2.陕西银河电力自动化股份有限公司,陕西西安710075)
关键词：
2.ShaanxiGalaxyElectricPowerAutomationCo.,Ltd,Xi''an710075,China)
Keywords:distributionnetworks;distributionnetworkreconfiguration;optimization;distributionautomation
0引言
随着城乡电网的建设和改造的顺利进行，各地形成了多供电途径的、具有灵活互带能力的网格状配电网，在此基础上利用人工智能寻求最优运行方式并实现网络重构，对于提高供电可靠性、扩大供电能力、降低线路损耗具有重要意义。
针对配电网络重构已经有大量文献发表，主要研究成果包括：采用遗传算法［1］或模拟退火算法［2］等进化算法进行优化；采用支路交换法［3］或最优流法［4］等启发式算法进行优化；在我国配电线路分段少、馈线间的负荷转移必须成组进行的情形下，还可采用健壮性更好的负荷均衡化方法［5］进行优化。
上述研究成果对于配电网经济运行具有较大的指导意义，但是仍存在一个不足，就是优化所依据的数据仅来源于某一个时间断面的负荷数据。而实际上负荷是变化的，比如一天中的负荷变化就非常明显并且有规律。如果仅根据当前时刻的负荷情况进行网络运行方式调整，可能刚调整完不久该方式就会因为负荷的变化而需要再次调整，导致一段时期内过于频繁地改变运行方式，不仅增大了操作成本和操作风险，而且对用户正常用电也会造成影响。
本文提出一种考虑负荷变化趋势的配电网络优化方法，可以得出在未来一段时间内都适合的少数几种优化运行方式，避免了切换收益小或刚切换不久又要进行方式调整的不必要的方式切换，减少了开关操作次数。
配电网过程优化是依据负荷预测结果，寻求在未来一段时间内能够以较少的开关操作次数和个数达到较大收益的各种运行方式以及方式切换的时机。
采用文献［5］提出的方法对配电网进行建模，即将配电开关看作是节点，而将配电开关围成的线路和配电变压器综合看作区域，采用复数功率反映负荷，显然节点m的负荷Sm等于其所有子节点的负荷之和加上它们围成的区域的负荷S(m,α)，即
其中:α是节点m的所有子节点的集合。
反过来，区域的负荷S(m,α)等于它的入点m的负荷Sm减去它的所有出点的负荷，即
其中:γ为配电区域的出点的集合。
配电网过程优化可以采用下列步骤：
第一步：配电区域负荷预测。对于一个配电自动化系统，在正常情况下，配电开关处的负荷可从数据采集装置中获得，然后根据式(2)可以得到各个区域的负荷，利用这些数据可以采用文献［6］的方法预测出各个区域未来的负荷情况。
第二步：以一定的时间间隔ΔT，根据进行相应时间断面的负荷预测数据f(nΔT)进行短期网络优化，其中n为非负整数，ΔT的取法依负荷预测数据的时间间隔而定，比如：半小时、一小时等。短期网络优化以负荷均衡化或减少线路损耗为目标，这样得到一系列优化结果（即最优的运行方式安排时间表），如图1(a)所示。图中A、B、C、D和E代表运行方式。
第四步：在第三步优化结果中，相邻时间段一定具有不同的方式，比如［0，2ΔT］段方式A较好，而［2ΔT，4ΔT］段方式B较好。在本步当中，要判断究竟有没有必要全部进行这些方式切换。为此首先要定义相邻的两个时间段分别表示为K和K 1，并设第一个时间段的序号为1、最后一个时间段的序号为M。接下来计算评价函数：g(XK,XK)和g(XK,XK 1)，它们分别代表在K和K 1时间段始终采用XK方式和在交界处从XK方式切换到XK 1方式的损益情况，即
我们定义Ws为方式切换最小收益阈值，只有当方式切换后的最小收益值超过Ws时才考虑进行运行方式的切换。Ws为综合考虑了开关的操作成本、操作风险和期望的方式切换最小收益等因素，Ws取的越大,往往运行方式切换机会越少，反之Ws取的越小,往往运行方式切换机会越多。
对于具有不同运行方式的相邻两个时间段K和K 1，当有如下情况：
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