500KV区域控制中心控制域优化系统

摘要

本发明公开了一种500KV区域控制中心控制域优化系统，包括模型模块，用于建立并存储区域控制中心优化控制域的数学模型；数据模块，用于输入并存储模型模块中数学模型所需的基本参数；计算模块，用于根据模型模块的数学模型和数据模块的基本参数进行计算并存储结果；编码模块，用于对区域内500KV变电站进行二进制编码并存储该编码；寻优模块，用于根据计算模块的结果和编码模块的编码通过遗传算法寻找并存储区域控制中心优化控制域的最优解集；执行模块，用于根据寻优模块的最优解集选择性地将区域内500KV变电站接入区域控制中心并受其控制。本发明从建设运营成本、运行监控风险和控制操作效率来优化500KV区域控制中心控制域。

主权项

1.一种500KV区域控制中心控制域优化系统，其特征在于该系统包括：模型模块，用于建立并存储区域控制中心优化控制域的数学模型；数据模块，用于输入并存储模型模块中数学模型所需的基本参数；计算模块，用于根据模型模块的数学模型和数据模块的基本参数进行计算并存储结果；编码模块，用于对区域内500KV变电站进行二进制编码并存储该编码；寻优模块，用于根据计算模块的结果和编码模块的编码通过遗传算法寻找并存储区域控制中心优化控制域的最优解集；执行模块，用于根据寻优模块的最优解集选择性地将区域内500KV变电站接入区域控制中心并受其控制；所述的数学模型为多目标优化模型，其目标函数表述为：F(X)＝[TC(X),R(X),E(X)]→Optimal    (1)(1)式中：TC(X)——方案的综合成本；R(X)——方案的风险指标值；E(X)——方案的操作效率；X——控制变量集合；所述的X定义为区域内每一个500kV变电/串补站的控制归属权作为控制变量的集合，各站控制归属权的不同组合得到不同的区域控制方案作控制变量：X_i＝[x_i1 x_i2......x_iM](2)(2)式中：x_ij，j∈1,2,…,M——指第i种区控中心控制域方案中第j个变电/串补站的控制归属权；若变电站由区域控制中心控制，则x_ij置1；否则，x_ij置0；M是区域内变电/串补站的总数；所述的目标函数的约束条件包括：(1)监控系统的技术约束：定义因变量q_i为第i种候选控制域方案中区域控制中心控制的500kV变电/串补站数量，则 记常量参数如下：b1，b2，b3—1个变电站平均占用的监控系统模拟量、状态量和输出遥控量个数；b4—1个变电站对监控系统CPU处理能力的占用百分数；b5—1个变电站占用的保护管理信息系统前置机数；b6—1个变电站占用的远程图像监控系统的传输带宽;A1，A2，A3—1个区控中心软硬件支撑系统允许的监控系统模拟量、状态量和输出遥控量容量；A5—1个区控中心保护管理信息系统允许的前置机数；A6—1个区控中心远程图像监控系统的允许总传输带宽；则技术约束可表示为：b1*q_i≤A1;b2*q_i≤A2;b3*q_i≤A3;b4*q_i≤25％;b5*q_i≤A5;b6*q_i≤A6；(2)区控中心运行人员的数量限制：定义因变量m为区控中心一个值的运行班值班人员数量，则应该满足以下不等式约束：F_max(X_i)/W_p≤m≤m₀(3)(3)式中：常量W_p：一个运行人员单位时间内所能够处理的操作任务数量；常量m₀：1个区控中心最多能同时容纳的运行值班人员数量；F_max：一年中同一时段内并发操作任务的最大数量；记候选方案i下区控中心控制的开关设备总量为E(i)，用控制变量X的函数表述E(i)为：变电/串补站j的开关个数为E_j记区控中心年均操作任务数为Ni，则：N_i=α*E_i+β(4)(4)式中：α、β为拟合系数，根据区控中心历史运行统计数据样本（E0i，N0i），按如下公式求取，(5)式中：下标0表示区控中心当前控制域对应的方案,E_0i和N_0i分别为区控中心当前模式下的历史运行统计数据样本中开关设备总量、年均操作任务数；k为计算样本总数；记值班人员完成一个操作任务的平均时间为T小时，计算T时段内并发k个操作任务的概率时，记其每个操作任务在任意[t，t+T]时段内发生的概率为：p＝T/8760则在时段[t，t+T]出现S个操作任务的概率分布函数为：(6)式中：计算T时段内并发kk个操作任务的概率时，S取值为0，1，…，kk，…，N_i，N_i为年均操作任务数；该概率分布函数正态分布逼近的连续化曲线下对应置信区间Φ中S的最大值即为F_max；所述的TC(X)的计算公式为：(7)式中：IC为区域控制中心的投资建设成本； OC为总运营成本包括区控中心运营成本OC_d和变电站总运营成本OC_s；T为使用年限；i为资金年利润率；区域控制中心的投资建设成本IC计算公式为：(8)式中：C_j为常数项成本，j分别代表“监控，保护，图像，显示，数据，电源，培训”系统的建设投资；C_CE为通信系统造价；C_I为区控中心的基础设施建设成本；C_CE的计算公式为：(9)式中：c_CE为经折算的每千米通讯设施的平均造价（万/千米）；d_k为受控站k距离区域控制中心的距离；C_I的计算公式为：C_I=C_I0+C_I1*np  (10)(10)式中：C_I0为基建中的常数项；C_I1为人均可变系数；np为区控中心总人员数；OC_d的计算公式为：OC_d=C_p+C_D+C_EM  (11)(11)式中： C_p为区控中心年人工费；C_D为区控中心的日常营运开支；C_EM为设备维护费常量；C_p的计算公式为：C_p=ac*np  (12)(12)式中：ac为人均人工费；np为区控中心总人员数；np的计算公式为：np=p₀+p₁＝p₀+q_oc*m  (13)(13)式中：p₀为与区控中心控制的变电站数量q_i无关的行政和管理人员常量；p₁为与受控制变电站数量q_i相关的运行值班人数；q_oc为区域控制中心安排的运行班数量；m为区控中心一个运行班的值班人员数量；C_D的计算公式为：C_D=np×c_D0(14)(14)式中：c_D0为区控中心每人的平均日常营运开支；OC_s的计算公式为：OC_s=OC_c+OC_l=q_i*C_Lc+(M-q_i)*C_Ll+M*C_OD    (15)(15)式中：OC_c为集控方式变电站运营成本；OC_l为就地控制变电站的运营成本；q_i为第i种控制方案中区控中心控制的变电/串补站数量；C_Lc为受控变电站的人工费C_Lc；C_Ll为就地控制变电站的人工费增加量；M为区域内500KV变电站的总数； C_OD为集控方式或就地控制变电站的其他日常开支；OC_c的计算公式为：OC_c=q_i*(C_Lc+C_OD)C_Lc的计算公式为：C_Lc=ac_s*n_cp(16)(16)式中：ac_s为人均人工费；n_cp为每个受控变电站的总值班人数；OC_l的计算公式为：OC_l=(M-q_i)*(C_Ll+C_OD)C_Ll的计算公式为：C_Ll=ac_s*n_lp(17)(17)式中：ac_s为人均人工费；n_lp为每个受控变电站的总值班人数；所述的R(X)的计算公式为：R(q_i)=R₁(q_i)+R₂(q_i)=(M－q_i)*C*p₂+q_i*C*p₁(18)(18)式中：R₁(q_i)为区控中心运行风险值；R₂(q_i)为独立运行变电站运行风险值；M为区域内变电/串补站的总数；C为每个变电站所需监控的信息量常数；p₁为区控中心运行值班人员看错或者遗漏每条信息的概率；p₂为立运行变电站运行值班人员看错或者遗漏每条信息的概率；所述的E(X)的计算公式为：E(q_i)=1/(T₁+T_d)(19)(19)式中：T₁为倒闸操作的时间；T_d为应对突发事件延长的操作时间； T₁的计算公式为：T_l＝2A(N_A*t₁+(N_L-N_A)*t₂)(20)(20)式中：A为单个开关间隔一年发生的倒闸操作次数期望值；N_A为A类线路总数；N_L为区域内500KV线路总数；t₁为A类线路完成倒闸操作所需要的时间；t₂为B类线路完成倒闸操作所需要的时间；T_d的计算公式为：T_d=q_i*P_d*t_d  (21)(21)式中：P_d为一年中变电站发生需要多于2人就地应急处理的突发事故的概率；t_d为每次变电站发生需要多于2人就地应急处理的突发事故时“无人值班，少人值守”模式相对“有人值班”模式带来的延长的操作时间；所述的二进制编码采取如下方式：(1)对区域内的未接入区域控制中心的500KV变电站进行编号，如变电站1、变电站2、……变电站M；(2)区域内的每个变电站对象均有一组对应属性参数，包括：变电站坐标，主变台数，出线回数等；(3)区域内的每一回线路均用两端变电站的编号对来描述；(4)对于接入区域控制中心的变电站对应的二进制码取1，否则取0，这组由M位的二进制代码表示的编码序列就代表一个控制域方案；(5)第t代种群的第i个个体表示为其中，第j个基因反映了变电站j的受控情况，取值1或0；所述的遗传算法采取如下方式：(1)适应度函数设第t代种群的第i个染色体的序值为定义的适应度函数为：(2)多目标两阶段遗传算法算法11)初始种群：给定交叉概率p_c，变异概率p_m，种群规模N，最大进化代数T及临时存储器中的最大个体数目M；随机产生种群规模初始个体x_i=(x_i1，x_i2，…,x_im)(i=1,2,…,N)构成初始种群p₁，将p₁中所有个体进行快速非支配排序，将其中序值为1的所有个体放入临时存储器A_t中，令t＝1；2)交叉：从p_t中以交叉概率p_c随机选取若干个体形成交配池，从规模为N_c＝N*p_c的交配池中随机选择一对参加交叉操作的父代个体执行交叉操作，生成后代记为没有参加交叉操作的个体记为自己的后代，生成后代的集合记为q_t；3)变异：从q_t中以变异概率p_m选择参加变异操作的父代个体执行变异操作，生成后代没有参加变异操作的个体记为自己的后代，生成后代的集合记为4)保优存档：用中序值为1的个体替换A_t中的个体，并生成新的临时储存器A_t+1；5)选择：对中的个体，确定适应度函数为将个体按适应度由大到小排序，选取前N个组成下一代种群p_t+1，令t=t+1；6)终止条件：当临时存储器A_t+1中个体数目达到M时，转算法2；当满足预设代数T时，停止，输出A_t+1中的个体，否则，转步(2)；算法21)初始种群：用于算法1相同的交叉概率p_c，变异概率p_m，种群规模N，及临时存储器中的最大个体数目M，以p_t中的个体为初始种群,对p_t中的个体，进行如下的算法操作；2)交叉：从p_t中以交叉概率p_c随机选取若干个体形成交配池，从规模为N_c＝N*p_c的交配池中随机选择一对参加交叉操作的父代个体执行交叉操作，生成后代记为没有参加交叉操作的个体记为自己的后代，生成后代的集合记为q_t；3)变异：从q_t中以变异概率p_m选择参加变异操作的父代个体执行变异操作，生成后代没有参加交叉操作的个体记为自己的后代，生成后代的集合记为4)保优存档：用中序值为1的个体替换A_t中的个体并生成新的临时储存器A_t+1，当{|A_t+1|}>M时，由确定拥挤度的方法减少A_t+1中的个体数目至M；5)选择：对中的个体，确定适应度函数为将个体按适应度由大到小排序，选取前N个组成下一代种群p_t+1，令t=t+1；6)终止条件：当满足预设的代数T，或临时存储器中个体数目达到M，且使得ρ_t，s_t均趋于0时，停止，输出A_t+1中的个体，否则，转步(2)。