申请/专利权人：东南大学

申请日：2019-07-03

公开（公告）日：2021-04-06

公开（公告）号：CN110416983B

主分类号：H02H9/02(20060101)

分类号：H02H9/02(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.06#授权;2019.11.29#实质审查的生效;2019.11.05#公开

摘要：本发明涉及柔性直流电网技术领域，具体涉及柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法。综合考虑系统性能与限流设备成本，以限流效果、限流电抗器总电感值、故障限流器个数为目标函数，以直流断路器开断电流、换流阀过流保护、限流电抗器为约束条件，建立多目标优化配置数学模型，并采用多目标混合蛙跳算法进行求解，得到最优解集，结合实际情况，在最优解集中选择合适的配置方案。根据本方法对柔直电网中限流电抗器与故障限流器进行优化配置，实现了限流效果最好、限流电抗器的总电感值最小、故障限流器的安装个数最少的全局优化目标，并且能够保证故障发生时柔性直流电网健康部分的持续稳定运行。

主权项：1.柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：基于柔直电网系统性能与限流设备成本，构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的目标函数，所述目标函数包括：限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数、故障限流器的安装数量目标函数；构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的约束条件，所述约束条件包括：直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件；结合目标函数和约束条件得到柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法多目标优化配置数学模型；采用多目标混合蛙跳算法对所述多目标优化配置数学模型进行求解以获得最优解集，所述最优解集是Pareto最优解集；结合柔直电网系统的实际运行工况，从最优解集中选择柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方案；所述限流效果目标函数，定义如下：将全部故障情况下故障点两侧的故障电流对断路器最大开断电流占比的算数平均值作为反映直流系统全局限流效果的指标，限流效果目标函数为： 式中，n为考虑的故障情景的个数，将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到直流断路器的主断路器动作这段时间记为t2，Iγit2和Iφit2分别为t2时刻流过故障点i所在线路两侧的故障电流，IDmax为单台直流断路器的最大开断电流；所述限流电抗器的总电感值目标函数，定义如下：在满足直流线路故障时直流系统实现可靠故障穿越的条件下，减少系统配置的限流电抗器的总电感值，限流电抗器的总电感值目标函数为： 式中，NC为直流线路上安装限流电抗器的总台数，LCi为第i台限流电抗器的电感值；所述故障限流器的安装数量目标函数，定义如下：f3＝minNF，式中，NF为直流线路上安装故障限流器的总台数；所述直流断路器开断电流约束条件，定义如下： 式中，ND为直流断路器总台数，将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到故障限流器动作这段时间记为t1，IDit1和IDit2分别为t1时刻和t2时刻流过第i台直流断路器的故障电流，a为可靠系数，且a1；所述换流阀过流保护约束条件，定义如下： 式中，NM为换流站总个数，Iit1和Iit2分别为t1时刻和t2时刻第i个换流站出口直流电流，Iai为第i个换流站交流侧相电流幅值，IG为绝缘栅双极型晶体管的额定电流，IA为考虑的安全裕度；所述限流电抗器约束条件，定义如下：Lmin≤LCi≤Lmax，式中，Lmin为满足限流电抗器构成直流线路保护区域边界的最小电感值，Lmax为满足系统动态响应要求的最大电感值。

全文数据：柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法技术领域本发明涉及柔性直流电网技术领域，具体涉及柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法。背景技术柔性直流电网是现代电网发展的重要方向，其中模块化多电平换流器MMC凭借谐波含量少、开关频率低、可靠性高等优势已经在柔性直流工程中广泛应用。由于柔性直流电网具有低阻尼特性，导致直流故障发展速度快，波及范围广，严重威胁系统的安全可靠运行。保证柔性直流电网在故障下的生存能力是当前的一个关键技术难点。采用线路两端配置直流断路器的方案快速隔离故障，恢复非故障区域的稳定运行，能够最大程度的保证系统的可靠性。然而该方案当前面临两个问题：1伴随直流系统向高压大容量方向发展，研制相应的高压大容量直流断路器受到当前技术背景和投资成本两方面的制约。2换流阀内绝缘栅双极型晶体管insulatedgatebipolartransistor，IGBT耐流能力弱，一旦MMC桥臂故障电流超过换流阀过流保护阈值，MMC就会闭锁以保护IGBT，造成故障波及范围扩大，这与柔直电网采用直流断路器快速隔离故障的初衷相悖。因此，研究合理配置限流设备的方法抑制MMC闭锁前的故障电流，对保证柔性直流电网的安全可靠运行具有重要意义。当前比较常见的限流设备包括限流电抗器currentlimitingreactor，CLR和故障限流器faultcurrentlimiter，FCL。通过在直流线路两端配置CLR能被动抑制故障电流，同时借助CLR可形成直流线路保护区域的边界，但限流电抗器的限流效果有限，同时限流电抗器的参数选取应具有合理的取值范围。FCL相较于CLR具有故障时主动投入线路中抑制故障电流的特点，对系统的动态特性没有任何影响。目前，柔性直流电网中的CLR与FCL的协同配置仍缺少有效、可靠的理论方法，虽然采用仿真可以找到满足条件的配置方案，但无法实现全局最优配置。发明内容为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，该方法以限流效果最好、限流电抗器的总电感值最小、故障限流器的安装个数最少为全局优化目标，保证故障发生时柔性直流电网健康部分的持续稳定运行。为解决上述技术问题，本发明提出以下技术方案：本发明提出柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，包括：基于柔直电网系统性能与限流设备成本，构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的目标函数。目标函数包括：限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数、故障限流器的安装数量目标函数。构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的约束条件。约束条件包括：直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件。结合目标函数和约束条件得到柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法多目标优化配置数学模型。采用多目标混合蛙跳算法multi-objectiveshuffledfrog-leapingalgorithm，MOSFLA，获得最优解集，最优解集是Pareto最优解集。结合柔直电网系统的实际运行工况，从最优解集中选择柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方案。本发明提出的多目标优化配置数学模型中，目标函数具体如下：1限流效果目标函数以限流效果最好为优化目标，将全部故障情况下，故障点两侧的故障电流对断路器最大开断电流占比的算数平均值，作为反映直流系统全局限流效果的指标。因此限流效果目标函数定义为：式中，n为考虑的故障情景的个数；将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到直流断路器的主断路器动作这段时间记为t2；Iγit2和分别为t2时刻流过故障点i所在线路两侧的故障电流；IDmax为单台直流断路器的最大开断电流。限流效果目标函数的值越小，则表示限流效果越好。2限流电抗器的总电感值目标函数以CLR的总电感值为优化目标，在满足直流线路故障时直流系统实现可靠故障穿越的条件下，尽可能的减少系统配置CLR的总电感值，既可以提高系统性能又能够降低设备投资成本。因此限流电抗器的总电感值目标函数定义为：式中，NC为直流线路上安装CLR的总台数；LCi为第i台CLR的电感值。3故障限流器的安装数量目标函数以FCL的安装台数最少为优化目标，由于FCL成本昂贵，其安装数量与安装位置的确定需要与CLR的参数选取相配合。FCL安装台数越少，设备投资成本越低，因此故障限流器的安装数量目标函数定义为：f3＝minNF式中，NF为直流线路上安装FCL的总台数。本发明提出的多目标优化配置数学模型中，约束条件具体如下：1直流断路器开断电流约束条件：考虑一定的裕度，故障发生后流过直流断路器的故障电流应始终小于直流断路器最大开断电流。式中，ND为直流断路器总台数；将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到FCL动作这段时间记为t1；IDit1和IDit2分别为t1和t2时刻流过第i台直流断路器的故障电流；a为可靠系数，且a1。2换流阀过流保护约束条件：当流过MMC桥臂的故障电流达到IGBT的2倍额定电流时换流站将闭锁。考虑一定的裕度，直流断路器中的主断路器动作前换流阀桥臂电流最大值应小于2倍额定电流。式中，NM为换流站总个数；Iit1和Iit2分别为t1和t2时刻换流站i出口直流电流；Iai为换流站i交流侧相电流幅值；IG为IGBT的额定电流；IA为考虑的安全裕度。3限流电抗器约束条件Lmin≤LCi≤Lmax限流电抗器取值应存在一个合理的区间。式中，Lmin为满足CLR构成直流线路保护区域边界的最小电感值；Lmax为满足系统动态响应要求的最大电感值。本发明提出的协同优化配置方法中，多目标优化配置数学模型采用MOSFLA进行求解，具体步骤如下：步骤S1，输入系统参数以及初始化MOSFLA参数：系统参数包括：柔性直流电网中换流器的额定参数、换流变压器的额定参数以及输电线路的等效参数。初始化MOSFLA参数包括：算法中涉及的青蛙种群分组数，每组青蛙个体数量，组内迭代次数，种群总进化次数，青蛙允许跳跃的最大距离Smax。步骤S2，生成初始青蛙种群：设置初始青蛙种群，定义为X＝[x1,...,xF]T，其中，下标F为种群规模，其数值等于青蛙种群分组数与每组青蛙个体数量的乘积；xi为第i只青蛙个体；每个青蛙个体xi代表一种限流设备协同配置方案，第i只青蛙个体xi为：式中，CLRj为连续变量，表示柔直电网系统中j节点处配置限流电抗器的电感值，CLRj取值范围为[Lmin，Lmax]；FCLk为离散变量，表示故障限流器在柔直电网系统中的配置情况，FCLk＝0表示不在k处配置故障限流器，FCLk＝1表示在k处配置故障限流器。步骤S3，计算青蛙个体xi对应限流设备配置方案下的目标函数以及构建越限惩罚函数：基于青蛙个体xi对应的限流设备配置方案进行故障电流计算，包含：获取各输电支路的支路电阻，建立系统的节点电导矩阵，进而通过计算系统稳态潮流，得到稳态工况下系统各节点电压以及各节点对应模块化多电平换流器所连线路上的电流，以此作为计算暂态故障电流的初始值。根据柔性直流电网的对称性，将换流站等效为一个节点，将故障发生后闭锁前的模块化多电平换流器等效为电阻、电感和电容串联电路，将站间直流线路等效为电阻和电感串联等效阻抗，将当前青蛙个体对应的限流设备配置方案下的限流电抗器与故障限流器等效为电感和电阻；分别建立故障限流器动作前和动作后的柔性直流电网等效电路模型，根据基尔霍夫电压定律与基尔霍夫电流定律列写柔性直流电网在故障后的网络状态方程，并借助计算机对建立的网络状态方程进行求解，得到直流线路上的故障电流。利用基尔霍夫电流定律求得各换流站出口的直流故障电流，则换流站桥臂故障电流计算公式如下：式中，iijT和iijB分别为第i个换流站第j相上、下桥臂流过的故障电流；iij为第i个换流站交流阀侧第j相流过的交流电流；ii为第i个换流站出口直流故障电流。求解多目标优化配置数学模型中的限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数；并验证多目标优化配置数学模型的直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件；越限惩罚函数是青蛙个体xi的约束总越限程度，定义为：式中，Nb和Nn分别为直流断路器开断电流约束条件的越限次数和换流阀过流保护约束条件的越限次数；IDBjxi和Iarmkxi分别为第j次直流断路器开断电流越限电流差值和第k次换流阀过流保护越限电流差值；a和b分别为反映直流断路器开断电流约束和换流阀过流保护约束重要程度的权重系数。步骤S4，计算青蛙个体xi的适应度：定义适应度函数的值越小，则适应度越高；当青蛙个体xi对应的限流设备配置方案满足约束条件时，目标函数不变；而当青蛙个体xi对应的限流设备配置方案不满足约束条件时，对目标函数进行惩罚，使得青蛙个体适应度变差，更容易被淘汰；对于每个青蛙个体xi而言，目标函数的适应度函数定义为：式中，fitness1xi、fitness2xi和fitness3xi分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数对应的适应度函数；λ1、λ2和λ3分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数对应的越限惩罚系数，其值为正整数，依据目标函数和越限惩罚函数的数量级来设定。步骤S5，采用快速非支配排序的方法对初始青蛙种群排序并找到全局最优个体：对于青蛙个体xi，由其支配的青蛙集合Wi，定义为：Wi＝{xj|xi支配xj,xj∈X}任意青蛙集合Wi内的青蛙个体xi对应的编号是ni，把初始青蛙种群X中青蛙个体按照ni数值的大小进行降序排列，若任意两个青蛙个体的ni值相同，则随机进行排列，最终获得排序后青蛙种群；将排序后青蛙种群中ni值最大的青蛙个体保存到外部群体中，外部群体即为当前的非支配解集，从外部群体中随机选取一只青蛙个体作为全局适应度最优个体；步骤S6，组内局部搜索：对适应度最差的青蛙个体进行组内更新；组内局部搜索，具体包括如下步骤：步骤S6-1，首先对排序后青蛙种群进行划分，总共分为m组，每组n只青蛙；将第1只青蛙个体放入第1组，第2只青蛙个体放入第2组，第m只青蛙个体放入第m组，第m+1只青蛙个体放入第1组，第m+2只青蛙个体放入第2组，依此类推直至所有青蛙分组完毕；步骤S6-2，对于每组青蛙，在所有ni值最大的青蛙个体中随机选择一只作为组内适应度最优个体，在所有ni值最小的青蛙个体中随机选择一只作为组内适应度最差个体；步骤S6-3，利用组内适应度最优个体和组内适应度最差个体生成组内第一新个体，并按照步骤S4计算其适应度；组内适应度最差个体的更新方式如下：式中，S为位移矩阵；r为0与1之间的随机数，考虑到限流电抗器的配置位置为离散变量，在更新过程中采用实数就近取整的方式得到离散变量；步骤S6-4，判别组内第一新个体是否支配组内适应度最差个体：若组内第一新个体支配组内适应度最差个体，则用组内第一新个体代替组内适应度最差个体，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-5；步骤S6-5，用步骤S5产生的全局适应度最优个体代替组内适应度最优个体重新产生组内第二新个体，并按照步骤S4计算其适应度；步骤S6-6，判别组内第二新个体是否支配组内适应度最差个体：若组内第二新个体支配组内适应度最差个体，则用组内第二新个体代替组内适应度最差个体，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-7；步骤S6-7，在可行域内随机生成组内第三新个体，用组内第三新个体代替组内适应度最差个体，并进入步骤S6-8；步骤S6-8，组内完成一次局部搜索，完成对组内适应度最差的青蛙个体的组内更新。步骤S7，重复步骤S6直至达到组内迭代次数，对适应度较差的青蛙个体进行组内更新；步骤S8，全局迭代寻优：将所有青蛙个体重新混合并执行步骤S5、步骤S6和步骤S7，重复操作直至达到设定的种群总进化次数；步骤S9，获得Pareto最优解集。本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有如下技术效果：采用本发明提出的CLR和FCL协同优化配置方法，通过MOSFLA对多目标优化配置模型进行求解，得到Pareto最优解集，决策者可以结合当前的实际情况，在Pareto最优解集中选择合适的配置方案，实现限流效果最好、限流电抗器的总电感值最小、故障限流器的安装个数最少的全局优化目标，保证故障发生时柔性直流电网健康部分的持续稳定运行。附图说明图1是基于MMC的四端柔性直流电网的结构示意图；图2是本发明提出的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法步骤流程图；图3为CLR与FCL协同优化配置的Pareto最优前沿；具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步的详细描述。本发明提出柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，包括：基于柔直电网系统性能与限流设备成本，构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的目标函数。目标函数包括：限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数、故障限流器的安装数量目标函数。构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的约束条件。约束条件包括：直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件。结合目标函数和约束条件得到柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法多目标优化配置数学模型。采用MOSFLA算法，获得最优解集，最优解集是Pareto最优解集。结合柔直电网系统的实际运行工况，从最优解集中选择柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方案。本发明提出的多目标优化配置数学模型中，目标函数具体如下：1限流效果目标函数以限流效果最好为优化目标，将全部故障情况下，故障点两侧的故障电流对断路器最大开断电流占比的算数平均值，作为反映直流系统全局限流效果的指标。因此限流效果目标函数定义为：式中，n为考虑的故障情景的个数；将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到直流断路器的主断路器动作这段时间记为t2；Iγit2和分别为t2时刻流过故障点i所在线路两侧的故障电流；IDmax为单台直流断路器的最大开断电流。限流效果目标函数的值越小，则表示限流效果越好。2限流电抗器的总电感值目标函数以CLR的总电感值为优化目标，在满足直流线路故障时直流系统实现可靠故障穿越的条件下，尽可能的减少系统配置CLR的总电感值，既可以提高系统性能又能够降低设备投资成本。因此限流电抗器的总电感值目标函数定义为：式中，NC为直流线路上安装CLR的总台数；LCi为第i台CLR的电感值。3故障限流器的安装数量目标函数以FCL的安装台数最少为优化目标，由于FCL成本昂贵，其安装数量与安装位置的确定需要与CLR的参数选取相配合。FCL安装台数越少，设备投资成本越低，因此故障限流器的安装数量目标函数定义为：f3＝minNF式中，NF为直流线路上安装FCL的总台数。本发明提出的多目标优化配置数学模型中，约束条件具体如下：1直流断路器开断电流约束条件：考虑一定的裕度，故障发生后流过直流断路器的故障电流应始终小于直流断路器最大开断电流。式中，ND为直流断路器总台数；将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到FCL动作这段时间记为t1；IDit1和IDit2分别为t1和t2时刻流过第i台直流断路器的故障电流；a为可靠系数，且a1。2换流阀过流保护约束条件：当流过MMC桥臂的故障电流达到IGBT的2倍额定电流时换流站将闭锁。考虑一定的裕度，直流断路器中的主断路器动作前换流阀桥臂电流最大值应小于2倍额定电流。式中，NM为换流站总个数；Iit1和Iit2分别为t1和t2时刻换流站i出口直流电流；Iai为换流站i交流侧相电流幅值；IG为IGBT的额定电流；IA为考虑的安全裕度。3限流电抗器约束条件Lmin≤LCi≤Lmax限流电抗器取值应存在一个合理的区间。式中，Lmin为满足CLR构成直流线路保护区域边界的最小电感值；Lmax为满足系统动态响应要求的最大电感值。具体实施例1：以图1所示的基于MMC的四端柔性直流电网为例，结合图2具体说明本发明提出的柔性直流电网限流电抗器与故障限流器协同优化配置方法的具体步骤。本发明提出的协同优化配置方法中，多目标优化配置数学模型采用MOSFLA进行求解，具体步骤如下：步骤S1，输入系统参数，初始化MOSFLA参数：1输入系统参数基于MMC的四端柔性直流电网系统在正常运行时，第一换流站MMC1作为主控站控制直流电压为500kV。第二换流站MMC2、第三换流站MMC3、第四换流站MMC4都采用定有功功率控制模式，分别向直流电网注入800MW、600MW、-600MW的有功功率，该四端柔性直流电网系统的基本参数见表1。电阻型FCL在故障发生后主动投入10Ω大小的电阻，从故障发生到FCL动作这段时间设置为3ms；混合直流断路器的最大开断电流为9kA，从故障发生到直流断路器的主断路器动作这段时间设置为6ms；换流阀内IGBT额定电流为2kA。2初始化MOSFLA参数设置青蛙种群分组数m＝20，每组青蛙个体数量n＝25，组内迭代数Ne＝25，种群总进化次数Ng＝1000，青蛙允许跳跃的最大距离Smax＝0.01。表1柔性直流电网基本参数步骤S2，生成初始青蛙种群：设置初始种群为X＝[x1,...,xF]T，其中，下标F为种群规模，其数值等于青蛙种群分组数m与每组青蛙个体数量n的乘积。xi为第i只青蛙个体。每个青蛙个体代表一种限流设备协同配置方案，第i只青蛙个体xi为：式中，CLRj为连续变量，表示柔直电网系统中j节点处配置限流电抗器的电感值，CLRj取值范围为[Lmin，Lmax]；FCLk为离散变量，表示故障限流器在柔直电网系统中的配置情况，FCLk＝0表示不在k处配置故障限流器，FCLk＝1表示在k处配置故障限流器；根据步骤S1可知，种群规模F＝500；设置CLR取值下限Lmin＝0.1H，CLR取值上限Lmax＝0.2H。步骤S3，计算每只青蛙对应限流设备配置方案下的目标函数以及构建越限惩罚函数：基于每个青蛙个体对应的限流设备配置方案进行故障电流计算，求解多目标优化配置数学模型中的限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数；并验证多目标优化配置数学模型的直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件。基于每个青蛙个体对应的限流设备配置方案进行故障电流计算，包含：1获取各输电支路的支路电阻，建立系统的节点电导矩阵，进而通过计算系统稳态潮流，得到稳态工况下系统各节点电压以及各节点对应MMC所连线路上的电流，以此作为计算暂态故障电流的初始值。2根据柔性直流电网的对称性，将换流站等效为一个节点，将故障发生后闭锁前的MMC等效为RLC串联电路，将站间直流线路等效为RL串联等效阻抗，将当前青蛙个体对应的限流设备配置方案下的CLR和FCL等效为电感和电阻。分别建立FCL动作前和动作后的柔性直流电网等效电路模型，根据基尔霍夫电压定律与基尔霍夫电流定律列写柔性直流电网在故障后的网络状态方程，并借助计算机对建立的网络状态方程进行求解，得到直流线路上的故障电流。3利用基尔霍夫电流定律求得各换流站出口的直流故障电流，则换流站桥臂故障电流计算公式如下：iijT和iijB分别为换流站i第j相上、下桥臂流过的故障电流；iij为换流站i交流阀侧第j相流过的交流电流；ii为换流站i出口直流故障电流。越限惩罚函数定义为：式中，Vxi为个体xi的约束总越限程度。步骤S4，计算每只青蛙的适应度：定义适应度函数的值越小，则适应度越高，当青蛙个体对应的限流设备配置方案满足约束条件时，目标函数不变；而当青蛙个体对应的限流设备配置方案不满足约束条件时，对目标函数进行惩罚使得个体适应度变差，更容易被淘汰。适应度函数定义为：式中，fitness1xi、fitness2xi和fitness3xi分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数的适应度函数；λ1、λ2和λ3分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数对应的越限惩罚系数，其值为正整数，依据目标函数和越限惩罚函数的数量级来设定；Nb和Nn分别为直流断路器开断电流约束的越限次数和换流阀过流保护约束的越限次数；IDBjxi和Iarmkxi分别为第j次直流断路器开断电流越限电流差值和第k次换流阀过流保护越限电流差值；a和b分别为反映直流断路器开断电流约束和换流阀过流保护约束重要程度的权重系数。可靠系数a取0.9，安全裕度IA为0.3kA，权重系数a和b取为0.5。步骤S5，采用快速非支配排序的方法对初始种群排序并找到全局最优个体xg：采用快速非支配排序的方式对初始青蛙种群进行排序，对于青蛙个体xi，由其支配的青蛙组成的集合为Wi，记为：Wi＝{xj|xi支配xj,xj∈X}任意青蛙集合Wi内的青蛙个体xi对应的编号是ni，把初始青蛙种群X中青蛙个体xi按照ni数值的大小进行降序排列，若任意两个青蛙个体xi的ni值相同，则随机进行排列，最终获得排序后青蛙种群X’；将排序后青蛙种群X’中ni值最大的青蛙个体xi保存到外部群体Xp中，外部群体Xp即为当前的非支配解集，从外部群体Xp中随机选取一只青蛙个体作为全局适应度最优个体xg。步骤S6，组内局部搜索，具体包括如下步骤：步骤S6-1，首先对排序后青蛙种群X’进行划分，总共分为m组，每组n只青蛙；将第1只青蛙个体放入第1组，第2只青蛙个体放入第2组，第m只青蛙个体放入第m组，第m+1只青蛙个体放入第1组，第m+2只青蛙个体放入第2组，依此类推直至所有青蛙分组完毕；步骤S6-2，对于每组青蛙，在所有ni值最大的青蛙个体xi中随机选择一只作为组内适应度最优个体xb，在所有ni值最小的青蛙个体xi中随机选择一只作为组内适应度最差个体xw；步骤S6-3，利用组内适应度最优个体xb和组内适应度最差个体xw生成组内第一新个体xnew，并按照步骤S4计算其适应度；组内适应度最差个体xw的更新方式如下：式中，S为位移矩阵；r为0与1之间的随机数，考虑到限流电抗器的配置位置为离散变量，在更新过程中采用实数就近取整的方式得到离散变量；步骤S6-4，判别组内第一新个体xnew是否支配组内适应度最差个体xw：若组内第一新个体xnew支配组内适应度最差个体xw，则用组内第一新个体xnew代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-5；步骤S6-5，用步骤S5产生的全局适应度最优个体xg代替组内适应度最优个体xb重新产生组内第二新个体x’new，并按照步骤S4计算其适应度；步骤S6-6，判别组内第二新个体x’new是否支配组内适应度最差个体xw：若组内第二新个体x’new支配组内适应度最差个体xw，则用组内第二新个体x’new代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-7；步骤S6-7，在可行域内随机生成组内第三新个体x”new，用组内第三新个体x”new代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；步骤S6-8，组内完成一次局部搜索，完成对组内适应度最差的青蛙个体xw的组内更新。具体实施例2：以表2中的方案A为例，该配置方案表示在如图1所示的四端柔性直流电网中，第一限流电抗器CLR1的电感值为0.161H，第二限流电抗器CLR2的电感值为0.165H，第三限流电抗器CLR3的电感值为0.168H，第四限流电抗器CLR4的电感值为0.142H，第五限流电抗器CLR5的电感值为0.169H，第六限流电抗器CLR6的电感值为0.163H，第七限流电抗器CLR7的电感值为0.155H，第八限流电抗器CLR8的电感值为0.148H，且仅配置第二故障限流器FCL2，第三故障限流器FCL3，第四故障限流器FCL4，第五故障限流器FCL5，第七故障限流器FCL7，第八故障限流器FCL8共6台故障限流器。考虑获取到的Pareto最优解较多，表2仅列出了部分配置方案下的CLR参数取值大小和FCL的安装位置。表2部分优化配置方案表3列出了部分配置方案下仿真对比情况。从表3中可以看出，采用线路两端仅配置0.2H的CLR的配置方案虽然有较好的限流效果，但由于在极端条件下不满足换流阀过流保护约束条件，导致系统无法实现故障穿越。而采用本发明提出的CLR与FCL协同优化配置方法得到的方案，能够保证系统在故障情况下的生存能力。决策者可以结合当前的实际情况，在Pareto最优解集中选择合适的配置方案。表3部分配置方案下仿真对比情况图3为采用本发明提出的协同优化配置方法获得的Pareto最优前沿，系统配置CLR的电感值总和和限流效果基本成反比关系。同时随着系统配置FCL台数的增加，系统整体的限流效果也会提高。以上具体实施方式及实施例是对本发明提出的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法技术思想的具体支持，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在本技术方案基础上所做的任何等同变化或等效的改动，均仍属于本发明技术方案保护的范围。

权利要求：1.柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：基于柔直电网系统性能与限流设备成本，构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的目标函数，所述目标函数包括：限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数、故障限流器的安装数量目标函数；构建柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法的约束条件，所述约束条件包括：直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件；结合目标函数和约束条件得到柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法多目标优化配置数学模型；采用多目标混合蛙跳算法对所述多目标优化配置数学模型进行求解以获得最优解集，所述最优解集是Pareto最优解集；结合柔直电网系统的实际运行工况，从最优解集中选择柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方案。2.根据权利要求1所述的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：所述限流效果目标函数，定义如下：将全部故障情况下故障点两侧的故障电流对断路器最大开断电流占比的算数平均值作为反映直流系统全局限流效果的指标，限流效果目标函数为：式中，n为考虑的故障情景的个数，将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到直流断路器的主断路器动作这段时间记为t2，Iγit2和分别为t2时刻流过故障点i所在线路两侧的故障电流，IDmax为单台直流断路器的最大开断电流；所述限流电抗器的总电感值目标函数，定义如下：在满足直流线路故障时直流系统实现可靠故障穿越的条件下，减少系统配置的限流电抗器的总电感值，限流电抗器的总电感值目标函数为：式中，NC为直流线路上安装限流电抗器的总台数，LCi为第i台限流电抗器的电感值；所述故障限流器的安装数量目标函数，定义如下：f3＝minNF，式中，NF为直流线路上安装故障限流器的总台数。3.根据权利要求1所述的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：所述直流断路器开断电流约束条件，定义如下：式中，ND为直流断路器总台数，将故障发生时刻记为0时刻，从故障发生到故障限流器动作这段时间记为t1，IDit1和IDit2分别为t1时刻和t2时刻流过第i台直流断路器的故障电流，a为可靠系数，且a1；所述换流阀过流保护约束条件，定义如下：式中，NM为换流站总个数，Iit1和Iit2分别为t1时刻和t2时刻第i个换流站出口直流电流，Iai为第i个换流站交流侧相电流幅值，IG为绝缘栅双极型晶体管的额定电流，IA为考虑的安全裕度；所述限流电抗器约束条件，定义如下：Lmin≤LCi≤Lmax，式中，Lmin为满足限流电抗器构成直流线路保护区域边界的最小电感值，Lmax为满足系统动态响应要求的最大电感值。4.根据权利要求1所述的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：通过多目标混合蛙跳算法对多目标优化配置数学模型进行求解，具体步骤如下：步骤S1，输入系统参数以及初始化参数：系统参数包括：柔性直流电网中换流器的额定参数、换流变压器的额定参数以及输电线路的等效参数，初始化参数包括：算法中涉及的青蛙种群分组数m、每组青蛙个体数量n、组内迭代次数Ne、种群总进化次数Ng、青蛙允许跳跃的最大距离Smax；步骤S2，生成初始青蛙种群：设置初始青蛙种群X，定义X＝[x1,···,xF]T，其中，下标F为种群规模，其数值等于青蛙种群分组数m与每组青蛙个体数量n的乘积；xi为第i只青蛙个体，每个青蛙个体代表一种限流设备协同配置方案，第i只青蛙个体xi为：式中，CLRj为连续变量，表示柔直电网系统中j节点处配置限流电抗器的电感值，CLRj取值范围为[Lmin，Lmax]，FCLk为离散变量，表示故障限流器在柔直电网系统中的配置情况，FCLk＝0表示不在k处配置故障限流器，FCLk＝1表示在k处配置故障限流器；步骤S3，计算青蛙个体xi对应限流设备配置方案下的目标函数以及构建越限惩罚函数：基于青蛙个体xi对应的限流设备配置方案进行故障电流计算，求解多目标优化配置数学模型中的限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数；并验证多目标优化配置数学模型的直流断路器开断电流约束条件、换流阀过流保护约束条件、限流电抗器约束条件，越限惩罚函数是青蛙个体xi的约束总越限程度，定义为：式中，Nb和Nn分别为直流断路器开断电流约束条件的越限次数和换流阀过流保护约束条件的越限次数，IDBjxi和Iarmkxi分别为第j次直流断路器开断电流越限电流差值和第k次换流阀过流保护越限电流差值，a和b分别为反映直流断路器开断电流约束和换流阀过流保护约束重要程度的权重系数；步骤S4，计算青蛙个体xi的适应度：定义适应度函数的值越小则适应度越高，当青蛙个体xi对应的限流设备配置方案满足约束条件时保持目标函数不变，而当青蛙个体xi对应的限流设备配置方案不满足约束条件时对目标函数进行惩罚，使得青蛙个体xi适应度变差，更容易被淘汰，对于每个青蛙个体xi而言，目标函数的适应度函数定义为：式中，fitness1xi、fitness2xi和fitness3xi分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数对应的适应度函数，λ1、λ2和λ3分别为限流效果目标函数、限流电抗器的总电感值目标函数以及故障限流器的安装数量目标函数对应的越限惩罚系数，其值为正整数，依据目标函数和越限惩罚函数的数量级来设定；步骤S5，采用快速非支配排序的方法对初始青蛙种群X排序并找到全局最优个体xg：对于青蛙个体xi，由其支配的青蛙集合Wi，定义为：Wi＝{xj|xi支配xj,xj∈X}任意青蛙集合Wi内的青蛙个体xi对应的编号是ni，把初始青蛙种群X中青蛙个体xi按照ni数值的大小进行降序排列，若任意两个青蛙个体xi的ni值相同，则随机进行排列，最终获得排序后青蛙种群X’；将排序后青蛙种群X’中ni值最大的青蛙个体xi保存到外部群体Xp中，外部群体Xp即为当前的非支配解集，从外部群体Xp中随机选取一只青蛙个体作为全局适应度最优个体xg；步骤S6，组内局部搜索：对适应度最差的青蛙个体xw进行组内更新；步骤S7，重复步骤S6直至达到组内迭代次数Ne，对适应度较差的青蛙个体进行组内更新；步骤S8，全局迭代寻优：将所有青蛙个体xi重新混合并执行步骤S5、步骤S6和步骤S7，重复操作直至达到设定的种群总进化次数Ng；步骤S9，获得Pareto最优解集。5.根据权利要求4所述的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：所述步骤S6，组内局部搜索，具体包括如下步骤：步骤S6-1，首先对排序后青蛙种群X’进行划分，总共分为m组，每组n只青蛙；将第1只青蛙个体放入第1组，第2只青蛙个体放入第2组，第m只青蛙个体放入第m组，第m+1只青蛙个体放入第1组，第m+2只青蛙个体放入第2组，依此类推直至所有青蛙分组完毕；步骤S6-2，对于每组青蛙，在所有ni值最大的青蛙个体xi中随机选择一只作为组内适应度最优个体xb，在所有ni值最小的青蛙个体xi中随机选择一只作为组内适应度最差个体xw；步骤S6-3，利用组内适应度最优个体xb和组内适应度最差个体xw生成组内第一新个体xnew，并按照步骤S4计算其适应度；组内适应度最差个体xw的更新方式如下：式中，S为位移矩阵；r为0与1之间的随机数，考虑到限流电抗器的配置位置为离散变量，在更新过程中采用实数就近取整的方式得到离散变量；步骤S6-4，判别组内第一新个体xnew是否支配组内适应度最差个体xw：若组内第一新个体xnew支配组内适应度最差个体xw，则用组内第一新个体xnew代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-5；步骤S6-5，用步骤S5产生的全局适应度最优个体xg代替组内适应度最优个体xb重新产生组内第二新个体x’new，并按照步骤S4计算其适应度；步骤S6-6，判别组内第二新个体x’new是否支配组内适应度最差个体xw：若组内第二新个体x’new支配组内适应度最差个体xw，则用组内第二新个体x’new代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；否则进入步骤S6-7；步骤S6-7，在可行域内随机生成组内第三新个体x”new，用组内第三新个体x”new代替组内适应度最差个体xw，并进入步骤S6-8；步骤S6-8，组内完成一次局部搜索，完成对组内适应度最差的青蛙个体xw的组内更新。6.据权利要求4所述的柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法，其特征在于：所述步骤S3中，基于每个青蛙个体xi对应的限流设备配置方案进行故障电流计算，包含：获取各输电支路的支路电阻，建立系统的节点电导矩阵，进而通过计算系统稳态潮流，得到稳态工况下系统各节点电压以及各节点对应模块化多电平换流器所连线路上的电流，以此作为计算暂态故障电流的初始值；根据柔性直流电网的对称性，将换流站等效为一个节点，将故障发生后闭锁前的模块化多电平换流器等效为电阻、电感和电容串联电路，将站间直流线路等效为电阻和电感串联等效阻抗，将当前青蛙个体对应的限流设备配置方案下的限流电抗器与故障限流器等效为电感和电阻；分别建立故障限流器动作前和动作后的柔性直流电网等效电路模型，根据基尔霍夫电压定律与基尔霍夫电流定律列写柔性直流电网在故障后的网络状态方程，并借助计算机对建立的网络状态方程进行求解，得到直流线路上的故障电流；利用基尔霍夫电流定律求得各换流站出口的直流故障电流，则换流站桥臂故障电流计算公式如下：式中，iijT和iijB分别为第i个换流站第j相上、下桥臂流过的故障电流，iij为第i个换流站交流阀侧第j相流过的交流电流，ii为第i个换流站出口直流故障电流。

百度查询： 东南大学 柔直电网中限流电抗器与故障限流器的协同优化配置方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD