一种用于含微网的配电网故障恢复方法

摘要

本发明涉及一种用于含微网的配电网故障恢复方法，方法步骤包括：⑴采用启发式规则生成初始可行方案，并在此基础上生成候选方案集；⑵利用遗传算法从候选集合中得到故障恢复的最优解。本发明首先考虑利用微网恢复失电区域负荷，减少了联络开关和分段开关的操作次数，从而有效地降低了故障恢复过程的线路损耗，提高了经济效益，本发明将启发式规则与遗传算法相结合，既能找到故障恢复的最优方案，又提高了寻找最优恢复方案的效率。

主权项

一种用于含微网的配电网故障恢复方法，其特征在于：方法步骤如下，⑴采用启发式规则生成初始可行方案，并在此基础上生成候选方案集；具体步骤如下：①统计全部失电区域，计算失电区域总负荷，判断失电区域内故障区下游的非故障失电区域是否含有具备孤岛运行能力的微网；②若含有具备孤岛运行能力的微网，确定所述微网的非故障停电区域内所有微网的可以外送的功率之和与停电负荷的总功率的关系，计算微网可以外送的功率；若有可外送功率，则首先考虑通过微网恢复负荷供电；否则，需确定其他各支撑馈线的负荷裕量，搜索相应的联络开关和分段开关以恢复供电；其中，微网可以外送的功率有一定的范围，该范围可以通过微网的能量管理系统计算得到并通过通讯系统传输到配电管理系中，即在供电恢复过程中此功率范围可以看做实时信息；③如果非故障停电区域内的所有微网可以满足失电负荷的供电需求，则不考虑切换联络开关和分段开关，直接通过微网恢复非故障停电区域内的供电，否则将剩余负荷转移到其他支路上；④若其他支路上可转移的功率之和仍不能恢复非故障停电区域内全部失电负荷，则考虑切除部分非重要负荷，重新回到步骤②进行搜索，直到生成一个初始可行方案为止；⑤以步骤④形成的初始可行方案为基础，逐步生成一个故障恢复的候选集合；⑵利用遗传算法从候选集合中得到故障恢复的最优解，具体步骤如下：①对系统中微网的输出功率以及各支撑馈线的支路的状态变量进行染色体编码，并对染色体进行交叉和变异操作，产生后代种群；②对交叉和变异后所产生的后代种群进行辐射状校验，并去除环网；③根据步骤②中去除环网以后的种群中的解，确定未恢复区域；④若未恢复区域中包含有具备孤岛运行能力的微网，优先通过具备孤岛运行能力的微网恢复负荷，根据微网恢复能力，修改相应的开关状态；⑤根据步骤③所确定的未恢复区域和步骤④得到的开关操作信息来修改相应的开关状态，计算目标函数，校验约束条件；校验约束条件具体为：所述目标函数首先考虑尽快地恢复尽可能多的负荷供电，即：$f=\min \{(BL-\underset{i\in \gamma }{\Sigma }{k}_i)+A(P_{loss.sys}+\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{P}_{loss.islandj})\}$所述约束条件为：A,支路容量约束，即S_i<S_imax，i＝1,2,…,n；B,节点电压约束，即U_imin≤U_i≤U_imax，i＝1,2,…,m；C,网络结构约束，即g∈G_R；D,微网外送功率约束，即：P_MGj≤P_MGj,max，j＝1,2,…,N_mg，Q_MGj≤Q_MGj,max，j＝1,2,…,N_mg；⑥根据目标函数和约束条件对染色体进行选择操作，适应性强的将会留下来，产生新的种群；⑦若满足终止条件，则输出最优解；否则，返回①，直至满足终止条件。