基于启发式算法与遗传算法的配电网故障恢复

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1、基于启发式算法与遗传算法的配电网故障恢复（国网天津武清供电有限公司天津武清301700）摘要：配电网发生故障后，尤其是随着微网渗透率的不断增大，为快速准确实现配电网故障恢复，提出了启发式算法与遗传算法相结合的配电M故障恢复算法。首先，利用启发式算法生成故障恢复的候选方案集；然后，考虑故障恢复的目标和约束条件，采用遗传算法对变量进行编码、交叉、变异寻求最优解，得出最优恢复方案。算例结果验证了该方法的有效性。关键词：配电网；故障恢复；微网；启发式；遗传算法0引言配电网位于电力系统的末端，直接为用户提供电能，其安全性、经济性和可靠性直接影响着电力系统的整体效益以

2、及国家的国计民生。随着电网建设的逐步加强，电网结构越加庞大复杂，尤其在配电网处，一旦发生永久性故障，导致用户的停电概率越来越大。因此，研究如何正确迅速地恢复断电区域的供电，提高整个电网的可靠性，只有重要的现实意义。近些年来，随着化石能源的U益枯竭，充分开发和利用清洁的可再生能源发电己成为世界各国能源战略的发展发展方向。为深入发掘和充分利用分布式能源的巨大潜力和特殊优点，使其更好的的服务于电网和用户，在21世纪初，国外学者们提出将分布式能源与负荷组合而成的微网。微IM是将可再生能源发电装置、负荷、储能装置及控制装置等有机结合并接入到电网中的技术；微网一般接入

3、到配电系统中，它既可与电网联网运行，也可在电网故障或需要时与主网断开单独运行，它的灵活运行方式可以实现分布式能源的接纳及与电M的互相支撑。随着微网技术的发展和完善，它将成为可再生能源综合利用最有效的方式。微网的接入使传统的单电源辐射状配电网变成了一个遍布电源和负荷的含多电源的新型配电系统，改变了配电网辐射状的结构，增加了配电IM潮流的不确定性，从而对系统的运行和控制产生了一系列的影响，考虑微网后的配电网故障恢复不能直接套用传统的恢复算法。文献［1】在传统算法的基础上研究了包含分布式电源的配电网故障恢复步骤，但对于配电网大面积断电情况效率较低。文献［2】在配

4、电网发生故障吋采取启发式的搜索策略，能够快速得到可行的孤岛划分方案，但只是针对树状配电网而言，不适用于实际系统中较为复杂的网格状配电网。文献［3】将包含分布式电源的配网供电恢复问题转化为传统的配网重构问题，但并未研究如何确定供电恢复后分布式电源的供电范围。并且相关文献均未涉及分布式电源或微网在供电恢复过程中的运行方式研宄。为此，需要在现冇配电网故障恢复方法基础上，寻找一种适用于含微网配电网的快速故障恢复方法。本文提出了一种基于启发式方法和遗传算法相结合的办法解决含微网的配电网故障恢复问题，算例表明能够在含微网的配电网中快速找到最优解，并i优先考虑了微网在配

5、电网恢复中的积极作用，提高了恢复效率，并iL降低了网络损耗。1配电网故障恢复原则所谓配电网故障恢复，就是在配电网发生故障后，在确保系统安全运行的条件下，通过负荷转移和网络重构，将故障区域下游的非故障断电负荷快速恢复供电。配电网的故障恢复一般步骤分为：故障定位、故障隔离、负荷转移和供电恢复以及优化结构。本文所研究的配电M故障恢复是在假设配电网发生故障后，故障的定位和故障的隔离己经完成的基础上进行的，所以只考虑负荷转移和恢复供电。故障恢复重构需要遵循的原则大体包括［4-8］:1）有效性：能够恢复对尽可能多的失电负荷的供电，且给出的恢复方案具有简单可行性。2）快

6、速性：能快速得出供电恢复方案，缩短供电恢复的吋间。3）可靠性：供电恢复方案的实施，不会造成系统安全越限。4）经济性：在保证上述三个原则的基础上，以开关操作次数最小，网络损耗最小等为0标优化选择最佳重构方案。由此，我们可以看出配电网故障恢复属于一个多B标、多约束、非线性的组合优化问题。2含微网的配电网故障恢复优化模型在配电网大面积断电的紧急状态下，运行人员主要关心的是快速将尽量多的断电负荷恢复供电，而经济运行并不重要，因此在供电恢复中，本文考虑供电恢复的0标函数为甩负荷最少(或恢复最多负荷)和系统网络损耗最［17］:(1)式中：为断电区域内的总断电负荷量；为

7、故障隔离后得到的断电区域的集合；为恢复的第个负荷的负荷量；A的取值为0和1，当所有断电负荷均能恢复吋，A为1，否则为0;N为供电恢复后，处在断电区域内的DG形成孤岛运行的数目；为不包括孤岛运行部分的配电系统的网络损耗；为第个孤岛的有功损耗。配电网故障恢复的求解过程，即搜索满足配电网运行且使0标函数最大的解向量。配电网故障恢复问题的约束条件概括起来冇以下几点：支路容量约束。3算法实现3.1优化算法的选择上文中提到配电网故障恢复问题是典型的多0标多约束优化问题。国内外很多研究学者对此作了大量的研究，从研究的类别来看，配网故障恢复策略人致可以分为三种：数学优化方

8、法，启发式搜索方法，以及人工智能方法。0前用来求解该问题的算法尤以