[发明专利]基于多目标离散粒子群的智能配电网故障恢复方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种含分布式发电配电故障恢复方法，特别是一种基于多目标离散粒子群的智能配电网故障恢复方法。 

背景技术

智能配电网是未来电网规划和建设的方向。“智能电网”指的是现代化的电力供应系统，它能够监控、保护和自动优化其内部互联元件的运行，进而有效满足用户安全、可靠和多样性的供电需求。配电和用电的智能化是智能电网研究的重点，而未来智能化的配电网将是智能电网的主要组成部分。智能化的配电网要求从传统的被动式的配网向主动式转变，这种配网有利于接入分布式发电单元，实现供电侧和用户侧都能实时地参与的智能化运行。微电网这种新型的网络结构恰是实现主动式配电网的一种有效的方式，开发和延伸微电网的概念能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，使传统电网向智能网络的过渡。 

配电网故障恢复指配电网故障发生后，通过确定最优的开关组合方案，实现恢复失电负荷最多、开关操作次数最少、网损最小等目标，同时满足恢复后配电网连通性、辐射状、馈线不过载等条件。配电网故障恢复是一个多目标、多约束的非线性优化问题，最终得到的解是一系列开关状态组合。传统的配电网故障恢复求解方法主要有启发式搜索方法和遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、多代理理论等智能 优化方法两类。启发式搜索方法将专家知识转化为相应的处理规则，但系统的初始状态对搜索结果影响很大，算法的稳定性不够好。智能算法中遗传算法应用最为广泛，对优化问题无可导和连续性要求，只需一个适应性函数或性能指标，且具有全局收敛性，其主要缺点是“早熟收敛”问题和收敛速度难于满足实时控制的需要。粒子群优化算法作为一种新型的基于群体智能计算方法，在解决经典优化算法难以求解的诸如不连续、不可微的非线性病态优化问题和组合优化问题时显示出了强大的优势。与其他进化算法相比,它具有思想简单、容易实现、可调参数较少和应用效果明显等优点， 

尽管PSO算法有较好的收敛和精度，但是其计算时间仍然无法满足微配电网系统对是实时性的要求，且算法参数的设置对算法性能影响较大 

发明内容

针对现有系统故障恢复的研究，大多针对的是传统的配电网络，但是由于智能配电网系统中各类分布式能源的引入，使得传统的配电网故障恢复算法不再符合新的要求，本发明提供一种能够适应新型智能配电网系统的、效率较高的基于离散粒子群算法的智能配电网系统故障恢复的方法。不同于以往的故障恢复方法，需要制定相应的故障恢复启发式规则，本发明内容无需相应的故障恢复规则，仅仅依靠智能优化算法对故障恢复这一多约束条件的问题进行求解；并且，本发明项目能够适用于目前分布式能源(DG)渗透率较高的智能配电网系统。基于多目标离散粒子群优化算法(BPSO)的智能配电系统的 故障恢复方法的流程图如图1所示。 

基于多目标离散粒子群智能优化算法的智能故障恢复方法，包括以下步骤 

1)初始化参数； 

2)初始化离散粒子群优化算法中的位置、速度，并根据智能配电网孤岛划分以及负荷恢复的算法，对每个粒子计算相对于多目标函数的各个适应度值fitness_k； 

3)基于适应度支配的概念，进行支配种群和非支配种群的归类； 

4)根据相应的更新规则，对支配种群中的粒子位置和速度进行更新； 

5)进行支配种群和非支配种群间的动态交换； 

6)检测是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则跳转步骤(4)，否则进入步骤7)； 

7)输出最终的优化结果。 

为进一步的阐述本发明内容的创新性，更详细的步骤内容如下所述： 

步骤1，初始化参数。 

1-1)确定离散粒子群优化算法中的最大迭代次数、粒子数、维度数、学习因子、惯性权重的取值以及各类目标函数的计算公式和相应参数。本发明方法——基于离散粒子群智能配电网的故障恢复方法中包含了三个方面的目标函数： 

i)尽可能多的恢复失电负荷