[发明专利]一种确定电网骨干网架线路的评估方法在审

专利信息
申请号: 201610364598.1 申请日: 2016-05-27
公开(公告)号: CN107437799A 公开(公告)日: 2017-12-05
发明(设计)人: 李甜甜;王江波;田春筝;毛玉宾;刘永民;黄景慧;王洋;于琳琳;张丽华;司瑞华;马杰;程昱明;孙思培;王世谦;袁鹏;杜习超;王圆圆;贾鹏;苗福丰 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网河南省电力公司经济技术研究院
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06Q50/06;G06F17/50
代理公司: 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙)11589 代理人: 张铁兰
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 确定 电网 骨干 网架 线路 评估 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电网规划技术领域,具体涉及一种确定电网骨干网架线路的评估方法。

背景技术

电网是保障社会经济发展和安全稳定的重要基础设施,但近些年来,多发的大停电事故、极端自然灾害和蓄意攻击等严重威胁到电网的安全运行。生存性评估用于评价系统在遭受各种扰动下完成其关键任务的能力。电网对生存性评估的引入,给电网的安全评估带来了新思路。电网生存性,是指电网提供基本服务的能力,即电网在面临攻击、失效和偶然事件的情况下仍然可以按照需求及时完成任务的能力。

电网生存性取决于电网中关键路线的可靠性。电网中关键路线的可靠、持续运行对电网避免连锁跳闸导致的大停电事故具有非常重要的作用。因此,确定电网骨干网架线路,以加强与骨干网架线路相关的区域的网架结构建设、控制相应线路上的过负荷与潮流转移水平,对提高电网对生存性具有重要意义。

现有技术一般通过电网脆弱性评估来确定电网骨干网架线路,如基于蒙特卡罗随机模拟的方法和基于复杂网络理论的方法等。基于蒙特卡罗随机模拟的方法通过随机抽样对电网连锁故障模式进行搜索,结合相应的可靠性概率指标或风险指标来确定骨干网架线路。然而,大量随机抽样在数学模型上必然存在计算量的组合爆炸问题,计算时间与计算精度的矛盾成为这类方法的应用瓶颈。基于复杂网络理论的方法通过考察移除或收缩网络中线路或节点后某些网络特征指标的变化程度,来识别网络拓扑固有的脆弱环节。电力系统是 网络拓扑、元件参数及系统运行状态组成的统一体,如何融入电力系统自身特性和运行约束影响,是基于复杂网络理论的方法仍需进一步完善的内容。

发明内容

鉴于上述问题,本发明提出了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种确定电网骨干网架线路的评估方法。

为此目的,本发明提出一种确定电网骨干网架线路的评估方法,包括:

获取电网的配置信息,确定构成所述电网的母线集合以及支路集合;

基于所述电网预设的各运行模式、所述电网预设的各初始故障线路、所述电网的母线集合以及电网的支路集合,采用二进制粒子群优化BPSO规则,对所述电网包含的各关键线路进行搜索,得到各关键线路占用的支路集合;其中,所述各关键线路占用的支路集合构成所述电网骨干网架线路。

可选的,所述基于所述电网预设的各运行模式、所述电网预设的各初始故障线路、所述电网的母线集合以及电网的支路集合,采用二进制粒子群优化BPSO规则,对所述电网包含的各关键线路进行搜索,包括:

基于所述电网预设的各运行模式以及所述电网预设的各初始故障线路,确定二进制粒子群优化BPSO规则所使用的初始粒子群;

采用二进制粒子群优化BPSO规则,更新所述BPSO规则所使用的初始粒子群,得到更新后的粒子群;

对于每次更新后的粒子群,基于关键线路搜索模型,对所述电网包含的各关键线路进行搜索。

可选的,基于所述电网预设的各运行模式以及所述电网预设的各初始故障线路,确定二进制粒子群优化BPSO规则所使用的初始粒子 群,包括:

基于所述电网预设的各运行模式以及所述电网预设的各初始故障线路,确定各运行模式下各故障线路对应的受损电网的网络拓扑;

对于每个受损电网的网络拓扑,采用预设初始例子群生成规则处理该受损电网的网络拓扑,得到该受损电网的网络拓扑的初始粒子群;

相应地,采用二进制粒子群优化BPSO规则,更新所述BPSO规则所使用的初始粒子群,得到更新后的粒子群,包括:

采用二进制粒子群优化BPSO规则,更新各受损电网的网络拓扑对应的初始粒子群,得到更新后的粒子群。

可选的,所述采用预设初始例子群生成规则处理该受损电网的网络拓扑,得到该受损电网的网络拓扑的初始粒子群,包括:

随机断开该受损电网的网络拓扑中的部分支路,得到该受损电网的多个子网络拓扑;

将多个子网络拓扑中为连通网络的子网络拓扑作为初始粒子,确定各初始粒子构成该受损电网的网络拓扑的初始粒子群。

可选的,所述得到更新后的粒子群后,所述方法还包括:

选取所述更新后的粒子群中为连通网络的粒子;

相应地,所述对于每次更新后的粒子群,基于关键线路搜索模型,对所述电网包含的各关键线路进行搜索,包括:

对选取的各粒子,基于关键线路搜索模型,对所述电网包含的各关键线路进行搜索。

可选的,所述关键线路搜索模型为:

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