基于风险评判电网规划方法探究

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1、基于风险评判电网规划方法探究　　摘要针对未来配电网规划面临的不确定因素，引入多场景规划技术，通过对未来所预测的不确定性因素的随机组合，得到多个概率性场景。在求解各场景的最优网架时，利用改进蚁群算法全局寻优能力强的特点，依次获得规划方案，并以风险度最小为标准确定适应性最强的规划方案。关键词风险评判，电网规划，蚁群算法中图分类号：G322文献标识码：A文章编号：1引言随着电网规模不断扩大及电力市场竞争加剧，网架规划出现了许多新的不确定因素，因而考虑不确定因素的柔性规划方法成为了目前研究的一个热点。本文主要针对未来电网预测负荷和电价等多种因素的不确定性，建立了一种包含缺电成本的基于风险

2、度评价的配电网灵活规划模型，并将多场景技术引入配电网规划；同时，云模型改进蚁群算法对信息素挥发系数ρ和信息素强度Q实现了动态控制，根据算法进化情况自适应更新支路信息素。通过算例验证，本文所提算法较好地解决了市场环境下电网规划不确定因素和风险问题，使得电网规划更为合理。2配电网规划的数学模型2.1静态电网规划模型6建立如式1所示的目标函数。(1)其中，A为年折算值；Ci为第i条馈线的投资费用年折算值；Di为第i条馈线的年电能损失费用；E为缺电成本；Uj为节点电压；Ik为支路电流，Ikm为支路k导线的载流量。2.2多场景技术及场景投资分析在配电网规划中，每种不确定信息都可能包含有多个

3、可能值，故多种不确定信息的可能值经过随机组合，可能会产生一系列的场景。基于风险评判的电网规划方法就是通过引入多场景规划技术，从而将不确定性因素转变为较易求解的多个确定性场景问题来处理，这大大降低了建模和求解的难度。对未来规划年进行多场景分析时，需要预先确定以下内容：a.需要考虑的不确定因素的类型和数量；b.每种不确定因素共存在多少种可能值；c.每种可能值发生的概率。若共考虑n种不确定因素，则存在以下关系：(2)其中，mi为第i种因素存在的可能值的数量；M为n种不确定因素的可能值区间经过随机组合后产生的场景数。定义多场景区间随机概率。其中，λik(l)为场景j下第i种不确定性因素中

4、6mi种可能值中的第k(l)(l=1,2,...,m)种可能值发生的概率值。多场景区间随机概率βj满足。本文假设在第i种随机概率场景下进行规划，其所得方案的投资费用称为初始投资Z，其中包括建设费用、运行费用和缺电费用。当未来场景发生改变时，实际费用会因为方案之间的过渡造成上述费用的增减而改变，该变化量称作补偿投资ΔZ，则实际费用即为初始投资费用与补偿投资费用之和。2.3考虑风险度评估的电网灵活规划模型如式3所示，网架风险度Φ被定义为：某个场景区间的最不利情况下的网架规划初始投资和扩展到其他各个场景区间的最不利情况所需的补偿投资的期望值之和与多场景中最大总投资的比值。(j=1,2,

5、...,M)(3)其中，Φj为场景j下的风险度。考虑风险度评估的配电网规划的目标就是使网架风险度最小，即(j=1,2,...,M)(4)3改进蚁群算法6信息素挥发系数ρ和信息素强度Q是蚁群算法的两个重要参数。信息素挥发系数ρ过大时不利于信息素的积累，而ρ过小时则易于陷入局部最优解。与此类似，信息素强度Q过大时会使算法陷入局部最优解，而过小时又会使算法效率降低。传统蚁群算法将信息素挥发系数ρ和信息素强度Q看作是一个确定的值，如果其赋值不当，则很难获得令人满意的结果。而本文采用的改进蚁群算法通过语言形式的定性描述实现了对ρ和Q的动态控制，相比传统蚁群算法的定量控制，改进算法中的ρ和Q

6、值可以随着算法的实际情况进行不断调整，与实际情况更相符。同时，由于定性控制可以用基于双重不确定控制规则推理来实现，而云模型能综合考虑模糊与随机双重不确定性，所以本文通过采用基于云模型的关联规则推理来对蚁群算法中的ρ和Q进行动态控制。定性关联规则为：(1)如果连续地没有找到更加优异的解，则选取较大的ρ和较小的Q来加强算法搜索的随机性，以跳出局部最优解；(2)如果出现更好的最优解，则选取较小的ρ和较大的Q，以提高算法的搜索效率。4算例如图1所示，本文通过一个具有33条馈线的配电网仿真算例进行测试。本例中，节点1为电源点，现有的馈线用实线表述，可能待架馈线则用虚线表示。导线型号为LGJ

7、-185/25。系统最大负荷损耗小时数为3000h，贴现率为7%，设备经济使用年限为30a。单位长度线路的故障率为0.05次/(a·km)，故障时间为5h/次。6图1初始网架结构在本算例中，主要考虑的不确定因素有两种：负荷和电价。根据负荷预测，算例中网架总的负荷变化区间为[0.70,1.30]L、[1.30,1.45]L、[1.45,1.55]L。其中，负荷预测的均值L如表1所示；各区间所对应的概率分别为0.7、0.2和0.1。假定各个负荷是同比例变化，单位电价变化区间为[0.4