考虑后续恢复的扩展黑启动方案多目标优化

目前黑启动阶段的恢复策略制定只考虑了初期恢复效果的优劣,而未将系统后续恢复的效果纳入策略目标集。文中综合考虑初期阶段和系统后续恢复效果,以初期阶段内发电量加权和最大化、尽快搭建系统的骨架网络和选择运行性能尽可能利于后续系统电压调整的被启动机组为优化目标,综合考虑机组启动约束和系统运行约束,建立扩展黑启动方案的多目标优化模型;然后结合快速非支配排序遗传算法NSGA-II(fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm)与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。该方法避免了求解的目标偏好性,决策者可根据大停电恢复的实际要求选择出最终的满意解。最后以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性。     

考虑线路投入顺序的网架重构机组恢复多目标优化

合理的机组恢复顺序和可靠的恢复路径对系统的快速恢复具有重要影响。分析了网架重构的机组恢复过程,建立了新的网架重构机组恢复多目标优化模型。优化目标为待恢复机组提供的发电量尽可能大,并兼顾线路恢复操作的可靠性和对后续恢复的影响。通过设置优化问题的求解域,松弛优化目标的主次关系,并引入差分进化—分布估计算法(DE-EDA)提高求解效率。所述方法能同时给出Pareto最优的机组恢复顺序、目标网架重构方案及线路投入顺序。算例仿真结果表明,设置求解域可减少计算量,提高求解速度;使用DE-EDA获得的最优解具有更好的收敛性和分布性。     

微电网黑启动中考虑负荷恢复优化的分布式电源恢复方案

孤立微电网发生大面积停电后,微电网内部分布式电源(DG)恢复方案的制定对微电网黑启动的成功实施有重要作用。研究了DG启动顺序的优化及DG启动过程中负荷恢复的优化。根据DG特性评估了不同类型DG的黑启动能力,建立了以DG发电量最大和DG附近负荷重要度最大为目标的多目标优化模型。将DG恢复过程按时步划分后,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对模型进行求解;然后选定最优的DG启动顺序,并为其搜索恢复路径。采用相同的时步划分方案,为DG启动过程中的负荷恢复建立了单目标优化模型,并利用改进的二进制粒子群优化(MBPSO)算法求解得到最优负荷恢复方案。算例分析结果验证了所提方案的有效性。     

电力系统恢复控制的机组优化启动策略

现代电力系统恢复控制中的机组优化启动问题是一个复杂的多阶段决策优化问题.从全过程最优化的角度出发进行系统建模,以恢复过程中确定时间段内系统发电功率对时间的积分最大为优化目标,同时计及各种约束条件.通过将恢复过程按时间离散化,将此连续的全过程最优化问题分解为每一时步的优化计算,每一时步的优化问题构成一个典型的"背包"问题.采用经典回溯算法逐步求解每一时步中的"背包"问题,确定每一时步启动的机组,从而形成整个恢复过程的机组优化启动策略.求解方法较好地权衡了对所求解问题的快速性和正确性要求.以改进的15机系统为例进行测试,结果表明利用所提方法确定的机组恢复顺序可以获得比传统方法更好的恢复效果.     

考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

一种机组恢复决策的多时段协调优化方法

为加快大停电后电网的恢复速度,在制定机组恢复方案时,应合理安排机组的启动顺序使尽可能多的火电机组实现热态启动。通过分析恢复过程中机组的串并行恢复机制,并考虑机组热启动时限对恢复顺序的影响,提出一种机组恢复决策的多时段协调优化方法。该方法采用分时段建模、多时段协调优化的全局优化策略,以热启动机组的总容量和恢复过程中机组的总发电量分别作为上、下层目标函数,建立了分时段的双层优化模型;采用基于状态优选的多种群遗传算法进行求解,实现了机组恢复决策的全局优化。通过合理控制各时段保留的方案数,既可保证方案的多样性,有效防止求解陷入局部最优,又可确保各时段的状态数有可控的上限,使计算量控制在可接受的范围内。新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统的算例结果验证了所提多时段协调优化方法的有效性。     

电力系统扩展黑启动方案的后效性研究

大停电后恢复初期阶段的扩展黑启动策略为恢复控制提供了新的思路,针对扩展黑启动方案的后效性研究,将后续网架重构过程离散为次序进行的多个时步,建立了计及后续重构过程中机组启动与负荷恢复交替与协调的多目标网架重构优化模型。结合采用分层序列法、改进细菌觅食算法和最短路径法,从网架重构整体最优的角度求解每一时步的待恢复机组、负荷及相应的恢复路径,进而得到网架重构最优方案;在此基础上,建立了反映重构过程多输入多输出要素的指标集,以超效率数据包络分析模型评估后续网架重构的相对效率,以此效率表征扩展黑启动方案的后效性。基于新英格兰10机39节点系统的扩展黑启动方案算例分析验证了本文方法的有效性与正确性。     

考虑输电元件损坏概率的电力网架时序恢复策略优化

合理的电力网架恢复策略对大停电后电力系统的快速恢复具有重要意义。采用时序恢复策略进行电力网架恢复,分步进行机组启动顺序优化和路径恢复顺序优化。第一步以网架恢复时间内系统发电能力最大为目标优化机组启动顺序,并计及机组启动功率、临界时间等约束条件;第二步优化路径恢复顺序,通过模糊数学中的隶属度函数对输电元件潜在损坏概率进行建模,并设计策略优先恢复潜在损坏概率小、重要度高且过电压风险低的输电元件。两个步骤之间通过路径操作时间相关联,有效地实现了两个目标的一致性优化。IEEE 39节点系统算例验证了所提方法的有效性,并表明所提方法自动避开了潜在损坏概率较高的元件,形成了合理的电力网架恢复时序方案,更加符合电力系统恢复的实际需求。     

系统重构阶段机组最优恢复次序的模糊多属性决策法

系统重构阶段,合理安排各个火电机组的启动顺序对实现电力系统全停后系统的快速恢复具有重要的作用.文章使用模糊多属性决策理论来处理各种影响机组启动顺序的因素,建立了机组最优恢复次序的模糊多属性决策模型.采用模糊折衷型决策方法,对多个机组的启动顺序进行排序,得到机组的最佳启动顺序序列.算例的计算结果和调度人员的经验相符合,表明采用模糊多属性决策方法对火电机组的启动顺序进行优化是可行的.     

电力系统网络重构的多目标双层优化策略

提出一种节点重要度综合评价新方法,并在此基础上发展了网络重构多目标双层优化模型。在上层优化模型中,以最大化系统可用发电容量确定发电节点恢复顺序;在下层确定恢复路径的多目标优化模型中,以最大化恢复路径的平均重要度和最小化路径的充电电容为目标,并考虑了线路恢复时间对机组恢复的影响。提出一种基于细胞生理特性的连续动态Pareto多步凋亡优化策略(MSAOS),其将整个电力系统网络重构划分为多步,每步的优化问题规模和难度都较小,且可在一定程度上避免维数灾问题;利用该策略进行多目标网络重构优化,可以在兼顾全局最优的基础上实现发电节点恢复路径优化的分段最优,并能以分支图的形式展示恢复优化过程中的网络重构策略集。利用模糊决策(FDM)方法优化出最终网络重构策略。以新英格兰10机39节点系统和广州电力系统为例,说明了所发展的模型和方法的基本特征。     

含多类型异质资源的微电网两阶段黑启动恢复优化方法研究

实现失电微电网的黑启动恢复,可以加快电力系统的恢复进程,有助于减少大停电事故造成的社会经济损失。为此,提出了一种考虑可调度机组、新能源以及储能等多类型异质资源的微电网两阶段黑启动恢复方法。首先,对多类型异质资源的恢复特性进行分析,确定其在黑启动恢复过程中的运行约束。其次,提出了一种改进的微电网节点重要度与线路权值评估方法,并以此构建了微电网黑启动恢复两阶段优化模型。第一阶段以最大化微电网的可用有功出力为目标优化微源的恢复方案,第二阶段以最大化负荷综合恢复量为目标优化负荷的恢复方案。最后,基于21节点系统进行了算例分析,结果表明所提模型能够提升微电网的黑启动恢复效率,有效降低停电事故造成的损失。     

计及特级负荷恢复的网架重构分时段全局优化方法

制定科学合理的网架重构恢复方案对加快系统恢复进程、减小停电损失具有重要作用。针对当前分时段恢复方案优化策略无法实现时段间协调优化的不足,提出一种网架重构分时段恢复方案全局优化方法。首先,鉴于特级负荷对维持社会稳定和恢复过程的重要性,将其纳入网架重构过程的恢复目标;之后,综合考虑多种约束,建立了协调机组、特级负荷和网架结构三方面恢复效果的网架重构分时段全局优化模型。该模型是一个含整数决策变量的复杂的多目标优化决策模型。通过分析总结已有恢复操作序列优化制定方法的内在逻辑,提出了一种分时段全局优化两步求解策略,即首先优化求解时段数参考值,再进行恢复方案全局优化。结合非支配近邻免疫算法和变异系数法对建立的模型进行求解。新英格兰10机39节点系统算例和我国西南某地区实际电网算例验证了本文所提模型和算法的有效性。     

网架重构后期的负荷恢复优化

大停电后网架重构的最后阶段,负荷的全面快速恢复应在满足约束的前提下分阶段顺序进行,是一个多约束、非线性的整数规划问题。文中建立了考虑多负荷点投入顺序的组合优化模型,在目标函数中计及了负荷投入顺序的影响,综合考虑了不同顺序下频率、电压、机组出力限值及稳态潮流等多个约束条件,并提出一种校验暂态电压下降约束的简化方法。由于网络重构后期待恢复负荷点的优化范围较大,采用一种自适应粒子群算法对模型进行求解,通过分析个体极值的优劣实现优化过程中参数的自适应调整。山东电网仿真结果表明,上述模型能有效反映负荷的投入顺序,且算法的优化速度能满足实际工程要求。     

电力系统恢复过程中的工频过电压动态优化控制

合理的持续工频过电压控制策略是电力系统恢复方案的重要组成部分。针对当前持续工频过电压控制静态优化方法的局限性,以恢复序列为优化周期,以线路投运为分段标志,建立了电力系统恢复过程中的动态多目标工频过电压优化控制模型,实现一个恢复周期内的全过程优化。根据恢复过程需要,结合系统恢复方案,定义了恢复过程中的工频过电压优化控制的目标函数,综合考虑恢复序列的操作风险、电压控制方案的操作时间以及系统的电压偏差对电压控制方案的影响。利用改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)求解模型的Pareto最优解,并采用字典序法选择出适应不同恢复场景的最优方案。以山东电网为例,分析和比较了不同恢复场景下动态优化和静态优化的仿真结果,表明所述模型能够适应电力系统恢复的要求。     

基于串行及并行恢复的电力系统重构

研究大停电后的电力系统重构问题对于系统的快速安全恢复有着重要意义。文中在对大停电后电力系统串行及并行恢复概念进行新的阐述的基础上,提出一种基于串行和并行恢复的系统重构优化算法。该算法采用分步探索寻优方式,动态地考虑系统恢复过程中的功率平衡以及目标节点在网络中的重要程度等问题,在保证重构方案灵活性的基础上对串行恢复过程中重构网架的拓扑结构进行整体优化,引入分区距离灵敏度指标为并行恢复过程中各子系统间的有效配合提供定量参考,并对每一步得到的目标系统进行潮流校验以保证重构方案的可行性。以IEEE 118节点系统和华东电网为例验证了算法的有效性。     

Application of genetic algorithms to service restoration in distribution systems

Service restoration in distribution systems can be formulated as a combinatorial optimization problem to determine power sources for each load considering radial network constraints and power source limits. Until now, the problem has been considered using conventional methods, e.g., the branch-and-bounds method, expert system, neural networks, and fuzzy reasoning. Recently, Genetic Algorithms (GA) have been recognized as one of the efficient methods for solving large combinatorial optimization problems. The method can perform parallel search, and can more easily search optimal solutions. This paper presents an application of GA to service restoration in distribution systems. The feasibility of the proposed method is demonstrated on a typical distribution system model. The result shows that the method can solve the problem efficiently, and this tendency becomes dominant by increasing problem dimensions.     

计及线路投运风险的电力系统恢复路径优化

投运空载线路是大停电后网架重构方案的主要步骤之一。线路能否投运成功直接影响整个恢复过程的进程和效率。在此背景下,发展了计及线路投运风险的恢复路径优化模型。首先分析了影响线路投运的因素,主要包括线路的充电电容和恢复时间,进而定义了线路投运失败的相对可能性。然后,基于线路投运失败的严重性指标,定义了线路的投运风险。考虑到线路恢复时间的不确定性会导致线路投运风险的不确定性,为此建立了分别适用于"串行"和"并行"恢复阶段、以线路投运风险之和最小为目标的鲁棒优化模型,以确定最优恢复路径。采用高效商业求解器CPLEX求解所发展的鲁棒优化模型。最后,以新英格兰10机39节点系统为例说明了所发展的模型和方法的基本特征。     

基于光伏电站的两阶段网架恢复综合优化方法

与传统发电技术相比,光伏发电由于其分布范围广,并网迅速,以及具有良好的自启动能力,在电力系统黑启动中有着巨大的应用潜力。针对光伏发电不同于常规黑启动机组的特点,制定了基于光伏发电的分阶段网架恢复策略。阶段一利用光伏发电机组,以最大化启动成功的概率为目标,启动网架内的第一台机组;阶段二以该被启动机组为主要电源,分布式电源为辅助,以在最短时间内恢复最大出力为目标,实现整体的网架恢复。综合两阶段的启动特性,提出了一种启动策略的综合优化方法,在保证网架恢复效率的同时,又能够有效解决光伏系统惯性差,黑启动能力弱的问题。算例分析验证了所提方法的实用性和有效性。     

面向配电网弹性提升的多时间尺度恢复策略协调优化框架

针对小概率、高损失极端灾害事件对配电网安全稳定运行的影响,提出了一种面向配电网弹性提升的多时间尺度恢复策略协调优化框架.首先,针对检修人员调度问题,建立考虑极端灾害下时间不确定性的故障修复模型.其次,在配电网三相不平衡运行条件下,构建结合分布式电源和联络开关进行网络重构的负荷恢复模型.然后,以故障元件修复状态作为耦合变量,基于上述2种不同时间尺度的模型构建协调优化框架,并建立两阶段鲁棒优化模型采用列约束生成方法进行迭代求解.最后,考虑检修人员时间不确定性、多种恢复策略关联性以及求解时间步长等因素构建不同场景,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性.