配电网高级应用软件的设计与研究

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摘 要 本文从配电网高级应用软件的整体入手，依次对网络拓扑分析、网络重构、状态估计、电压与无功优化等四种模块进行了分析，在总结比较不同算法的基础上，提出各模块的优势算法并分析了设计思路，为进一步开发配电网高级应用软件打下了基础。

关键词 配电网；高级应用软件；算法

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）12-0028-01

随着国民经济的高速发展，社会对电力的需求越来越大，电力网络的大规模发展及电价机制的市场化运行，对电网的安全行、可靠性、灵活性和经济性提出了新的要求。对于配网自动化系统在电网运行中遇到的一些实时运行问题，以及发展过程中出现的新问题新情况，依靠传统的离线潮流计算方法和调度运行人员的经验已经难以解决。因此急需实用型分析工具来帮助合理调度电网负荷，在此情况下，配电网的高级应用应运而生，这些高级应用软件成为了配电网调度与管理的有效工具， 使调度由经验型上升到科学的实时分析型。特别是近年来配网自动化技术的迅速发展，客观上为高级应用软件的研究与应用提供了广阔的平台，创造了良好的基础。

1 软件应用的基础

配电网高级应用软件的各功能模块通过数据库联系在一起，通过使用统一的数据来源和格式，组成一个便捷、灵活的应用软件系统。运行的基础依赖于大量有关配电网状态的数据，这些数据主要来源于网络建模、实时数据采集以及人工录入。因此在运行高级应用软件时，首先应建立相关的通信链接，从SCADA实时库和历史库获得大量基础数据提供给高级应用软件。其次应针对不同应用软件中不同算法的需求，对配电网络进行接线分析，然后利用获得的数据进行计算后，再把数据存入高级应用数据库，以便配电自动化系统的应用。

2 配电网软件模块设计

2.1 网络拓扑分析

配电网实际运行过程中，开关状态的变化可以直接引起网络拓扑结构的变化，因此实时跟踪判断网络拓扑结构的变化状态可以为潮流分析、故障定位、网络重构等高级应用功能的实现建立精确性的基础。配电网开关数量巨大，接线极其复杂，网络拓扑分析作为其他高级分析的基础具有重要的意义，其计算速度直接影响所有高级应用软件的速度。目前国内外在这方面现有的研究有矩阵表示法、结点消去法、树搜索表示法等。

矩阵分析法结构性强，数据组织比较简单，适应性强。但是大量的矩阵运算使得计算速度较慢，而且在计算过程中所占存储空间也比较大，这些都影响了网络拓扑的计算速度。结点消去法大大减少了计算冗余度和计算量，提高了计算速度，但会影响到其它高级应用功能分析。搜索法是当前网络拓扑分析中应用最为广泛的一种分析方法，它主要通过搜索节点与其相邻节点之间连通关系的方法来进行拓扑分析的。搜索法可分为深度优先搜索法和广度优先搜索法。其中广度优先搜索法对每个节点只进行一次遍历，其搜索速度快于深度优先搜索法。

采用面向对象技术及分类分层的思想对配电网中的设备进行建模，考虑静态拓扑与动态拓扑相结合的方式，对原有的模型进行合并简化，正确反映配电网的特点，选择广度优先搜索法进行拓扑分析，得出其他高级应用软件所需的基础数据。

2.2 网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要内容之一，是提高配电网安全性和经济性的重要手段。配电网重构分为正常运行时的网络重构和故障情况下的重构。正常重构是指在正常的运行条件下，根据运行情况进行开关操作以调整网络结构，从而改变网络中的潮流分布；正常重构能平衡负荷、消除过载，降低配电网网损，提高系统的经济效益。故障重构是根据故障定位信息，隔离故障区域，并在故障后迅速恢复非故障供电，通过配电网重构，可以隔离故障，缩小停电范围，并在故障后迅速恢复非故障区域供电，提高供电可靠性。

网络重构算法大致可以分为三种：数学优化方法，启发式搜索方法，以及人工智能方法。其中数学优化的方法存在着维数灾害，同时也存在计算量大，计算时间长，实时性不强等问题。启发式搜索方法在缩小了求解空间之后，能够快速得到恢复方案，比较适合在线计算，但当配电网发生多重故障时，关联区域之间会产生复杂的状况，可能导致启发式规则难以形成。人工智能方法以其独特智能特性在众多领域得到了广泛的应用，在众多人工智能算法中，粒子群算法具有并行处理、鲁棒性好、能以较大概率找到问题的全局最优解等特点，且计算效率比传统随机方法高，既适合科学研究，又适合工程应用。

根据配电网的特点，全面考虑电源与支路容量限制、节点电压平衡、开关操作损耗以及网损等因素，选择几种满足配电网运行要求、经济性及用户满意度最好的目标，确定其权重并形成综合目标函数；采用基于环路的十进制编码策略的粒子群算法进行重构分析，制定网络重构和恢复供电方案，实现非故障区域的恢复供电。

2.3 状态估计

配电网状态估计是配电自动化系统的一项重要高级应用功能，是通过一些可以获得的量测数据估计另一些未量测的信息，由此可以获得全网当前时刻各部分的运行状态和参数，为其他配电网高级应用软件系统提供可靠的实时数据信息，应用状态估计还可以检测与剔除坏数据，提高数据精度，增加配电网不良量测数据的辨识度，并通过负荷估计及其他相容性分析方法进行一定的数据修复和补充。

目前配电网状态估计的算法主要有加权最小二乘法、量测变换法和正交变换法。最小二乘法收敛性能好，估计质量高，但是计算时间过长和内存占用量高都制约了其在配电网中的应用；量测变换法将所有的量测量在迭代过程中转化成等值的电流或功率量测，和选定的状态变量形成增益矩阵，并进行常数化，计算速度和内存都有明显改进。本方案拟采用量测变换法，以支路功率为状态变量，将基本数据分为支路类和节点类分别进行估计，并在解决弱环网的问题上进行深入研究，使之能够适应各种配电网的模型。

2.4 电压/无功优化

配电网实现电压和无功功率的优化控制可以有效地改善电压质量，减少网络损耗。其主要手段是及时调节有载调压变压器分接头和投切并联电容器组。传统的配电网络电压无功控制方法有牛顿法、线性规划法、非线性规划法、灵敏度法等，随着人工智能的出现，相继出现了模拟退火、遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等各种算法。

电压无功优化系统首先从调度SCADA实时库，提取需要参与计算的实时数据，然后假设电网损耗最小为目标函数，利用潮流计算、数值分析等方法，依次求得：电容器最佳投切容量、主变有载调压分接开关最佳档位、电网最优运行电压、电容器投切次数和主变有载调压分接开关调节次数。实现的主要功能包括：电压优化调节功能，无功优化补偿功能，无功电压综合优化功能。通过上述功能的综合使用，达到电压无功优化的效果，保障电网的经济安全稳定运行。

3 结束语

配电自动化系统的建模和高级应用软件的研究和应用对配电网的安全、优质、经济运行有着重要的作用，目前我们正在对软件的算法及功能进行逐步完善和扩充， 使配电网高级应用软件更好的成为专业人员必不可少的工具。

参考文献

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