基于稀少量测数据下的配电网络动态重构研究

论文摘要

配电网络重构问题是一个大规模、混合整形、非线性组合优化问题。配电网络重构的目的是通过改变线路开关的状态来变换网络结构,在实现电力供需平衡的前提下,减少网络的运行损耗,并满足容量和电压等约束。绝大多数对配电网重构的研究都是以降低线损为目标的,这需要大量的馈线配电变压器负荷数据,而我国配电网的各个供出负荷(即配电变压器)一般都不量测,只有在装设FTU的配电网节点处才能得到电压与流过的功率等数据,所以配电网严重缺乏量测数据,而只需知道FTU的量测数据,就可以进行以负荷均衡化为目标的配电网络重构。本文进行了以负荷均衡化为目标的配电网重构与以降低线损为目标的配电网重构的相关性分析,实验结果表明负荷均衡率和线损率之间有较强的相关性,所以可以用以负荷均衡化为目标的配电网重构近似代替以降低线损为目标的配电网重构,这样在只能量测FTU数据的情况下就可以进行配电网重构。配电网络重构问题根据优化时间的不同可分为静态重构问题和动态重构问题。在以上相关性分析基础上,本文提出了一种能最大程度地利用现有的静态重构研究成果,解决配电网动态重构问题的方法—时间递推合并法。该方法将某个时区先按一小时为时间间隔进行时段划分,结合每一时段静态重构,进行初步划分,判断开关操作是否满足约束条件,不满足,则以两小时为一时段重新进行时段划分,判断是否满足约束条件,不满足,则再以三小时为一时段进行时段划分,以此类推,直到出现满足开关操作约束条件的划分方式,则可认为此方案为最佳方案。根据上述方法编制了相应的程序,并在算例上进行了测试和分析,结果验证了提出方法的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 本文研究的背景和意义
• 1.2 配电网重构的国内外研究现状
• 1.2.1 静态重构算法
• 1.2.2 动态重构算法
• 1.3 本文的主要的工作
• 2 负荷均衡率与线损率的相关性分析
• 2.1 前言
• 2.2 配电网潮流计算
• 2.2.1 配电网潮流计算的分类
• 2.2.2 前推回代潮流算法
• 2.3 以负荷均衡化为目标的配电网重构
• 2.3.1 数学模型的建立
• 2.3.2 程序设计流程图
• 2.4 以降低线损为目标的配电网重构
• 2.4.1 数学模型的建立
• 2.4.2 支路交换法
• 2.4.3 基于支路交换法的配电网重构
• 2.5 相关性分析
• 2.6 算例
• 2.6.1 IEEE16 节点系统
• 2.6.2 三分段三连接配电网
• 2.6.3 算例结果分析
• 2.7 本章小结
• 3 遗传算法在配电网静态重构中的应用
• 3.1 前言
• 3.2 基本遗传算法及其改进
• 3.2.1 遗传算法的基本流程
• 3.2.2 编码
• 3.2.3 初始种群设定
• 3.2.4 适应度函数
• 3.2.5 遗传操作
• 3.2.6 终止规则
• 3.2.7 遗传算法的改进
• 3.3 遗传算法应用于配电网络重构存在的问题
• 3.3.1 不可行解的产生
• 3.3.2 不可行解的解决方案
• 3.4 基于改进遗传算法的配电网重构
• 3.4.1 以负荷均衡化为目标的配电网络重构数学模型
• 3.4.2 染色体编码
• 3.4.3 初始种群的生成
• 3.4.4 染色体的适应度函数
• 3.4.5 遗传操作
• 3.4.6 算法的终止判据
• 3.5 本章小结
• 4 配电网络动态重构
• 4.1 配电网络动态重构的分析
• 4.1.1 配电网络动态重构的研究现状
• 4.1.2 配电网络动态重构常用的数学模型
• 4.1.3 动态重构与静态重构的联系与区别
• 4.2 动态重构的求解
• 4.2.1 本文动态重构的求解思路
• 4.2.2 动态重构具体实现
• 4.2.3 合并后负荷的重构方式
• 4.2.4 相邻时段阀值
• 4.2.5 动态重构的流程
• 4.3 算例分析
• 4.4 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录