一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)孤島劃分方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)的孤島劃分方法，尤其涉及一種分布式電源的配電網(wǎng)孤 島劃分方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 孤島運(yùn)行是在配電網(wǎng)中引入分布式電源（DG)后出現(xiàn)的一種新運(yùn)行方式，其中計(jì) 劃孤島運(yùn)行是對(duì)配電網(wǎng)的運(yùn)行方式有益的補(bǔ)充。根據(jù)功率平衡原則，在配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)， 充分利用分布式電源供電能力，根據(jù)分布式電源的位置、容量，將配電網(wǎng)劃分為若干個(gè)子 網(wǎng)，以保證重要負(fù)荷安全運(yùn)行。在這種情況下，配電系統(tǒng)的部分負(fù)荷由分布式電源進(jìn)行供 電，包含這部分負(fù)荷、分布式電源、儲(chǔ)能裝置以及控制系統(tǒng)的小型配電網(wǎng)就稱(chēng)為配電網(wǎng)中的 電力孤島，而這種運(yùn)行方式我們稱(chēng)為孤島運(yùn)行。
[0003] 電力孤島供電方式是配電系統(tǒng)在引入分布式發(fā)電之后的一種新的運(yùn)行方式，在這 種運(yùn)行方式下，配電系統(tǒng)的部分負(fù)荷僅由DG供電，在配電系統(tǒng)因故障停運(yùn)后，為了檢修人 員安全，不擴(kuò)大故障范圍以達(dá)到快速恢復(fù)供電的目的。根據(jù)IEEE1547-2003相關(guān)規(guī)定，配電 網(wǎng)中所有的DG必須短時(shí)退出運(yùn)行。由于DG具有單獨(dú)供電能力，故障隔離后可利用DG恢復(fù) 部分重要負(fù)荷供電，從而提高系統(tǒng)的供電可靠性，因此，隨著配電網(wǎng)內(nèi)分布式電源的滲透率 的增加，電力孤島在實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)可靠供電的目標(biāo)上將成為一種常態(tài)的運(yùn)行方式。
[0004] 目前孤島劃分方法主要以恢復(fù)負(fù)荷總量最大為目標(biāo)，兼顧孤島建設(shè)經(jīng)濟(jì)性、供電 可靠性等因素，所采用的孤島劃分方法以描述孤島內(nèi)功率平衡為主體，但因目標(biāo)函數(shù)與約 束條件存在差異，所采取的求解算法也不相同，導(dǎo)致在求解結(jié)果上存在一定程度上的差異。 目前，求解算法主要以啟發(fā)式算法和智能算法為主，啟發(fā)式算法由于其開(kāi)環(huán)的求解過(guò)程，常 常導(dǎo)致無(wú)法找到全局最優(yōu)解；智能算法由于其求解過(guò)程的隨機(jī)性和不確定性，導(dǎo)致結(jié)果的 不確定性，無(wú)法尋找到最優(yōu)解。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有孤島劃分技術(shù)上的不足，提出一種基于脈沖耦合神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)孤島劃分方法。
[0006] 本發(fā)明根據(jù)現(xiàn)有的含分布式電源的配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，進(jìn)行一次含分布式電源的配 電網(wǎng)潮流計(jì)算，將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)邊賦權(quán)值無(wú)向連通圖，從而將孤島劃分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基于時(shí) 延脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DPCNN)求解最小路徑，生成最小生成樹(shù)的問(wèn)題，所述包括以下步驟：
[0007] 步驟1 :確定進(jìn)行配電網(wǎng)孤島劃分的可行區(qū)域； 步驟2 :根據(jù)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將其轉(zhuǎn)化為邊賦權(quán)值無(wú)向連通圖； 步驟3 :初始化參數(shù)，生成神經(jīng)元點(diǎn)火圖； 步驟4 :進(jìn)行連通性判斷約束； 步驟5 :生成最小生成樹(shù)，即最優(yōu)孤島備選方案； 步驟6 :對(duì)劃分出的孤島進(jìn)行電力潮流計(jì)算，評(píng)估孤島安全性； 步驟7 :對(duì)孤島進(jìn)行合并，給出最優(yōu)孤島劃分方案。
[0008] 建立基于節(jié)點(diǎn)-支路的簡(jiǎn)化模型：配電網(wǎng)具有閉環(huán)設(shè)計(jì)開(kāi)環(huán)運(yùn)行的特點(diǎn)，其拓?fù)?結(jié)構(gòu)是一種輻射狀結(jié)構(gòu)，負(fù)荷節(jié)點(diǎn)可簡(jiǎn)化為邊賦權(quán)值無(wú)向連通圖中的節(jié)點(diǎn)，支路簡(jiǎn)化為連 通圖中的賦權(quán)邊，具體如下：
[0009] 配電網(wǎng)中的負(fù)荷節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)化為無(wú)向連通圖中的節(jié)點(diǎn)，其負(fù)荷大小、重要性等級(jí)以及 網(wǎng)絡(luò)損耗均考慮在無(wú)向連通圖的邊中，并遵循以下原則：負(fù)荷功率越小，重要性越大，其計(jì) 算的權(quán)值就越小，優(yōu)先級(jí)就越高；在這種情況下，保留小容量負(fù)荷，可以擴(kuò)大供電范圍，減少 切除負(fù)荷個(gè)數(shù)；支路的簡(jiǎn)化原則如下：母線節(jié)點(diǎn)與母線節(jié)點(diǎn)相連的構(gòu)成的邊，邊的權(quán)值確 定主要依據(jù)該支路有無(wú)變壓器，有變壓器的支路權(quán)值設(shè)定為〇. 5,反之為0 ;母線節(jié)點(diǎn)與DG 相連的邊權(quán)值設(shè)定為0,其優(yōu)先權(quán)最尚，在點(diǎn)火過(guò)程中最先被點(diǎn)火。
[0010] 在對(duì)邊賦權(quán)值無(wú)向連通圖求解最小生成樹(shù)時(shí)，引入DPCNN模型。其DPCNN模型如 下：
該模型中，L通道接受神經(jīng)元的反饋輸入Y_j (n), Lj (η)是來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入Y1. .. Yk 進(jìn)行時(shí)延的Clu. .. 4,后的求和，作為L(zhǎng)通道的輸出，F(xiàn) ,是外界激勵(lì)I(lǐng) ,送至F通道后的輸出， 信號(hào)L,加上一個(gè)正的偏移量后與信號(hào)F ,進(jìn)行相調(diào)制，得到內(nèi)部狀態(tài)信號(hào)U ,，當(dāng)神經(jīng)元輸出 一個(gè)脈沖，閾值Θ鼻尤通過(guò)反饋迅速提高到Ff，使此神經(jīng)元熄火，然后閾值線性下降，在下 降過(guò)程中，如果有反饋輸入Yk，它導(dǎo)致％ (η) > Θ?，則神經(jīng)元被捕獲。
[0012] 基于上述的DPCNN模型，對(duì)已經(jīng)簡(jiǎn)化為邊賦權(quán)值無(wú)向連通圖的配電系統(tǒng)進(jìn)行初始 化，生成神經(jīng)元點(diǎn)火圖；具體如下：
[0013] 建立一個(gè)點(diǎn)火計(jì)算信息表：
表1點(diǎn)火計(jì)算信息表 若神經(jīng)元的i被神經(jīng)元j觸發(fā)點(diǎn)火時(shí)刻為，則把該信息記錄的表中第二列，并記錄 下相應(yīng)的點(diǎn)火前驅(qū)。根據(jù)記錄的點(diǎn)火信息表，從后向前進(jìn)行逆推，可以形成初步的神經(jīng)元點(diǎn) 火生成圖，即最小生成樹(shù)雛形。
[0014] 為保證孤島的連通性，需對(duì)上述形成的初步點(diǎn)火生成圖進(jìn)行連通性判斷。建立一 個(gè)神經(jīng)元點(diǎn)火情況記錄表：
表2點(diǎn)火情況記錄表 若神經(jīng)元點(diǎn)火，則記錄為1，否則為0,根據(jù)記錄的點(diǎn)火情況進(jìn)行分析：若標(biāo)志位全為1， 則認(rèn)為該點(diǎn)火生成圖為連通的，即是我們所尋找的最優(yōu)孤島；反之為不連通，并根據(jù)點(diǎn)火情 況對(duì)其包含的神經(jīng)元分類(lèi)：點(diǎn)火的神經(jīng)元放入一個(gè)集合P內(nèi)，未點(diǎn)火的放入另一個(gè)集合Q 內(nèi)。
[0015] 對(duì)不連通的點(diǎn)生成圖進(jìn)行最短路徑的求解；建立一個(gè)信息記錄表：
表3信息記錄表 只需記錄集合Q中最早點(diǎn)火的神經(jīng)元信息，并將信息融入到點(diǎn)火生成圖中，繼續(xù)進(jìn)行 連通性判斷，直至生成的圖均為連通圖為止，即生成最小生成樹(shù)（最優(yōu)孤島）。
[0016] 對(duì)劃分出的電力孤島進(jìn)行安全性評(píng)估，其指標(biāo)包括以下幾個(gè)方面：
[0017] 孤島功率平衡約束：
其中=P1為節(jié)點(diǎn)i的注入有功功率，Q1為節(jié)點(diǎn)i的注入無(wú)功功率，U1為節(jié)點(diǎn)i的電壓幅 值，Uj為節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值，G ^和B ^為分別為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣元素 Y ^的實(shí)部和虛部，δ ^為 節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間電壓相位之差。
[0018] 節(jié)點(diǎn)電壓約束：
其中：Uiniin為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值的最小值，Uiniax為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值的最大值。
[0019] 線路過(guò)載約束： Slj^ S 1]nax 其中：Slj為線路流過(guò)實(shí)際容量；Sljniax為線路允許流過(guò)最大容量。
[0020] 對(duì)安全性孤島采取有效的方案，進(jìn)行孤島的邊界進(jìn)行合并，在保證孤島穩(wěn)定性與 安全性的前提下使孤島總數(shù)最少以便在故障消除后便于恢復(fù)的目的。 本發(fā)明采用DPCNN模型，充分利用了 PCNN繼承來(lái)的脈沖并行傳播的特性，以各個(gè)分布 式電源為根神經(jīng)元，同時(shí)進(jìn)行搜索，較基于Prim算法的孤島劃分而言，大大減少了臨時(shí)數(shù) 據(jù)的存儲(chǔ)，極大的提高了運(yùn)行速度。
【附圖說(shuō)明】
[0021] 圖1-單個(gè)神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）模型；
[0022] 圖2-IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)圖；
[0023] 圖3-程序流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024] 以下結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明上述的技術(shù)特征和優(yōu)點(diǎn)做更詳細(xì)的說(shuō)明。
[0025] 本發(fā)明基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)孤島劃分方法，以供電范圍最大為目標(biāo)， 綜合考慮了負(fù)荷的重要性等級(jí)、負(fù)荷大小與網(wǎng)絡(luò)損耗等因素，對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行建模，將孤島劃 分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖論學(xué)中求取最小生成樹(shù)的問(wèn)題；引入DPCNN模型，充分利用了 PCNN繼承來(lái) 的脈沖并行傳播的特性，從而迅速地求解出最小生成樹(shù)，即劃分的最優(yōu)孤島；結(jié)合電力潮流 計(jì)算，考慮孤島內(nèi)功率平衡，節(jié)點(diǎn)電壓不越限，線路不過(guò)載等約束條件，對(duì)劃分的孤島進(jìn)行 安全性評(píng)估；最后通過(guò)對(duì)安全的孤島進(jìn)行邊界融合使孤島總數(shù)最少以達(dá)到故障消除后易于 配電網(wǎng)恢復(fù)的目的，并最終給出了最優(yōu)孤島劃分方案。
[0026] 參閱圖1所示，單個(gè)神經(jīng)元模型，即節(jié)點(diǎn)模型。
[0027] 該模型中，L通道接受神經(jīng)元的反饋輸入Y, (n)，L, (η)是來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入 Y1. .. Yk進(jìn)行時(shí)延的d ^ (^后的求和，作為L(zhǎng)通道的輸出，F(xiàn) j是外界激勵(lì)I(lǐng) j送至F通道后 的輸出，信號(hào)L,加上一個(gè)正的偏移量后與信號(hào)F ,進(jìn)行相調(diào)制，得到內(nèi)部狀態(tài)信號(hào)U ,，當(dāng)神 經(jīng)元輸出一個(gè)脈沖，閾值叫就通過(guò)反饋迅速提高到使此神經(jīng)元熄火，然后閾值線性下 降，在下降過(guò)程中，如果有反饋輸入Yk，它導(dǎo)致!