[发明专利]一种基于混合整数线性规划的配电网自愈方法有效

专利信息
申请号: 201910488935.1 申请日: 2019-06-06
公开(公告)号: CN110112736B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 韩笑;司强;王春蘅;罗维真;姚毅杰 申请(专利权)人: 南京工程学院
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06F30/20;G06F111/04;G06F113/04
代理公司: 南京钟山专利代理有限公司 32252 代理人: 戴朝荣
地址: 211167 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 混合 整数 线性规划 配电网 自愈 方法
【说明书】:

发明涉及一种基于混合整数线性规划的配电网自愈方法,所述具体步骤包括:(1)描述相关控制变量,约束问题和目标函数,并形成多目标函数:(2)构建含分布式电源的配电网模型;(3)对建模线性化。本发明的自愈方案建立混合整数线性规划模型,基于所提出的优先级排序方案,为系统中的每个负荷分配优先级权重。其他输入包括支路电流限制和节点电压限制。并消除了方程的分段线性化,以避免出现过多的整数变量并加快求解过程。目的是将基于其优先级恢复供应的负荷量最大化和系统运营成本最小化。

技术领域

本发明涉及配电网自愈技术,具体涉及一种基于混合整数线性规划的配电网自愈方法。

背景技术

配电网故障恢复是一个复杂的多目标、多约束、非线性的难题,还没有完美的解决方法。计算方法可大致分为四类,即启发式搜索方法、人工智能方法、数学规划法及其组合方法。启发式重构算法,它从所有可操作开关打开开始,逐步关闭导致目标函数最小值增加的开关。因此可以快速生成的候选方案,但缺乏有效机制来评价方案的优劣性。并且需要大量计算,因为在每个切换步骤后计算潮流情况,这是大多数启发式方法的缺点。人工智能方法也被广泛使用于自愈领域,如遗传算法,模糊逻辑和粒子群等。但是人工智能方法缺点也比较明显:必须设置许多外部参数用于,不保证全局最优性,并且可能需要大量计算时间。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于混合整数线性规划的配电网自愈方法。

为解决以上技术问题,本发明的技术方案为:一种基于混合整数线性规划的配电网自愈方法,其特征在于:所述具体步骤包括:

(1)获取当前故障配电网的初始数据与网络拓扑;

(2)描述相关控制变量,约束问题和目标函数,并形成多目标函数:

(3)根据初始数据和配电网的三要素,构建各节点、分布式电源的数学约束模型:

A、列出节点k的基尔霍夫电流等式和约束条件

基尔霍夫电流等式为:

其中,和分别为流出节点k的负荷电流实部和虚部;和分别为流入节点k的分布式电源电流实部和虚部;和分别为支路km的支路电流实部和虚部;和分别为支路mk的支路电流实部和虚部;

基尔霍夫电流的约束条件为:

在上式中,ΓSW为系统所有断开支路集合,Mre和Mim为较大的常数;

B、列出配电线路网络约束条件

通过引入二进制变量γ,可以确保配电网拓扑对应于连接到主变电站的生成树,不论电流的方向如何,可得如果节点k是节点m的父节点,则否则为零;如果节点m是节点k的父节点,则否则为零;

C、列出分布式电源的电压电流关系

(4)将数学约束模型里的所有非线性等式运用方法进行线性化:

A、节点注入电流线性化

采用McCormick松弛方法进行拟合,将双线性项近似为单个线性变量,将定义为ξk的约束由下式给出:

根据定义为ξk的约束可得定义为ηk的过程为以下表达式:

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