基于圖論的智能配電網(wǎng)故障恢復智能優(yōu)化方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于圖論的智能配電網(wǎng)故障恢復智能優(yōu)化方法，特別針對修正智 能優(yōu)化算法在故障恢復問題中所產(chǎn)生的大量不可行解。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著配電網(wǎng)建設的加強和微電網(wǎng)技術(shù)的日趨成熟，分布式發(fā)電（distributed generation，DG)在電網(wǎng)中的作用越發(fā)重要。DG接入配電網(wǎng)使得配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)變得越發(fā)的 復雜，一旦配電網(wǎng)發(fā)生故障，若無法快速制定相應的故障恢復策略，有可能導致停電面積的 擴大，難以充分發(fā)揮DG的最大優(yōu)勢，造成巨大的經(jīng)濟損失。因此，含DG配電網(wǎng)的故障恢復 策略對于配網(wǎng)的安全性至關(guān)重要。
[0003] 含DG配電網(wǎng)的故障恢復是一種大規(guī)模、非線性、多目標的組合優(yōu)化問題，目前求 解方法主要有啟發(fā)式搜索方法和智能優(yōu)化方法。啟發(fā)式搜索方法通過制定相應的啟發(fā)式搜 索規(guī)則，獲得故障恢復路徑，搜索速度快。但該方法一般屬于先搜索、后調(diào)整的兩步式優(yōu)化 方法，調(diào)整的規(guī)則通常人為制定，由于人工經(jīng)驗的局限性，啟發(fā)式規(guī)則的制定往往較難且不 全面，易使最終的優(yōu)化結(jié)果陷入局部最優(yōu)，算法缺乏廣泛的適用性；而且，若配電網(wǎng)中含有 聯(lián)絡開關(guān)，則啟發(fā)式算法不再適應，因此無法解決含聯(lián)絡開關(guān)的配電網(wǎng)故障恢復問題。智能 優(yōu)化方法主要通過粒子群算法、遺傳算法、進化算法等應用于故障恢復問題的求解，該方 法建模全面，無須制定相應的啟發(fā)式規(guī)則，且能夠適應于含聯(lián)絡開關(guān)的配電網(wǎng)故障恢復。但 智能算法采用隨機尋優(yōu)的方式，易在優(yōu)化過程中產(chǎn)生大量違背配電網(wǎng)輻射狀約束、功率平 衡約束的不可行解，若不進行修正，算法的效率將會降低，易使算法陷入局部最優(yōu)解。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點，提供一種基于圖論的智能配電網(wǎng)故障恢復智 能優(yōu)化方法。
[0005] 針對智能優(yōu)化算法應用于配電網(wǎng)的故障恢復問題時，易在尋優(yōu)過程中產(chǎn)生大量不 滿足配電網(wǎng)輻射狀約束、功率平衡約束的不可行解，降低算法效率，使算法陷入局部最優(yōu)。 本發(fā)明提供一種基于圖論的智能配電網(wǎng)故障恢復方法，特別針對修正智能優(yōu)化算法在故障 恢復問題中所產(chǎn)生的大量不可行解。本發(fā)明可適用于絕大多數(shù)的智能優(yōu)化算法，只需在基 于智能優(yōu)化算法的故障恢復方法中加入本發(fā)明項目的修正方法，即可提高智能優(yōu)化算法的 效率，降低算法尋優(yōu)過程中不可行解的數(shù)量。本方法無須制定繁瑣的啟發(fā)式規(guī)則，直接運用 圖論的相關(guān)理論對不可行解進行修正，使其滿足配電網(wǎng)故障恢復模型的各類約束條件。
[0006] 本發(fā)明所述的基于圖論的智能配電網(wǎng)故障恢復智能優(yōu)化方法
[0007] 以量子粒子群算法為例，基于圖論的故障恢復方法的流程圖如圖1所示，發(fā)明方 法詳細步驟敘述如下：
[0008] 1)輸入網(wǎng)絡參數(shù)：配電網(wǎng)絡的原始結(jié)構(gòu)，各條支路的線路參數(shù)，各個節(jié)點的負 荷、DG數(shù)據(jù)等參數(shù)。
[0009] 2)輸入當前發(fā)生故障的線路編號，將其相應的開關(guān)狀態(tài)量零。
[0010] 3)設置量子離散粒子群算法的維度、迭代次數(shù)以及相應的參數(shù)值。
[0011] 4)初始化各個粒子的位置值xk(即開關(guān)的狀態(tài)量）、量子比特位、旋轉(zhuǎn)角、局部最 優(yōu)向量xp和全局最優(yōu)向量xg。
[0012] 5)基于圖論的粒子位置值修正
[0013] 5. 1)網(wǎng)絡狀態(tài)矩陣生成。針對智能配電網(wǎng)的故障恢復模型，隨機生成的網(wǎng)絡中開 關(guān)狀態(tài)，即粒子的位置值修正為用于配電網(wǎng)故障恢復計算的關(guān)聯(lián)矩陣。修正方法如圖2為 例：該粒子的第一維位置值為1，則將關(guān)聯(lián)矩陣中對應于第一個開關(guān)兩端的節(jié)點1和節(jié)點2 中的值置為1，即第一列第一行和第一列第二行中的值置為1 ;該粒子的第二維的位置值也 為1，則將關(guān)聯(lián)矩陣中對應于第二個開關(guān)兩端的節(jié)點2和節(jié)點3的值置1，即第二列第二行 和第二列第三行中的值置1 ;以此類推，直至遍歷完整個配電網(wǎng)的所有開關(guān)，即粒子的所有 維度的位置值。
[0014] 5.2)網(wǎng)絡區(qū)域劃分。為了辨別初始狀態(tài)矩陣中各個區(qū)域網(wǎng)絡的劃分情況，本發(fā)明 項目采用圖論中floodfill算法進行網(wǎng)絡的區(qū)域劃分。該方法的主要思想為：首先輸入起 始節(jié)點、目標顏色和替換顏色。通過遍歷所有的節(jié)點以尋找到和初始節(jié)點相連的節(jié)點，并將 其顏色改為替換顏色。結(jié)合floodfill算法，網(wǎng)絡區(qū)域劃分的主要流程如下所述，示意圖 如圖3所示。
[0015] 5. 2. 1)輸入初始未染色的開關(guān)節(jié)點號、目標顏色和替換顏色。
[0016] 5. 2. 2)結(jié)合網(wǎng)絡所形成的初始鄰接矩陣，將與初始開關(guān)節(jié)點號相鄰的節(jié)點染成替 換顏色，直至遍歷完初始節(jié)點所在區(qū)域內(nèi)所有未染色的節(jié)點。
[0017] 5.2.3)選擇其余未染色的開關(guān)節(jié)點號，重新選擇替換顏色，進行步驟2. 2)操作， 直至遍歷完整個配電網(wǎng)的節(jié)點。
[0018] 5. 2. 4)標記為同一顏色的節(jié)點為同一個區(qū)域，實現(xiàn)網(wǎng)絡區(qū)域的劃分。
[0019] 5. 3)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)修正。隨機生成的初始網(wǎng)絡中各個區(qū)域不一定滿足配電網(wǎng)輻射狀的 約束要求，本發(fā)明項目采用圖論中的破圈法對網(wǎng)絡中各個區(qū)域的結(jié)構(gòu)進行修正。破圈法是 尋找連通圖中最小生成樹的一種方法。若所形成的各個區(qū)域中均沒有回路，即若各個區(qū)域 滿足輻射狀網(wǎng)絡約束，則無須進行破圈操作；若其中某個區(qū)域內(nèi)有回路，則隨機刪去該回路 上的一條邊，再進行驗證，直至該區(qū)域內(nèi)的回路被消除，形成最小生成樹。通過破圈法，可以 較容易地使初始網(wǎng)絡狀態(tài)矩陣滿足配電網(wǎng)的輻射狀約束，無須制定其他的回路解環(huán)方法等 形成輻射狀網(wǎng)絡。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)修正的過程如圖4所示。
[0020] 5. 4)負荷校驗。對各個區(qū)域內(nèi)進行功率平衡約束的校驗，若不滿足約束，按照發(fā)明 內(nèi)容中步驟4)進行修正操作；若滿足功率平衡約束，進行下一步。修正方式為：按深度等 級從大到小、負荷等級從大到小的順序，依次切除節(jié)點上的負荷，直至滿足功率平衡約束條 件。例如，首先切除深度等級為n的節(jié)點上的三級負荷，再切除該節(jié)點上的二級負荷，然后 切除深度等級為n-1的節(jié)點上的三級負荷，依次類推。保證一級負荷必須恢復供電。
[0021] 圖5以一個簡單的9節(jié)點網(wǎng)絡為例，簡要說明負荷校驗的流程。圖中，DG表示微源； L表示負荷；L后括號內(nèi)的代表負荷等級；各個節(jié)點中的數(shù)字代表該節(jié)點的深度等級；切除 負荷的順序則以1、2來表示。該算法通過最短路徑算法和深度標記，實現(xiàn)負荷切除的前期 工作，最后進行負荷校驗，若滿足功率平衡約束，則不