配电网故障定位容错算法

非健全故障信息下故障区段的快速准确定位对于提高配电网供电可靠性具有重要作用。分析首端电压、电流量和短路回路等值电抗的关系,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的短路回路等值电抗估计方法,仿真分析表明短路回路等值电抗估计结果受故障距离、过渡电阻的影响较小。然后,以馈线终端设备(FTU)故障信息和短路回路等值电抗为故障特征,应用改进的BP神经网络构建故障区段定位模型。对大量测试样本的分析表明,改进的BP神经网络建立的故障区段定位模型比极限学习机网络算法的定位精度高、泛化能力好,短路回路等值电抗能够辅助修正FTU故障信息的畸变,提高BP神经网络故障定位的容错性。     

基于拓扑分区并行的高压配电网优化重构

高压配电网备供线路多、网架结构灵活,利用网架重构能够提高系统运行的经济性与安全性,有效降低电网阻塞风险。为实现高压配电网拓扑放射性约束的在线实时判别,针对其拓扑结构特点对其进行分区,同时考虑网络拓扑放射性约束的必要条件与不可开断支路缩小分区网络拓扑可行解搜索空间,提出快速判别算法。构造了以网损率、110 kV线路负载率均方差、220 kV变电站负载率差异度均方差的高压配电网多目标优化重构模型,以支路通断状态为控制变量应用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解,并将分区网络支路集合作为遗传算法交叉与变异的操作对象,加快智能算法的寻优速度。以某城市电网为例进行仿真分析,结果表明,所提模型能够有效降低网损,提高系统全局的负荷均衡性,消除局部输电阻塞,同时拓扑约束分区判别能够有效提高算法的求解效率,满足在线实时重构的要求。     

基于拓扑分区并行的高压配电网优化重构

高压配电网备供线路多、网架结构灵活,利用网架重构能够提高系统运行的经济性与安全性,有效降低电网阻塞风险。为实现高压配电网拓扑放射性约束的在线实时判别,针对其拓扑结构特点对其进行分区,同时考虑网络拓扑放射性约束的必要条件与不可开断支路缩小分区网络拓扑可行解搜索空间,提出快速判别算法。构造了以网损率、110 kV线路负载率均方差、220 kV变电站负载率差异度均方差的高压配电网多目标优化重构模型,以支路通断状态为控制变量应用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解,并将分区网络支路集合作为遗传算法交叉与变异的操作对象,加快智能算法的寻优速度。以某城市电网为例进行仿真分析,结果表明,所提模型能够有效降低网损,提高系统全局的负荷均衡性,消除局部输电阻塞,同时拓扑约束分区判别能够有效提高算法的求解效率,满足在线实时重构的要求。