阻rij，仅保留电抗xij，此时，忽略支路对地电容，Vi＝Vj＝1，则支路潮流方程式(1)变为：pij=θi-θjxij---(3)]]>电抗记为电纳形式，表达式如下：Boii=Σj∈ij≠i1xij,Boij=-1xij---(4)]]>式中，Boii为节点i的自电纳，是节点i和与之相连所有节点之间的电纳之和，Boij为节点i、j之间互电纳；将潮流方程式(1)改写为矩阵形式，表达式如下：P1...Pn=B011...B01n.........B0n1...B0nnθ1...θn---(5)]]>记为:P＝B0θ    (6)式中，P为支路潮流矩阵，B0为节点电纳矩阵，n代表支路数，θ代表节点的电压相位差；1‑2)分别获取故障发生前后的电网模型并进行潮流计算，对比故障前后潮流，确定停电区域；具体步骤如下：1‑2‑1)根据基于IEC61970标准描述的电网模型结构描述文件，分别采集电网在故障发生前1分钟和故障后的电网模型结构描述文件，利用拓扑分析分别得到电网故障发生前1分钟的电网模型和故障发生后的电网模型；1‑2‑2)根据拓扑分析的结果，利用步骤1‑1)简化后的潮流方程分别对故障发生前1分钟的电网模型和故障发生后的电网模型进行求解，得到故障发生前1分钟的电网潮流矩阵和故障发生后的电网潮流矩阵；1‑2‑3)对比步骤1‑2‑2)得到的故障发生前1分钟的电网潮流矩阵和故障发生后的电网潮流矩阵，在故障发生前1分钟的电网潮流矩阵中潮流不为0而故障发生后的电网潮流矩阵中潮流为0的支路确定为失电支路，将所有通过失电支路连接的厂站连接后得到停电区域；故障前后的潮流矩阵中潮流都不为0的支路确定为带电支路，将所有通过带电支路连接的厂站连接起来确定为带电区域；2)生成决策树；将与停电区域的电压等级相同的带电区域记为非电源厂站，将比停电区域的电压等级高的带点区域记为电源厂站；以停电区域为起点，利用深度优先策略进行拓扑搜索，当找到与停电区域相连接的带电区域时，进一步判断该带电区域是否为电源厂站：如果该厂站是非电源厂站，则以该非电源厂站为起点继续执行路径搜索；如果该厂站是电源厂站，则终止该条路径的搜索，重新返回与该电源厂站相连接的上一个的非电源厂站或者停电区域，从该非电源厂站或者停电区域选择一条新的支路出发，继续搜索新的路径，直到所有的路径终点均为电源厂站，路径搜索结束；将停电区域、非电源厂站和电源厂站之间的全部搜索路径形成待恢复设备的决策树，决策树包括代表停电区域的根节点、代表非电源厂站的非叶子节点、代表电源厂站的叶子节点，以及连接任意两个相连节点之间的支路；如果从任意节点出发的支路数大于1，则将该节点同时记为分叉节点；3)确定影响因子，建立评估方程；3‑1)定义可灵活配置权重的影响因子，包括：Mgr，Ob和Mt；Mgr为供电路径上设备的负载度因子，表达式如下：Mgr=Σ(PiPimax)2/N---(7)]]>式中，Pi为支路i的潮流；为支路i的最大潮流限额，N为支路i所在的从决策树根节点出发的路径上的支路总数；Ob为负荷恢复操作序列中涉及的厂站数因子，表达式如下：Ob=NbNall---(8)]]>式中，Nb为当前路径上涉及的厂站数，Nall为决策树上的所有厂站数；Mt为负荷恢复操作序列中涉及的开关数因子，表达式如下：Mt=BopBall---(9)]]>式中，Bop为当前路径上从决策树根节点出发需要操作的开关数，Ball为当前路径所在的从决策树根节点到叶子节点的所有开关总数；3‑2)建立评估方程，表达式如下：Vm＝gMgr+kOb+bMt    (10)g+k+b＝1          (11)式中，Vm是对负荷恢复路径质量的评估值，g，k，b为权重系数；4)对步骤2)生成的决策树，通过深度优先搜索进行剪枝，得到负荷恢复的最优路径；具体步骤如下：4‑1)从决策树的根节点出发，任意选择一条支路出发作为初始路径执行深度优先搜索，初始路径的终点为该条路径上出现的第一个叶子节点；4‑2)对步骤4‑1)选定的初始路径，进行潮流计算，并根据评估方程，计算该初始路径的评估值作为当前最优评估值，并保存该初始路径为当前最优路径；4‑3)返回与当前最优路径终点连接的上一个分叉节点，从该分叉节点出发，选择任意一条新的支路出发执行深度优先搜索得到当前路径，当前路径的起点为根节点，终点为新的支路的终点，进入步骤4‑4)；若从该分叉节点出发没有新的支路，则返回与该分叉节点连接的上一个分叉节点继续搜索新的当前路径，进入步骤4‑4)；直至对决策树的所有路径搜索完毕，进入步骤4‑8)；4‑4)计算当前路径的Vm值并判定：若当前路径的Vm值大于当前最优评估值，则进入步骤4‑5)；若当前路径的Vm值小于或等于当前最优评估值，且当前路径的终点是一个叶子节点，则进入步骤4‑6)；若当前路径的Vm值小于或等于当前最优评估值，且当前路径的终点是一个非叶子节点，则进入步骤4‑7)；4‑5)终止当前路径的搜索，并在决策树中从步骤4‑3)确定的的分叉节点处对该条路径进行剪枝操作，重新返回步骤4‑3)；4‑6)以当前路径作为新的当前最优路径，当前路径的Vm值作为新的当前最优评估值；重新返回步骤4‑3)；4‑7)从该非叶子节点出发，继续深度优先搜索，新的终点设为与该非叶子节点直接连接的下一个节点，得到以根节点为起点的新路径作为新的当前路径，重新返回步骤4‑4)；4‑8)遍历决策树的所有路径后，最后保留的当前最优路径即为负荷恢复的最优路径方案。