[发明专利]一种基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法

权利要求书

1.一种基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：确定进行配电网孤岛划分的可行区域，所述配电网是含有分布式电源的配电网；

步骤2：根据配电网的拓扑结构将其转化为边赋权值的无向连通图，所述配电网的拓扑结构是一种辐射状结构，负荷节点简化为边赋权值无向连通图中的节点，支路简化为无向连通图中的赋权边，其负荷大小、重要性等级以及网络损耗均考虑在无向连通图的边中，并遵循以下原则：负荷功率越小，重要性越大，其计算的权值就越小，优先级就越高；在这种情况下，保留小容量负荷，可以扩大供电范围，减少切除负荷个数；

步骤3：初始化参数，生成神经元点火图；

步骤4：进行连通性判断约束；

步骤5：生成最小生成树，即最优孤岛备选方案；

步骤6：对划分出的孤岛进行电力潮流计算，评估孤岛安全性；

步骤7：对孤岛进行合并，给出最优孤岛划分方案。

2.根据权利要求1所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，所述支路的简化原则如下：母线节点与母线节点相连的构成的边，边的权值确定依据该支路有无变压器，有变压器的支路权值设定为0.5，反之为0；母线节点与电源相连的边权值设定为0，其优先权最高，在点火过程中最先被点火。

3.根据权利要求1所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，所述步骤3中，初始化神经元，进行点火分析时，需先建立一个点火计算信息表：神经元节点编号、神经元第二次点火时刻和神经元点火前驱；根据表中记录的信息，从最后神经元开始向前逆推找到神经元点火生成图。

4.根据权利要求1所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，所述步骤4中，进行连通性约束时，先建立一个神经元点火情况记录表：神经元节点编号和神经元n的标志位Flag；若神经元点火，则记录为1，否则为0；根据记录点火情况分析，若标志位全为1，则认为该点火生成图为连通的，即是我们所划分的最优孤岛；反之为不连通，根据点火情况对神经元分类，点火的神经元放入一个集合P内，未点火的放入另一个集合Q内。

5.根据权利要求4所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，当判断为不连通时，需要计算集合间的最短路径；在计算最短路径前，建立一个信息记录表：神经元节点编号、神经元n首次点火时刻和神经元n的点火前驱；只需记录集合Q中最早点火的神经元信息，并将信息融入到点火生成图中，继续进行连通性判断，直至生成的图均为连通图为止，即最小生成树。

6.根据权利要求1所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，所述步骤6中，进行孤岛安全性评估时，包括：

(1)孤岛功率平衡约束：

其中：P_i为节点i的注入有功功率，Q_i为节点i的注入无功功率，U_i为节点i的电压幅值，U_j为节点j的电压幅值，G_ij和B_ij为分别为节点导纳矩阵元素Y_ij的实部和虚部，δ_ij为节点i与节点j之间电压相位之差；

(2)电压约束：

U_imin＜U_i＜U_imax

其中：U_imin为节点i电压幅值的最小值，U_imax为节点i电压幅值的最大值；

(3)线路过载约束：

S_ij≤S_ijmax

其中：S_ij为线路流过实际容量；S_ijmax为线路允许流过最大容量。

7.根据权利要求1所述的基于脉冲耦合神经网络的配电网孤岛划分方法，其特征在于，所述步骤7中，对孤岛进行合并，形成最优孤岛；考虑边界点的情况，采取一种有效方案进行孤岛合并，在保证孤岛安全性以及稳定性的前提下，使孤岛数最少，以便在故障排除后，能够迅速恢复供电。