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智能配电网故障恢复决策系统的设计文献综述

 2020-05-05 05:05  

文 献 综 述

1、引言

随着社会经济的发展,用电需求日益增加,电网规模也越来越大,这也导致了电网发生事故时会造成大面积停电。近几十年来,全球各地发生过数十起大规模停电事故,这些大规模停电事故难以在短时间内恢复到正常状态,也因此造成了巨大的经济损失。尽管随着科技的发展,不断地出现新技术与新设备,并且这些新技术与新设备也提高了电网的稳定性与安全性,但是仍然很难完全避免大范围停电的事故。同时随着智能配电网的发展,越来越多的分布式电源接入到电网之中,这也加大了故障后恢复的难度。

2、配电网恢复过程简介

发生停电之后,则开始对电网进行恢复,该恢复过程消耗时间长,操作复杂。一般恢复过程分为机组的黑启动,网架的重构,以及负荷的恢复三个阶段。整个过程中应考虑到有功与无功的功率平衡,电压与频率的控制。在整个电网的恢复过程中,调度人员需要决定恢复方案。传统恢复过程中,调度人员需要依靠过去的经验对电网进行调度,但是会存在调度人员经验不足的情况,这时就容易在调度过程中出错,从而导致恢复的停滞与失败。而近年来,由于各种优化算法的产生与发展,极大地降低了调度人员在恢复调度过程中出错的可能性。在机组的黑启动初期阶段,小系统的电气联系容易收到干扰而导致黑启动失败,所以应合理安排被启动电源的启动顺序、电源与负荷功率的平衡。配电网的网架重构可按照应用的重点不同分为网络优化重构,简称网络重构,以及故障后重构,也称故障恢复。由于配电网中开关数量大,而将开关数量作为优化变量并使用穷举法会导致优化过程中计算量大并且不易收敛。所以为了解决计算量大导致的计算速度慢的问题,目前研究方向主要是优化算法和优化目标。

配电网络重构的优化算法可分为传统数学方法、启发式方法、人工智能方法、以及混合方法等。恢复电网的根本目的是为了恢复负荷,而恢复过程的最后一个阶段也就是负荷的恢复。当前对于负荷恢复的研究主要是如何在配电网的网络框架形成后投入负荷,也就是在配电网网架重构后尽可能快、经可能多地恢复负荷。在制定实际恢复方案的过程中,应根据负荷的重要性、负荷与机组的距离进行优化选择负荷恢复顺序。

3、智能配电网与传统配电网的区别

智能配电网与传统电网相比,拥有更多的监控与数据采集设备,并可以将实时采集到的数据上传。为了使电网中不同设备的不同系统可以对信息进行共享并且对数据进行交换,IEC 61970标准提出了电力系统公共信息模型,也就是CIM模型,并且IEC 61968标准提出了CIM扩展模型,该扩展模型用于配电网的建模。CIM与CIM扩展模型是规范化的并且面向对象的抽象模型。由于CIM并没有规定如何使用其具体实现建模,所以有研究人员提出使用CIM对配电网进行建模的具体方法。并且运用CIM以及该方法对配电网进行站内与站外的追踪拓扑。

同时,智能配电网也比传统电网拥有更多的分布式电源的接入。在电网中接入大量的分布式电源有很多好处,例如能源利用率高、运行方式灵活、增加供电安全性等。但正是由于分布式电源的分布性,在电网发生故障后也增加了制定恢复策略的难度。智能配电网的另一大特点是智能配电网的自愈能力。该自愈能力有两层意义,一是在电网有不安全状态出现时,使用自动调节使系统恢复到正常状态,二是在电网发生故障时,定位故障并自动隔离,进而自动恢复供电。通常智能配电网的自愈恢复策略分为三类,也就是数学规划方法、启发式搜索方法、以及人工智能方法。

对故障进行定位是智能配电网的自愈能力中一个重要的组成部分,所以对智能配电网故障进行定位是目前热门的研究方向之一,智能配电网的故障定位算法主要有矩阵法和人工智能算法两种。通常矩阵法的原理简单,实现容易,但是由于矩阵法的容错性相对于人工智能算法的容错性差,所以目前故障定位这一研究方向的主要研究热点是人工智能算法。

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