一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107611963A(43)申请公布日2018.01.19(21)申请号201710778034.7(22)申请日2017.09.01(71)申请人东南大学地址210096江苏省南京市玄武区四牌楼2号申请人国网上海市电力公司(72)发明人吴志谢伟杜敩张勇凌平包海龙柳劲松(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人施昊(51)Int.Cl.H02J3/00(2006.01)H02J3/06(2006.01)H02H7/26(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图3页(54)发明名称一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法(57)摘要本发明公开了一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法。输入电力系统的初始信息；利用遗传算法进行初始化种群，设置染色体个数和最大遗传代数；判断多个网络拓扑是否均满足数值可观性，若满足则计算多个网络拓扑下的停电损失，并得到最小的停损系数，否则将目标函数值设为上限值；将最小停损系数与系统要求的停损系数作比较，若小于则计算目标函数值；否则将目标函数值设为上限值；计算个体适应度并进行排序，选出最优个体及其目标函数值，用赌轮盘算法产生下一代个体；根据最大遗传代数选择进行下一轮迭代或输出最优解。本发明不但能够保证电力系统在正常情况下的完全可观性，而且能够在线路N-1故障下满足相应的停损系数要求。CN107611963ACN107611963A权利要求书1/3页1.一种考虑停电损失系数的PMU优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入电力系统的网络参数信息和传统量测数据，所述网络参数信息包括网络重构数目nc，节点个数nb，总线路数目nal，FTU设备的数目nf以及FTU设备所在线路集合SF；所述传统量测数据包括节点注入功率和支路潮流量；(2)利用遗传算法随机产生初始种群，设置最大遗传代数，染色体采用二进制编码，设置染色体长度nr＝nb+nal-nf，第i个染色体的二进制编码xi含义如下：(3)根据下式计算电力系统在不同网络拓扑下的信息矩阵：上式中，Gi为第j个网络拓扑的量测雅可比矩阵，Rj为量测数据的量测方差矩阵，Hj(x)为信息矩阵；然后计算信息矩阵的秩，若信息矩阵满秩，则系统满足数值可观性，否则不可观；若系统的所有网络拓扑均满足数值可观性，则进入步骤(4)，否则，将目标函数值设为上限值，进入步骤(5)；(4)依次对系统中的特定线路设置故障，当系统线路发生N-1故障时，通过DULR和FTU设备的保护动作，切除故障线路，在负荷损失最小情况下保证系统的安全正常运行，确定多个拓扑网络下的故障区域并计算停电损失系数，并确定最小停电损失系数，判断其是否小于系统要求的停电损失系数，若是，则计算目标函数值，并进入步骤(5)，否则将目标函数值设置为上限值，然后进入步骤(5)；(5)根据目标函数值计算个体适应度并进行排序；(6)在群体中选出最优个体及其目标函数值；(7)采用赌轮盘算法产生下一代个体；(8)判断是否达到最大遗传代数，若达到则输出最优解，算法结束；否则，遗传代数加一，并进行染色体的重组和变异操作，返回步骤3。2.根据权利要求1所述考虑停电损失系数的PMU优化配置方法，其特征在于：所述目标函数值的计算公式如下：上式中，Fobj为目标函数值，ai为第i个节点所连的支路数目，ω为安装DULR和TPMU的费用。3.根据权利要求2所述考虑停电损失系数的PMU优化配置方法，其特征在于：在步骤(5)中，采用MATLAB中的遗传算法工具箱GATBX的ranking函数计算个体适应度：Fitness＝ranking(Fobj)上式中，Fitness为个体适应度。4.根据权利要求1所述考虑停电损失系数的PMU优化配置方法，其特征在于：在步骤(4)2CN107611963A权利要求书2/3页中，确定故障区域的方法如下：辐射状配电网中包含一个根节点和若干终端节点，对于辐射状配电网中的任意一条线路上的两个节点，其中靠近根节点的节点为父节点，另一个节点为子节点，从父节点至子节点的方向为子节点方向，从子节点至父节点的方向为父节点方向；设线路[b,b+1]为故障线路，其中，节点b是节点b+1的父节点，节点b+1是节点b的子节点，在故障线路父节点方向上，节点b到根节点的区域为故障线路的FR区，在故障线路子节点方向上，节点b+1到终端节点的区域为故障线路的FL区；故障线路FR区的故障定位方法如下：设[a,a+1]是FR区域中距离故障线路最近的一条装有FTU或DULR装置的线路，其中节点a较节点a+1更靠近根节点，且节点a+1较节点b更靠近根节点；若节点b与节点a+1之间没有分支，则区域[a+1,b]为FR区中的故障区域；若节点b与节点a+1之间有