申请/专利权人：国网冀北电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;北京京研电力工程设计有限公司

申请日：2021-10-25

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN114050607B

主分类号：H02J3/46

分类号：H02J3/46;H02J3/28;H02J3/06;H02J13/00;G06F30/20;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2022.03.04#实质审查的生效;2022.02.15#公开

摘要：本发明提供了一种配电网重构数字模型的构建系统，将数字孪生技术作为配电网动态重构系统中设备运行数据采集、信息双向交互、控制指令执行的基础,通过构建数字孪生体,实现高实时性、高优化效果的配电网动态重构。通过实时数据采集和历史数据库,获得动态重构所需的孪生数据,并在数字孪生体内建立双层优化模型,综合考虑时段划分与网络重构,通过迭代来寻找满足约束的最优重构方案。针对配电网动态重构问题的计算复杂度,本发明基于和声搜索算法和粒子群算法提出了去冗法和邻域搜索法来提高计算效率,提高模型动态分析的能力,实现模型的高效求解。

主权项：1.一种配电网重构数字模型的构建系统，其特征在于，包括：基础支撑层，包括配电网的一次设备、所接入的负荷、光伏、风力发电机、储能装置以及相关的配电自动化的设备，基础支撑层，用于为后续的数据互动层实时提供负荷数据、线路参数、网络拓扑结构和系统工作状态信息,同时它也是接受并执行决策层反馈命令的载体,整个系统最终需要通过其来实现对物理世界的影响；数据互动层作为数据的收集与传输者与基础支撑层相连,将物理世界的信息转换为虚拟世界中的信息，数据互动层用于数据的采集、处理、传输三部分，其中，数据的采集依靠于安装在配电网中的传感器、保护测控装置,来获取以设备数据、环境数据、流程数据为主的三类数据；数据的处理和传输则依托于以太网和交换机,在此基础上构建高效的数据存储方式与无线传输方式,从而满足数字孪生模型对于动态获取数据的要求；模型构建与仿真分析层，用于基于数据互动层中所传输的数据,在数字世界中进行配电网重构模型的构建,得出配电网静态重构模型作为动态仿真的基础,再进一步依据数字孪生体获得的实时与预测数据,动态调整重构策略,生成多时段的配电网动态重构方案；共性应用层，用于根据模型构建与仿真分析层生成的多时段的配电网动态重构方案,生成配电网的重构策略,并最终向配电网中的实体终端进行指令的下达,实现联络开关与分段开关的状态变化,优化配电网的运行状态；其中，所述模型构建与仿真分析层，用于基于配电网设备参数与运行状态参数进行网络重构模型的建立,并利用传感器及其他测控装置获取负荷与分布式能源的负荷与出力状况,将相关数据传输至数据互动层；所述模型构建与仿真分析层，用于将数据互动层导出的数据作为配电网双层动态重构模型中的输入量进行重构计算,根据优化目标生成多时段的配电网动态重构方案，将多时段的配电网动态重构方案实时传递至共性应用层；所述配电网重构模型中，作为优化主体的上层优化将优化周期内有功总网损之和最小作为优化目标,重构时段的划分结果作为决策变量；下层优化在上层确定好重构时段的情况下,对各个时段内的开关动作情况进行优化,再将各时段的拓扑结构和潮流计算结果返回至上层,作为上层优化中适应度函数计算的一部分；上层优化以时段划分的结果作为变量,以各个时段的网络的有功网损之和最小为优化目标，目标函数为： 式中,fm为目标函数,t为时刻编号,k为支路编号,N为时段划分的总次数,Nt为第t时刻闭合的支路集合,Pt,k,loss为第t时刻第k条支路上的有功功率损耗,tm1为第m个时段的起始时刻,tm2为第m个时段的结束时刻；上层优化中,时段划分的总次数需满足最大重构时段划分次数约束：N≤Nmax2，式中,Nmax为最大重构时段划分次数；上层优化获得了时段划分的结果,在上层优化的基础上,下层优化对各个时段内的重构方案进行优化，目标函数为： 式中,tm为第m个时段,rk为第k条支路的电阻大小,Pt,k为第t时刻第k条支路首端或末端的有功功率，Qt,k为第t时刻第k条支路首端或末端的无功功率；Ut,k为第t时刻第k条支路对应功率Pt,k与Qt,k端的电压幅值；所述下层优化考虑的约束条件包括：1节点电压约束： 式中,U为节点电压上限,为节点电压下限；2支路传输功率约束： 式中，Sij为支路ij的注入功率,为支路ij的注入功率上限；3潮流方程约束： 式中,Pt,Gi、Pt,DGi、Pt,Li分别为第i节点在第t时刻时电源和DG流入及负荷消耗的有功功率；Qt,Gi、Qt,DGi、Qt,Li则为对应的无功功率；Ut,i、Ut,j分别为节点i,j在第t时刻的电压幅值；Ωj为和节点j相互关联的节点的集合；δij代表节点i,j在第t时刻的相角差；Gt,ij和Bt,ij代表支路ij在第t时刻的电导和电纳；4辐射状网络拓扑约束：G∈Gr8式中,G为当前网络的拓扑结构,Gr为所有满足辐射性约束的网络拓扑的集合；所述配电网重构模型的求解步骤如下：1设置初始参数,迭代次数k＝1；2生成初始解；3将时段划分结果进行分类,输入下层优化,对已计算过的时段采取简化策略,将未计算过的时段进行正常的优化计算,并将重构结果返回至上层优化进行存储；4根据下层优化返回的结果计算适应度函数；5根据进化策略进行迭代并生成子代种群,k＝k+1；6重复步骤3-5直至满足迭代终止条件；7输出配电网动态重构结果；所述配电网重构模型，采用改进和声搜索算法进行求解，冗余法与和声搜索算法结合得到改进和声搜索算法由冗余法与和声搜索算法结合得到；所述配电网重构模型，采用在粒子群算法达到预定的迭代次数后,对全局最优解或较优解采用邻域搜索法进行进一步优化求解；所述和声搜索算法的步骤如下：1定义所要求的优化问题与参数值,其中参数值包括和声记忆库大小HMS,和声记忆库取值概率HMCR,音调微调概率PAR,音调微调带宽BW,创作次数Tmax；2初始化和声记忆库,生成HMS个初始解；3生成新的和声；4更新和声记忆库,保留HMS个最好的和声；5重复步骤3-4,直至满足迭代终止条件；采用的十进制编码方式为整数编码,最小步长为1，所述邻域搜索法步骤如下：1选取需要进行邻域搜索的个体作为初始解；2选取该解的邻域,对其中的解进行适应度函数计算；3将邻域中的最优解与初始解进行比较,若优于初始解,则令其成为新的初始解；4重复步骤2-3,直至满足迭代终止条件。

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