刍议智能配电网故障恢复的现状与展望

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1、当议智能配电网故障恢复的现状与展望东莞市粤顺电力工程有限公司广东东莞523000【摘要】配电网智能的自愈功能的有效实现就是建立在对配电网的故障恢复状况中，实现智能配电IM的故障恢复功能能够对供电的需求用户和能源的损耗等方面具有重要的意义，所以这方面的关注和研宄对于社会和经济都具有巨大的影响和作用，木文中对智能配电网的故障恢复现状和对未来的工作展望提出了相关的讨论，分别从三种不同的方法展幵概述，对未来的发展趋势进行了初步的展望，希望能对以后的工作提供帮助。【关键词】智能配电网；故障恢复；现状；展望引言：电网技术的发展趋势就是逐步

2、的走向智能化，智能的配电M是智能电网的重要的组成，在智能配电网中其主要其备的特点就是能够拥有强大的自愈功能，在电网中能够有效的改善故障给用户产生的影响，能够承受大量的分布式的电源使用，由于配电网的设备能力直接时关系到用户的用电质量的，所以配电网自愈能力的强弱会直接的关系到其供电的质量和效率，同时还会影响到经济上的正常收益，是一项重要的工作环节。一、数学优化的配电网故障恢复法在对配电网的故障恢复方法中是建立在强大的数学理论基础上的，在配电网的故障恢复工作中受到了极其广泛的应用，其中包括：整数规划法、分支界定法、混合整数法等等，在

3、进行配电M的智能恢复工作中首先要对电M进行有效合理的重构工作，尽量的不要影响到非故障区域的正常供电供给，之后在非故障IX域受到电能的供给后就要尽量的对其IX域内的断电负荷供电，在数学优化法的实际应用中具有一定的局限性，对于一些在规模和复杂程度上都不是很高的情况下比较适用，能够有效的进行故障的恢复工作，只要受到优化的函数目标有其自身的最优解就一定会找得到，但是，在供电的故障恢复这项工作中单纯的数学优化法存在着维度灾害的问题，在计算的数量上也存在着较大的难度，计算的所用的吋间就会变长这样给工作的效率产生很大的影响，在进行供电恢复的

4、结果上实吋性不够强，这也是运用数学优化法解决智能配电网的故障恢复问题一个不足之处。二、启发式的搜索配电网故障恢复算法在配电网的故障恢复中还有一个比较常见的使用方法一一启发式的故障搜索方式，启发式的故障搜索方法能够在故障搜索的过程中根据不同的问题的自身特性，并且融入一些具有启发作用的信息，有效的确定出启发性信息的方向，促进其向优解的方向来进行优化作用，其中启发式的配电网故障恢复方法包括：分级搜索、求结构搜索、变结构耗散网络等多种启发式的搜索算法，如果在遇到配电网故障吋需要恢复最大限度的重要用户的供电，这种算法还是比较适用的，可以

5、具体的采用分级式的搜索方法有效的解决问题的关键。同时在启发式的算法的应用中具有其自身利用的优势和劣势，其使用的优势在于其在搜索的过程中具有超强的实吋性，在搜索空间上能够有效的缩小，对搜索吋间的利用上效率较高，就会在搜索的限制吋间内得到故障搜索的奋效解，具有通用的优势特性，这样的启发式的故障恢复搜索工作可以冇效的适用于各种各样结构的配电网，在故障恢复工作的使用中具有广泛的应用基本条件。在启发式规则中很容易就能够通过算法的实现，具奋很大的实用性优势；说到启发式算法的劣势就在于系统的初始状态会给搜索的最终结果造成很大程度上的影响，在

6、启发式算法的应用中其自身没有形成较强的稳定性，在启发式的规则真正应用到配电网的故障恢复工作运算中，很难奋效确定故障恢复的最优解，计算的效率不够高，此外，在对配电网的故障恢复问题的约束条件处理吋也存在着一定程度上的局限性。三、人工智能配电网的故障恢复方法人工智能的配电网的故障恢复处理中由于其独特的性能得到了广泛的应用，在使用方法中主要介绍以下三点:（一）专家系统算法在配电网的故障恢复的砖家系统算法中是将专家的知识和经验组合成规则知识库，是根据知识库的存储资源和对推理规则的实际模拟来进行决策的过程，能够得出具奋专家水平的奋效的解答

7、，在实际的供电故障的解决中富奋奋效的问题的解决结果，这样的故障恢复的算法具奋实时性的特征，在大系统网络和多故障的条件下都能够进行故障恢复的有效解决，但是其不足的地方就是在专家系统资源库的建立上需要耗费大量的吋间和资金，对多约束条件的处理从而得到多次优化结果方面处于薄弱的关节，并且这一资料库的更新需要通过一定的吋间才能够造成的，所以对于信息资料更新的实时性不够完善，另外在专家的经验上毕竟还是处于一个有效的资源状态，针对一些0前还没有发生的故障恢复问题的解决还不能够有效的进行。（二）Petri网的算法Petri网的故障恢复算法主要

8、是对研究和模拟系统中的各种各样的活动的有效的建模工具，能够对发生故障的配电网系统的动态行为特征进行充分的掌握，这属于该项技术的适用范围，在实际的操作运行中是对故障恢复问题的冇效的分析的过程，艽优势就在于代数运算对配电故障恢复系统的动态逻辑过程的掌握，奋效的为程序化的实现提供帮