基于免疫算法的电网拓扑结构识别_董宸.pdf

第第 44 卷卷 第第 1 期期 2023 年年 2 月月Vol.44 No.1Feb.2023发电技术发电技术Power Generation Technology基于免疫算法的电网拓扑结构识别董宸1，吴强2，黄河2，章锐3，杨秀媛4*（1.阳光电源(南京)有限公司，江苏省 南京市 210000；2.国网江苏省电力有限公司，江苏省 南京市 210000；3.哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，黑龙江省 哈尔滨市 150001；4.北京信息科技大学自动化学院，北京市 海淀区 100192）Power Grid Topology Identification Based on Immune AlgorithmDONG Chen1,WU Qiang2,HUANG He2,ZHANG Rui3,YANG Xiuyuan4*(1.SUNGROW(Nanjing)Co.,Ltd.,Nanjing 210000,Jiangsu Province,China;2.State Grid Jiangsu Electric Power Co.,Ltd.,Nanjing 210000,Jiangsu Province,China;3.School of Electrical Engineering and Automation,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,Heilongjiang Province,China;4.School of Automation,Beijing Information Science&Technology University,Haidian District,Beijing 100192,China)摘要摘要：基于大电网运动轨迹识别电网拓扑结构，对实现信息驱动的大电网运行态势感知与智能控制具有重要意义。首先，基于电网功率平衡原理和潮流约束，将电网拓扑结构识别归结为寻求盒子与小球全局最优组合问题，从全新角度给出电网拓扑识别思路，简化了传统电网拓扑识别的复杂流程。其次，根据母线节点功率流通平衡特性，建立了电网拓扑结构识别数学模型，从全局寻优角度提高了电网拓扑识别效率，同时引入电压损耗以克服电网拓扑识别不唯一问题。再次，采用免疫智能算法对该模型进行求解，该算法有效保持了抗体多样性，避免了早熟收敛问题。最后，在IEEE 39、IEEE 118节点系统上进行了测试，验证了方法的有效性。关键词关键词：新型电力系统；电网；拓扑识别；免疫算法；信息驱动ABSTRACT:Power grid topology identification for large power grid trajectories is of great significance for information-driven large power grid operation situation awareness and intelligent control.Firstly,based on the principle of power balance and power flow constraints,the identification of power grid topology was reduced to the problem of seeking the global optimal combination of box and ball.The idea of power grid topology identification was given from a new perspective,which simplified the complex process of traditional power grid topology identification.Secondly,according to the power flow balance characteristics of bus nodes,a mathematical model of power grid topology identification was established,which improved the efficiency of power grid topology identification from the perspective of global optimization.At the same time,the voltage loss was introduced to overcome the non-uniqueness problem of power grid topology identification.Thirdly,the immune intelligent algorithm was used to solve the model.The algorithm effectively maintained the diversity of antibodies and avoided the premature convergence problem.Finally,the proposed method was tested on IEEE 39 and IEEE118 bus systems to verify the effectiveness.KEY WORDS:new power system;power grid;topology identification;immune algorithm;information-driven0引言引言在双碳目标下，新型电力系统运行复杂性将显著增加1-4。现有以建模仿真和预想故障为核心的电网在线安全防御系统受到严峻挑战5-7。广域量测技术8-9的发展为新型电力系统在线安全分析与控制提供了良好的支撑10-11。把握电网拓扑结构及其动力学属性，是实现新型电力系统安全稳定分析的基础12-15。目前，电网拓扑结构分析方法主要有基于关联矩阵16-18或基于邻接矩阵19-21的方法、基于网络拓扑追踪的方法22-25、基于面向对象技术的方法26-27、基于图论的方法28-29、面向间隔的拓扑分析法30、基于残差的拓扑错误识别方法31-32、基于最小信息损失状态DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.22103 中图分类号：TM 711基金项目：国家自然科学基金项目(51377011)。Project Supported by National Natural Science Foundation of China(51377011).Vol.44 No.1董宸等董宸等：基于免疫算法的电网拓扑结构识别基于免疫算法的电网拓扑结构识别估计的拓扑错误识别方法33以及基于潮流转移的拓扑错误识别方法34-36等。上述方法在拓扑结构识别过程中或基于电网元件连接关系和开关状态信息，或需要进行状态估计、复杂的潮流计算，在电网实际运行过程中，状态频繁变化的开关占少数，且开关存在拒动、误动或检测错误的情况，状态估计与潮流计算方法将耗费大量的时间，影响电网拓扑识别效率。因此，迫切需要从新的角度来探索电网拓扑结构识别方法，为电网稳定运行提供保障。针对传统基于开关信息和潮流计算方法存在的不足，为提高电网拓扑识别效率和准确性，简化传统复杂的拓扑识别模型，本文基于功率平衡原理，将复杂的电网拓扑识别问题转化为盒子与小球的全局最优组合问题，构建数学模型，采用免疫算法对该模型进行求解，引入电压损耗以克服电网拓扑结构不唯一现象。所提方法可以根据状态量测快速准确识别电网拓扑，为大电网计算分析提供基础。1电网拓扑结构识别数学模型电网拓扑结构识别数学模型1.1电网拓扑识别问题数学描述电网拓扑识别问题数学描述目前，电网安全稳定分析、规划设计模式为：在已知电网拓扑结构的前提下进行计算，以得到电网状态信息，进而对电网进行分析与设计。随着广域量测技术的发展，上述信息均可通过量测获得。如果由电网拓扑结构得到电网信息属于因果关系，则由电网信息反推电网拓扑结构属于关联关系，如图1所示。区别于传统依靠开关信息识别电网拓扑结构的方法，本文方法基于广域量测的电网信息，快速重构、复现电网网络拓扑。1.2电网拓扑识别问题优化方案电网拓扑识别问题优化方案目前，在电网拓扑识别中主要应用潮流转移法，首先对电网进行状态评估，给出支路不良数据并修正当前的量测量，排除不良数据影响，然后计算扩展转移潮流。根据扩展转移潮流的线性相关关系识别拓扑错误；或通过拓扑错误可疑回路的相角差代数和检查来最终识别拓扑错误。该方法在电网拓扑识别中具有一定的价值，但在求解过程中需要对电网拓扑进行状态估计和潮流计算，将消耗大量时间，影响电网拓扑识别效率。识别电网拓扑结构问题即为寻找电网母线节点与支路关联性问题，如果以母线为参考系，则其为寻找支路归属于哪个母线节点的问题。本文针对传统电网拓扑识别方法识别效率不高的问题，对电网拓扑识别问题进行数学抽象处理，将电网拓扑识别问题转化为寻优问题，以提高识别效率。因此，对电网进行如下映射处理：电网母线映射为盒子，发电机注入功率、负荷功率、支路两端流通功率分别映射为带数值小球，小球数值的正、负由功率流向决定。对某电网支路、发电节点、负荷节点、母线进行编号，即k条支路的端点(1,2,2k)，g个发电节点(2k+1,2k+2,2k+g)，f个负荷节点(2k+g+1,2k+g+2,2k+g+f)，M条母线(1,2,M)，可得到2k+g+f个带编号的小球和M个带编号的盒子。将电网拓扑结构识别问题转化为盒子与小球的归属问题，如图2所示。12k+g+f2k+g+22k+g+32k+g+1625842k+3k2k+22k+52k+42k+1k-1732k+72k+g+42k+g+5k-22k+g2k+g+6M-n3g个发电节点f个负荷节点M条母线k条支路电网拓扑结构识别盒子与小球寻优问题转化1M2M-1图图2 电网拓扑结构问题转化电网拓扑结构问题转化Fig.2 Transformation of power grid topology problem图图1 电网拓扑结构识别问题电网拓扑结构识别问题Fig.1 Identification problem of power grid topology126第第 44 卷卷 第第 1 期期发电技术发电技术根据电网功率流通关系，每个母线节点功率均存在总流入等于总流出的平衡。映射到盒子与小球的归属问题上，即每个盒子中小球数值之和为零。由于不可避免地会出现量测误差，每个盒子中小球数值之和只能趋近于零。将电网拓扑结构识别问题转化为寻求每个盒子中小球数值之和绝对值最小，以及全网所有盒子绝对值总和最小的全局最优问题。通过对此问题进行求解，即可得到电网网络拓扑。1.3电网拓扑识别问题数学模型电网拓扑识别问题数学模型1.3.1目标函数本文以每个盒子中小球数值之和绝对值最小且所有盒子绝对值总和最小为电网拓扑结构识别问题全局最优目标，其目标函数为minF=iNabs(jHiXiYij)(1)式中：F为所有盒子绝对值总和，即电网各母线节点功率之和绝对值的总和；N为全部小球编号，即所有发电机注入功率、负荷消耗功率、支路两端流通功率的编号；Hi为小球i的备选盒子集合，即母线集合，iN；Xi表示小球i所带的数值，即功率值，由于输电线路及其两端支路均存在无功功率，节点平衡统计困难，而有功功率只存在于输电线路，较容易统计，因此本文在计算过程中取为有功功率；Yij为0-1变量，表示小球i与盒子j的归属关系，Yij=1表示小球i属于盒子j，Yij=0表示小球i不属于盒子j。1.3.2约束条件约束条件如下：Y=YijNM=10000100010000011000NM(2)jHiYij=1iN(3)Yij+Y(i+1)j11iT0其他(12)式中T为预先设置的