电力系统配电网规划研究

电力系统配电网规划研究引言配电系统是电力系统到用户的最后一环，它与用户的联系最紧密，对用户的供电可靠性和供电质量的影响也最直接。配电系统安全、可靠、经济的运行不仅关系到电力公司的经济效益，而且对于提高用户的满意度和树立良好的公司形象有着重要意义。在我国电力工业发展的过程中，长期以来存在着“重发轻供不管用”的倾向，致使大多数配电系统网架薄弱。近年来，经济的持续发展和人民生活水平的不断提高使得配电系统的问题更加严峻。具体表现为：1）配电系统建设明显滞后于城市建设和发输电系统的建设；2）网架薄弱，供电不合理，有些地方存在“有电送不出”的现象；3）供电质量差，可靠性低，损耗高；4）配电自动化程度低；5）电压等级低，致使变电站布点和馈线布线都存在困难。配电系统规划在我国正面临着前所未有的机遇和挑战。1配电系统的特点配电系统有两个明显的区别于发输电系统的特征：电压等级低和辐射状运行。只有同时满足这两个条件的电力系统才称得上是配电系统。配电系统规划主要包括几个相互联系的部分：负荷预测、中低压配电网规划、无功优化规划和配电自动化规划。负荷预测是配电系统规划的基础，错误的负荷预测，不管是负荷量的错误，还是增长位置的错误，都会导致不合理的规划，给电力公司和用户造成损失。配电系统规划要求配电负荷预测不仅能预测负荷的量，而且要预测未来负荷增长的位置。目前，国内配电网负荷预测方法主要是采用负荷密度法。这种方法过分依赖于城市发展规划，而且负荷密度的取值完全凭经验，因而，预测效果不好。传统的优化算法在求解配电网规划问题时，往往对问题作如下简化：1）将变电站和馈线系统分开规划；2）将非线性问题线性化；3）将多阶段问题分解成单阶段问题；4）不考虑配电网的辐射状运行约束；5）不考虑可靠性。所有这些简化使得所求出的解只是在某一特定条件下的局部最优解，从而影响了它的实际应用。2配电网规划方法在过去的30年中，人们对配电网规划问题进行了卓有成效的研究，经历了模型由简化到全面、算法由简单到复杂的过程。配电网规划模型通常涉及以下几个方面：（1）变电站和馈线系统是分开考虑还是同时考虑；（2）负荷是静态的还是动态的；（3）是否考虑电压约束和设备的容量约束；（4）是否考虑可靠性；（5）是否考虑费用和运行约束的非线性；（6）是否考虑辐射状运行约束等。从算法上来看，配电网规划可以分为：（1）线性规划法；（2）近似优化法；（3）遗传算法和模拟退火算法；（4）不确定性规划方法。在配电网规划模型方面，目前的大部分规划方法通常只能考虑上述六个方面其中的几个方面，特别是对可靠性和辐射状运行约束的考虑不够。至今为止，还没有出现一种能够综合考虑如下决策变量的模型：（1）变电站的位置、容量；（2）馈线的型号、路径；（3）开关设备的装设；（4）设备投入时间。另外，在实际配电网规划中，规划人员常常需要根据规划的目的和要求对决策变量进行取舍和裁剪，当负荷变动不大、没有大的设备投入时，配电规划人员要解决的是配电网重构问题，规划模型中就不涉及变电站和馈线的决策；当不考虑可靠性时，模型中就不涉及开关设备的决策等。这就要求配电网规划模型和算法既要具备全面性和完整性，又要具备灵活性和可裁剪性。在配电网规划算法方面，线性规划和近似优化类算法通常对配电网规划模型作若干简化，如变电站和馈线系统分开处理、将非线性费用和运行约束线性化、不考虑辐射状约束和可靠性等。所有这些简化使得所求出的解只是在某一特定条件下的局部最优解，从而影响了它的实际应用。遗传算法作为一种通用的问题求解模型，正是在这种背景下引入配电网规划问题的。遗传算法不仅能够考虑非线性、不连续的约束和目标函数，而且可以提供一组优化解以辅助规划人员进行决策，因而特别适于配电网规划的求解。但是，传统的遗传算法没有很好地利用配电领域的专业知识来指导寻优过程，寻优速度相对较慢。3传统遗传算法处理配电网规划问题的不足传统的遗传算法采用随机产生的二进制数或整数串来表示方案的网络结构，0表示配电设备在某阶段不投入运行，1表示投入运行。这种染色体编码方法是以规划网络图为基础的，编码串的长度取决于设备数。另外，该编码策略很难保证所产生的方案是可行的。即使是可行方案，交叉和变异操作也很容易使之变得不可行。由此可见，采用这种编码策略，要找到一个可行解也是困难的，而且该策略需要额外的辐射性检验子程序来确定是否对不可行的方案进行惩罚，因而传统遗传算法通常难以在比较短的时间内给出最优规划结果。因此，遗传算法应用于配电网规划问题的关键是要找到一种编码策略。该策略不仅能够以尽可能短的染色体串来表示网络结构，而且要使得产生的方案从编码上保证所有方案都是可行的。针对传统遗传算法寻优速度慢、无法满足工程实际需要的问题，人们提出了许多改进算法，如交叉率和变异率的自适应调整，提高遗传算法的局部搜索能力等。这些算法能够在一定的范围内提高寻优的速度，但提高的幅度有限。在配电网规划中，一个可行方案应该在满足对所有负荷点供电的基础上保持网络的辐射状运行。传统遗传算法处理辐射约束的方法有两种：（1）在方案评估过程中检查方案的辐射性，对产生环的方案进行惩罚；（2）在方案评估过程中不考虑辐射约束，对优化结果进行解环后产生辐射状网络。第一种处理方法在随机产生的方案中，可行方案的比例相当低，导致进化速度慢，不容易找到全局最优解。第二种方法方案评估，包括网损和可靠性，是以环网为基础的，从而导致较大的误差。4改进方案为了产生一个可行方案，就必须通过不建或装设常开开关的方式来断开馈线支路，使得网络满足可行方案的三个条件。演化算法全局搜索能力很强，但局部搜索能力较差。演化算法可以很快地搜索到一个较优解，但越往后，搜索越慢。因此，在演化的初期，以较大的概率对“变电站”和“简化边”子串进行交叉和变异。而在演化的后期，交叉和变异应该以较大的概率作用于“馈线”、“线型”和“开关”子串上。这种编码结构上的灵活性有效地提高了演化算法的局部搜索能力。编码策略的目的是在保持网络辐射运行的前提下对所有负荷点供电，这里的负荷点也包括负荷为0的节点。显然，对负荷为0的节点供电是不合理、也是不经济的。因此，可对动态投资计算作如下修正：（1）根据直流潮流的计算结果，将潮流为0的支路看作是断开的；（2）若潮流为0的支路在前一阶段未建，则在本阶段仍然不建。多阶段配电网规划中考虑可靠性的方法有两种：（1）精确考虑可靠性；（2）粗略考虑可靠性。由于影响可靠性的因素很多，如开关配置、配电自动化程度、电力公司的维护和管理水平等，在多阶段配电网长期规划中精确考虑这些因素比较困难、而且没有必要，这是因为：（1）长期规划要决策的主要是变电站和馈线等投资比较大、经济寿命比较长的配电设备；（2）长期规划中要考虑的可靠性主要是网络结构本身的可靠性，包括线路的长度、故障率和故障修复时间等可靠性参数对停电损失的影响，最优开关配置属于馈线自动化规划的范畴。鉴于此，可采用粗略考虑可靠性的方法。该方法在考虑网络结构本身可靠性的同时，兼顾电力公司的开关配置策略，其具体步骤是：1）假定所有的支路都不装设开关，求出一个可靠性上限值；2）假定所有的支路都装设开关，求出一个可靠性下限值；3）根据电力公司的开关配置策略确定一个系数a，对可靠性上限和下限值进行折衷后得可靠性。在演化算法中，一些适应度很大的超级个体常常会在演化过程的初期占据整个群体，从而导致早敛而不能搜索到最优解。为了避免这种早敛现象发生，通常需要对适应值进行一定的变换以减小超级个体被选择的机会，并适当增大弱小个体生存的机会，从而保持个体的多样性。这就涉及到如何确定选择策略的问题。这里有三种选择策略：轮盘赌选择、锦标赛选择和线性排名选择。线性排名选择。首先将群体成员按照适应度大小从好到坏排列为x1，x2，…，xn，然后根据一个线性函数分配选择概率Pi。Pi=a/n-i*b/((n+1)*n)，其中b=2(a-1)，a通常取1.1，n为群体中的个体数，i为排名。在演化过程中，可以通过调整参数a的值来改变群体的竞争强度，a值越大，强度越高，反之越小。5结束语配电网优化规划算法是配电规划系统的灵魂和核心。传统遗传算法在求解配电网规划问题时，没有充分利用网络结构方面的知识，从而产生大量的不可行编码，导致寻优速度较慢。针对这些问题，对传统遗传算法进行了改进，提出了一种新颖的用于求解多阶段配电网规划问题的演化算法，该算法具有两个显著的特点：（1）编码策略能够保证随机产生的所有方案都是可行的；（2）染色体编码在结构上非常灵活，可以根据规划的目的和要求进行取舍和裁剪，从而具有一定的通用性。参考文献[1]王天华，王平洋，范明天.遗传算法、模糊逻辑和运输模型在配电网空间负荷预测中的应用[J].电网技术，Vol.23,No.1，1999年第1期.[2]杨洪.图论常用算法选编[M].中国铁路出版社，1988年.