[发明专利]一种配电网故障处理方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于电力配电技术领域，尤其涉及一种配电网故障处理方法及系统。

背景技术

随着国民经济的高速发展和用电负荷不断的增长，我国的电力系统，特别是配电网及配电设备得到了长足的发展，配电系统的网络结构日趋于复杂。随着配电网的发展，对电能可靠性的要求，即对故障后快速重构，最大限度地恢复供电的要求，必然促使配电网内的联系更完善更紧密。

正常运行条件下，配电调度员周期性(如按季节)地进行刀闸操作以调节网络结构，通过网络重构，一方面平衡负荷，消除过载，提高供电电压质量；另一方面降低网络损耗，提高系统的经济性，在故障情况下，闭合一些常开刀闸，隔离故障支路，同时打开一些常闭刀闸，使系统保持开环运行状态，把故障支路的负荷全部或部分的转移到另一条馈线或同一条馈线的另一条支路上。所以网络重构是提高配电系统安全性和经济性的重要手段。

配电网故障恢复供电是指配电网发生故障后，在故障已被定位和隔离的基础上，研究如何恢复对无故障定点区域的供电的问题。

目前，常用到的故障恢复重构算法主要有：

1)启发式搜索算法：是基于对配电网的特殊特点的认识，辐射型运行结构，多个可选择的供电源，继电保护的概念和运行经验等。通过利用这些信息，使用寻找潜在的电源问题的维数大大减少，因此目前故障恢复算法中常用到该算法。该算法的缺点是：当可行方案不存在时，就无法提供一个尽量减少负荷失电的最佳方案。

2)人工智能法：它是模拟工作人员在实际工作中获得的经验进行操作所采用的方法。该方法在保证得到全局最优解方面效果很好，但是某些参数可能随着网络规模等因素的变化而变化，很难确定。

3)人工神经网络算法：它适用于映射复杂的非线性函数关系。该方法首先根据每个区域不同负荷的变化情况，用人工神经网络估计输入——初始化网络结构和负荷水平，然后决定系统的输出——最优结构，即为一个包含输入输出关系的样本。该算法存在着对输入初始值敏感、容易陷入局部极小等缺点。

4)遗传算法(GA)：它是基于自然选择和生物遗传的一种寻优方法，具有较强的鲁棒性和较好的寻优能力。遗传算法的本质是并行的，在搜索过程中虽然不会陷入局部最优，然而在实际的连续函数优化问题中，常常由于问题的复杂性，简单的遗传算法不能很好的解决这类问题。

现有的优化算法在解决函数优化问题时，虽然在各自的特定条件下都是有效的，但在应用于配电网的故障处理过程中，存在着鲁棒性不强、故障处理速度慢的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种配电网故障处理方法及系统，旨在解决利用现有技术处理配电网故障时，存在鲁棒性不强、故障处理速度慢的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种配电网故障处理方法，所述方法包括下述步骤：

步骤1：根据获取到的配电网故障区间及停电区间中分段开关及联络开关可能出现的状态组合，获取需构造的网格矩形的中心点坐标及步长；

步骤2：根据所述中心点坐标及步长，构造网格矩形，并建立所述网格矩形上预设位置的点的坐标与所述分段开关及所述联络开关的可能出现的状态组合之间的映射关系；

步骤3：将满足预设约束条件的与所述预设位置的点对应的状态组合带入预设的目标函数，获取目标函数值最小时对应一个或多个状态组合，并获取与所述一个或多个状态组合对应的预设位置的点；

步骤4：将中心点更新为与所述一个或多个状态组合对应的预设位置的点，按照预设的规律更新所述步长，判断更新后的步长是否小于预设的步长阈值，是，则返回步骤2，否，则执行步骤5；

步骤5：输出目标函数值最小时对应的一个或多个所述分段开关及所述联络开关可能出现的状态组合，以根据所述状态组合恢复供电。

本发明实施例的另一目的在于提供一种配电网故障处理系统，所述系统包括中心点及步长获取单元、构造单元、组合获取单元、更新单元、判断触发单元以及输出单元，其中：

中心点及步长获取单元，用于根据获取到的配电网故障区间及停电区间中分段开关及联络开关可能出现的状态组合，获取需构造的网格矩形的中心点坐标及步长；

构造单元，用于根据所述中心点坐标及步长，构造网格矩形，并建立所述网格矩形上预设位置的点的坐标与所述分段开关及所述联络开关的可能出现的状态组合之间的映射关系；

组合获取单元，用于将满足预设约束条件的与所述预设位置的点对应的状态组合带入预设的目标函数，获取目标函数值最小时对应一个或多个状态组合，并获取与所述一个或多个状态组合对应的预设位置的点；