基于免疫算法的电网拓扑结构识别

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22103

摘要/Abstract

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: 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-driven

中图分类号:

TM 711

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图/表 14

图1 电网拓扑结构识别问题

Fig. 1 Identification problem of power grid topology

图2 电网拓扑结构问题转化

Fig. 2 Transformation of power grid topology problem

图3 基于电压损耗的拓扑结构不唯一问题求解

Fig. 3 Solution of topology non-uniqueness problem based on voltage loss

图4 电网拓扑结构识别可行解

Fig. 4 Feasible solution of network topology identification

图5 免疫优化算法流程图

Fig. 5 Flowchart of immune optimization algorithm

图6 IEEE 39节点系统拓扑结构

Fig. 6 Topology of IEEE 39 node system

表1 电网拓扑结构识别计算结果

Tab. 1 Calculation results of power grid topology identification

母线	归属母线的小球编号	母线	归属母线的小球编号
1	1 3	21	46 53 112
2	2 5 7 87	22	54 55 81
3	6 9 11 103	23	56 57 83 113
4	10 13 15 104	24	48 58 114
5	14 17 19	25	8 59 85 115
6	18 21 23 73	26	60 61 63 65 116
7	22 25 105	27	52 62 117
8	20 26 27 106	28	64 67 118
9	28 29	29	66 68 89 119
10	31 33 75	30	88 93
11	24 32 70	31	74 94
12	69 71 107	32	76 95
13	34 35 72	33	78 96
14	16 36 37	34	80 97
15	38 39 108	35	82 98
16	40 41 43 45 47 109	36	84 99
17	42 49 51	37	86 100
18	12 50 110	38	90 101
19	44 77 91	39	4 30 102
20	79 92 111

图7 IEEE 39节点系统SVG图

Fig. 7 SVG figure of IEEE 39 node power system

图8 IEEE 39节点系统底图

Fig. 8 Base map of IEEE 39 node power system

图9 IEEE 39节点系统拓扑结构识别结果

Fig. 9 Topology identification results of IEEE 39 node power system

图10 电网拓扑结构不唯一现象

Fig. 10 Non-unique phenomenon of power grid topology

表2 各节点量测数据

Tab. 2 Measurement data of each node

参数	节点
参数	a	b	c	d
功率	16.16+13.36j	14.23+13.13j	14.24+15.3j	13.25+12.85j
电流	0.13-0.11j	0.13-0.11j	0.13-0.13j	0.13-0.13j
电压	109.21+7.26j	99.68+13.55j	110.3+6.4j	102+6.85j

表3 电压损耗计算结果

Tab. 3 Calculation results of voltage loss

电压损耗	$Δ U C a b$	$Δ U C a d$	$Δ U J a b$	$Δ U J a d$
计算结果	9.53-6.29j	7.21+0.41j	9.53-6.29j	14.98-8.75j

表3 电压损耗计算结果

Tab. 3 Calculation results of voltage loss

电压损耗	$Δ U C a b$	$Δ U C a d$	$Δ U J a b$	$Δ U J a d$
计算结果	9.53-6.29j	7.21+0.41j	9.53-6.29j	14.98-8.75j

表4 电网拓扑识别效率对比

Tab. 4 Comparison of power grid topology identification efficiency

方法	全局寻优时间/s
方法	IEEE 39节点系统	IEEE 118节点系统
本文方法	10	26
潮流转移法	30	48

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