本發(fā)明涉及智能配電，特別涉及一種輸電設(shè)備數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術(shù)：

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的日益發(fā)展，世界各國(guó)投入了大量精力研究節(jié)能調(diào)度技術(shù)和加大新能源接入電網(wǎng)的力度，其目的就是減少常規(guī)能源的消耗以及降低溫室氣體的排放量，這對(duì)于節(jié)能減排具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度是電力系統(tǒng)分析和控制中的一個(gè)非常重要的問(wèn)題。其主要任務(wù)是保證用戶(hù)用電需求和電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的條件下，通過(guò)安排電源運(yùn)行方式，使系統(tǒng)的總發(fā)電成本最低。然而對(duì)于風(fēng)電這種不穩(wěn)定性的能源，給電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。雖然基于風(fēng)電的隨機(jī)優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，但是這些現(xiàn)有技術(shù)主要是模糊和概率建模，存在一定的局限性，從實(shí)際效果來(lái)看不夠理想。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種輸電設(shè)備數(shù)據(jù)處理方法，包括：

讀取智能電網(wǎng)系統(tǒng)參數(shù)，確定優(yōu)化變量及其可行域；設(shè)置粒子群算法的仿真參數(shù)，令每個(gè)粒子的位置為優(yōu)化變量向量；

在優(yōu)化變量可行域內(nèi)隨機(jī)初始化每個(gè)粒子的位置和速度；

評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)，即對(duì)于每個(gè)粒子，首先針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景，通過(guò)潮流算法計(jì)算線路損耗；然后判斷是否滿(mǎn)足給定概率下平衡節(jié)點(diǎn)有功功率和無(wú)功功率的約束，如果滿(mǎn)足以上約束，則損耗值即作為適應(yīng)度值；否則，采用絕對(duì)值減分函數(shù)對(duì)越限的約束進(jìn)行減分，并以減分項(xiàng)和損耗作為適應(yīng)度函數(shù)；

如果當(dāng)前迭代次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，則結(jié)束算法的迭代優(yōu)化過(guò)程；否則更新全局和個(gè)體歷史最優(yōu)位置，然后更新粒子的速度，最后更新粒子位置；更新迭代次數(shù)標(biāo)記，然后迭代上述評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)的步驟。

優(yōu)選的，所述給定概率下平衡節(jié)點(diǎn)有功功率和無(wú)功功率的約束，進(jìn)一步包括：

將P_sum和Q_sum分別記為所有節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的有功功率總和和無(wú)功功率總和，并滿(mǎn)足正態(tài)分布：

分別為節(jié)點(diǎn)有功負(fù)荷的期望，分別為節(jié)點(diǎn)無(wú)功負(fù)荷的期望；

給定概率水平λ，平衡節(jié)點(diǎn)有功功率P_sw和無(wú)功功率Q_sw至少以概率水平λ滿(mǎn)足其約束條件：

其中F_CP和F_CQ分別為P_sum和Q_sum的累積概率密度函數(shù)，上標(biāo)^-1表示相應(yīng)反函數(shù)；P^ND_i和Q^ND_i分別為節(jié)點(diǎn)i的分布式風(fēng)力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力，P^DD_i和Q^DD_i分別為節(jié)點(diǎn)i的分布式熱力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力；其中風(fēng)力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力滿(mǎn)足約束：

P^ND_i,min≤P^ND_i≤P^ND_i,max

Q^ND_i,min≤Q^ND_i≤Q^ND_i,max

優(yōu)選的，所述根據(jù)潮流算法計(jì)算線路損耗中，當(dāng)前場(chǎng)景下的潮流約束為：

Pⁱⁿ_i-V_i∑V_j(G_ijcosδ_ij+B_ijsinδ_ij)＝0

Qⁱⁿ_i-V_i∑V_j(G_ijcosδ_ij-B_ijsinδ_ij)＝0

其中，Pⁱⁿ_i和Qⁱⁿ_i分別是母線集合內(nèi)節(jié)點(diǎn)i的有功總輸入功率和無(wú)功總輸入功率，G_ij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的轉(zhuǎn)移電導(dǎo)，B_ij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的轉(zhuǎn)移電納，V_i和V_j分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值，δ_ij為節(jié)點(diǎn)i和j之間的電壓相角差；

所述采用絕對(duì)值減分函數(shù)對(duì)越限的約束進(jìn)行減分，包括計(jì)算絕對(duì)值減分函數(shù)E(∑τ_idec_i)，具體定義為

若h_i＞h_i,min,則dec_i＝h_i-h_i,max

若h_i≤h_i,min,則dec_i＝h_i,min-h_i

h_i為第i個(gè)與優(yōu)化變量約束有關(guān)的狀態(tài)變量，h_i,min和h_i,max分別為h_i的下限和上限；dec_i為與第i個(gè)狀態(tài)約束有關(guān)的狀態(tài)變量的減分項(xiàng)；τ_i為第i個(gè)狀態(tài)變量越限的減分因數(shù)。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明提出的輸電設(shè)備數(shù)據(jù)處理方法，僅獲得風(fēng)電分布的部分概率參數(shù)的情況下，保證線路在各個(gè)狀態(tài)約束不越限，并同時(shí)優(yōu)化智能電網(wǎng)線路損耗，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的提升。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明輸電設(shè)備數(shù)據(jù)處理方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下文提供對(duì)本發(fā)明一個(gè)或者多個(gè)實(shí)施例的詳細(xì)描述。結(jié)合這樣的實(shí)施例描述本發(fā)明，但是本發(fā)明不限于任何實(shí)施例。本發(fā)明的范圍僅由權(quán)利要求書(shū)限定，并且本發(fā)明涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細(xì)節(jié)以便提供對(duì)本發(fā)明的透徹理解。出于示例的目的而提供這些細(xì)節(jié)，并且無(wú)這些具體細(xì)節(jié)中的一些或者所有細(xì)節(jié)也可以根據(jù)權(quán)利要求書(shū)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。

本發(fā)明的智能電網(wǎng)調(diào)度方法，該方法能夠保證節(jié)點(diǎn)電壓幅值、平衡節(jié)點(diǎn)有功功率和無(wú)功功率約束至少以一定概率水平滿(mǎn)足，通過(guò)不越限概率水平，來(lái)平衡兼顧智能電網(wǎng)安全性和經(jīng)濟(jì)性等兩方面的要求，故其具有比較好的可伸縮性。

將P^ND_i和Q^ND_i分別記為節(jié)點(diǎn)i的分布式風(fēng)力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力，P^DD_i和Q^DD_i分別記為節(jié)點(diǎn)i的分布式熱力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力。P^LD_i和Q^LD_i分別記為節(jié)點(diǎn)i負(fù)荷的有功功率和無(wú)功功率。風(fēng)力發(fā)電單元的有功出力和無(wú)功出力滿(mǎn)足約束：

P^ND_i,min≤P^ND_i≤P^ND_i,max

Q^ND_i,min≤Q^ND_i≤Q^ND_i,max

則平衡節(jié)點(diǎn)有功功率P_sw和無(wú)功功率Q_sw的越限約束滿(mǎn)足：

∑(P^LD_i-P^ND_i,min-P^DD_i)≤P_sw,max

∑(Q^LD_i-Q^ND_i,min-Q^DD_i)≤Q_sw,max

∑(P^LD_i-P^ND_i,max-P^DD_i)≥P_sw,min

∑(Q^LD_i-Q^ND_i,max-Q^DD_i)≥P_sw,min

P_sum和Q_sum分別記為所有節(jié)點(diǎn)負(fù)荷的有功功率總和和無(wú)功功率總和，并滿(mǎn)足正態(tài)分布：

分別為節(jié)點(diǎn)有功負(fù)荷的期望，分別為節(jié)點(diǎn)無(wú)功負(fù)荷的期望；

因此，給定概率水平λ，平衡節(jié)點(diǎn)有功功率P_sw和無(wú)功功率Q_sw至少以概率水平λ滿(mǎn)足其約束條件。

其中F_CP和F_CQ分別為P_sum和Q_sum的累積概率密度函數(shù)，上標(biāo)^-1表示相應(yīng)反函數(shù)。

將r_i和x_i分別記為節(jié)點(diǎn)i和i-1之間配電線路的電阻值和電抗值；P^LL_i和Q^LL_i分別記為節(jié)點(diǎn)i和i-1之間配電線路的有功功率和無(wú)功功率。

計(jì)算j∈[1，n]范圍內(nèi)的-r_j/x_j；

當(dāng)節(jié)點(diǎn)k∈[j，n]的功率因數(shù)調(diào)整角度時(shí)，節(jié)點(diǎn)電壓幅值與P^ND_k正相關(guān)，此時(shí)以給定的概率水平λ而滿(mǎn)足如下約束：

其中F_LE為Q^LL_k的正態(tài)累計(jì)概率分布函數(shù)。

當(dāng)時(shí)，節(jié)點(diǎn)電壓幅值與P^ND_k負(fù)相關(guān)，此時(shí)滿(mǎn)足如下約束：

對(duì)于節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)i-1之間的配電線路，其配電線路有功和無(wú)功功率表達(dá)式為：

當(dāng)線路不過(guò)載時(shí)，S_i的最大值滿(mǎn)足以下約束：

本發(fā)明提出的智能電網(wǎng)調(diào)度方法，以前述一個(gè)或多個(gè)約束為基礎(chǔ)，以分布式風(fēng)力發(fā)電和節(jié)點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)值時(shí)的線路損耗值為優(yōu)化目標(biāo)，有效地處理概率型的負(fù)荷變化量和區(qū)間型的分布式風(fēng)力發(fā)電變化量。

以分布式風(fēng)力發(fā)電和節(jié)點(diǎn)負(fù)荷預(yù)測(cè)值場(chǎng)景下的潮流約束為：

Pⁱⁿ_i-V_i∑V_j(G_ijcosδ_ij+B_ijsinδ_ij)＝0

Qⁱⁿ_i-V_i∑V_j(G_ijcosδ_ij-B_ijsinδ_ij)＝0

其中，Pⁱⁿ_i和Qⁱⁿ_i分別是母線集合內(nèi)節(jié)點(diǎn)i的有功總輸入功率和無(wú)功總輸入功率，G_ij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的轉(zhuǎn)移電導(dǎo)，B_ij為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的轉(zhuǎn)移電納，V_i和V_j分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值，δ_ij為節(jié)點(diǎn)i和j之間的電壓相角差；

本發(fā)明的調(diào)度模型為一個(gè)非線性混合整數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，因此本發(fā)明采用粒子群算法進(jìn)行求解。具體算法流程如下：

讀取智能電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)和不確定量參數(shù)，確定優(yōu)化變量及其可行域。設(shè)置粒子群算法的仿真參數(shù)，令每個(gè)粒子的位置為優(yōu)化變量向量；

在優(yōu)化變量可行域內(nèi)隨機(jī)初始化每個(gè)粒子的位置和速度；

評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)，包括對(duì)于每個(gè)粒子，首先針對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景，通過(guò)潮流算法計(jì)算線路損耗；然后判斷前文所述的一個(gè)或多個(gè)約束是否滿(mǎn)足。如果上述約束滿(mǎn)足要求，則損耗值即為適應(yīng)度值；否則，采用絕對(duì)值減分函數(shù)E(∑τ_idec_i)對(duì)越限的約束進(jìn)行減分，具體定義為

若h_i＞h_i,min,則dec_i＝h_i-h_i,max

若h_i≤h_i,min,則dec_i＝h_i,min-h_i

h_i為第i個(gè)與優(yōu)化變量約束有關(guān)的狀態(tài)變量，h_i,min和h_i,max分別為h_i的下限和上限；dec_i為與第i個(gè)狀態(tài)約束有關(guān)的狀態(tài)變量的減分項(xiàng)；τ_i為第i個(gè)狀態(tài)變量越限的減分因數(shù)；

并以減分項(xiàng)和損耗作為適應(yīng)度函數(shù)；

如果當(dāng)前迭代次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，則結(jié)束算法的迭代優(yōu)化過(guò)程；

更新全局和個(gè)體歷史最優(yōu)位置，然后更新粒子的速度，最后更新粒子位置；

更新迭代次數(shù)標(biāo)記，然后迭代上述評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)的步驟。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明的上述具體實(shí)施方式僅僅用于示例性說(shuō)明或解釋本發(fā)明的原理，而不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制。因此，在不偏離本發(fā)明的精神和范圍的情況下所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。此外，本發(fā)明所附權(quán)利要求旨在涵蓋落入所附權(quán)利要求范圍和邊界、或者這種范圍和邊界的等同形式內(nèi)的全部變化和修改例。