智能算法在电网检修计划优化中的研究应用

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1、智能算法在电网检修计划优化中的研究应用刘永梅,盛万兴中国电力科学研究院,北京100192E-MAIL:liuhaiz25@163.com,wxsheng@263.net摘要:根据电网的特点,在考虑多种约束条件的基础上,建立负荷路径转移和设备检修时间综合优化的数学模型。负荷路径转移采用网络匣构算法实现,设备检修时间优化采用遗传算法实现。由于网络乘构的变量空间巨大,本文以环路为单位构造编码,并加入可行解算子,显著减少了求解的搜索空间,提高了求解速度。通过1EEE-33测试系统算例的求解和分析,验证了本方法可以快速有效地得到网损最小的负荷转移路径及最优检修计划,降低了检修带来的停电损失。关键词:

2、电网检修计划;网络重构;遗传算法;负荷路径转移1.引言供电企业的一个突出特点就是电能生产与消费同时进行,这使供电企业对可靠性冇非常高的要求,而电力设备的检修与电力系统运行的可靠性密切相关。实施检修计划就是为了使设备总是保持正常的工作状态。有计划地安排检修,一方面能够提高电力系统运行可靠性,一方面冇利于提高电力系统运行经济性。电网检修计划优化问题是检修时负荷的转移路径优化问题,检修时间优化问题和协调检修问题的综合山。木文针对供电企业实你情况,通过网络重构方法求解出每个检修任务的负荷转移方案,通过遗传算法求解出检修售电损失鼓小的优化计划,综合以上两方而内容和初始检修计划,得到优化协调的最终检修

3、计划。山于变量空间巨大,文中以环路构造编码,并采用可行解算子压缩搜索空间,大大缩短了求解时间。文中第二章给出了检修优化综合算法的模型,第三章介绍并解释了改进的网络重构优化算法。最后川IEEE-33节点系统做算例,证明本文提出的智能算法冇很好的实用性,结果农明文屮提出的算法会有很好的应用前景。2.检修计划综合优化模型2.1综合优化模型合理安排检修计划,就是要在既定目标下,综合考虑以下两个方面问题:一是存在转供方式的待检修线路段,由于转供线路的损耗增加,应选择网络线损最小的转供路径,本文采用改进的网络重构算法解决;二是不存在转供方式的待检修线路段,由丁-没有其它线路进行转供,应选择负荷损失最小

4、的时间检修,并综合考虑线路段上检修任务的协调检修约束等因索,木文采用遗传算法解决。以预检修计划为基础,首先网络拓扑,分淸计划检修是属于哪方面问题,然后冇针对性的安排检修计划,得到最优计划安排。检修计划优化流程如图1:图I综合检修计划优化流程2.2网络重构算法模型对于存在转供方式的待检修线路段,采用网络垂构算法。目标函数为正常运行状态下网损最小:"min(£/?+)(I)>1式中,瓦为支路j的单位电阻,■为支路j的电流,H为支路数。约束条件为:匕皿(2)S05Zmax⑶&W九⑷电压约朿,支路过载约朿和变压器过载约束如式(2),(3),⑷所示。式中匕min,%唤分别表示节点电压的下限和上限值。

5、S”分别表示线路i流过的功率的计算值和放人容许值。S,,分别表示变压器流过功率和绘大容许值,如果一台变压器带有若干馈线,则S,为这些馈线根节点处的功率Z和。2.3遗传算法模型对于不存在转供方式的待检修线路,采用遗传算法求解。目标函数为检修停电损失的负荷最小:■■/=min工£"(心「⑸_/=1m-式中,R表示总的设备数;"为检修时段总数,p(i,f)表示编号为i的设备在第/时刻影响的负荷;c,表示编号为f的设备在第,时刻的状态,取0时,表示设备正常运行,取1时,表示设备停机检修。在建立检修计划模型中要考虑的约束包括:1)储备限制或容量限制,对应于可供检修的设备最大总容量;2)时序或工序约束

6、,对应丁•系统中有些设备检修耍求有先后次序;3)互斥约束,对应于某些设备不能同时检修。1.改进的网络重构优化算法3.1网络重构问题研究基丁-电力系统网络结构地调整称为网络重构"网络重构是调整电网运行的主要手段,通过打开和闭合开关达到电网内负荷的转移、调整和隔离。电网运行的正常情况下,调整开关改变网络拓扑可使电网运行的功率损耗最小,达到最优运行状态。包括“个开关的电力网络,若考虑每个开关的操作,每个开关有"0,1”两种状态,•其变量空间的规模是2”。电力网络包括一些孤立节点,即只能接受一个方向电流供电的节点,无论网络拓扑如何变化,孤立节点只耍有电流通过,其上-•级支路开关必须合上,因此在网络

7、重构时,应不考虑对其上一级支路开关进行操作。减少一个孤立节点,即减少对一个开关的操作,其变量空间候选解的数目为2"“个,求解变量的搜索空间减少了50%,求解效率将大大提高。电力网络必须保证开环运行,任意开关操作将会产生多个不可行解。因此针对电网特点,提出坏路结构的概念,将整个网络分解为一系列环路。图2所示系统中,支路(开关)si、s2、sl4、s8、s6、s5构成一个环路,它连接了两个电源点,如图3所示。一般借况下(排除

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