基于人工智能算法的主動配電網分解協(xié)調多目標優(yōu)化研究

繆辰宇 劉堯 楊葉昕 張勇 陳建鈿 丘冠新 謝虎

關鍵詞：人工智能;主動配電網;分解協(xié)調;拓撲分析模型

電網是國家能源基礎設施的主要組成部分之一，隨著我國社會經濟水平的不斷發(fā)展，對電網的要求也越來越高，再加上近年來電力體制改革的不斷進行，種種因素都促使我們要不斷進行配電網的升級改造。

2015年國家提出了“管住中問，放開兩頭”的管理方案，意思就是提高發(fā)電方、售電方的市場化程度，然后在電網等環(huán)節(jié)加強政府的管理，在這樣的方針下，比如一些微電網企業(yè)、綠色節(jié)能公司等等。隨著形形色色企業(yè)的入駐，我國的主動配電網不斷面臨著機遇和挑戰(zhàn)。國外發(fā)達國家具有比較健全和成熟的電網管理系統(tǒng)，比如作為曾經的“日不落”帝國，英國很早就開始發(fā)展工業(yè)化，工業(yè)化離不開電力的支持，美國硅谷作為世界上著名的技術研究中心，當?shù)氐碾娏Πl(fā)展也非常完善。因此，目前關于實現(xiàn)主動配電網的多目標研究是我國電力方面專家研究的重點。

在這樣的大背景下，本文根據我國的國情和實際發(fā)展水平，從人工智能算法的角度出發(fā)，提出了拓撲分析法，對IEEE-30、IEEE-51和IEEE-112的數(shù)據進行了研究，得出了相應的結論。本文采用的拓撲分析法可以豐富人工智能算法在國家電網中的研究，進而對原來已經有的研究成果進行有效補充，對我國電力行業(yè)發(fā)展具有重大的推動作用。

1材料和方法

1.1主動配電網的相關理論基礎

主動配電網（active distribution network，ADN）指的是利用現(xiàn)階段的新興科學技術，比如智能用電技術、智能儲能技術等，實現(xiàn)對電網系統(tǒng)和配電網資源經濟的協(xié)調控制，提高可再生能源的利用率，為廣大用戶帶來高質量、高水平的用電體驗。從概念來看，主動配電網具有智能、柔性、整合以及協(xié)調運行的特征。

主動配電網的不斷優(yōu)化是我國不斷追求的目標，現(xiàn)階段的主動配電網優(yōu)化管理有三種不同的控制方式。分別是集中式、分散式和混合分層式。

集中式首先是把每個節(jié)點的電壓數(shù)據收集起來，然后將這些數(shù)據統(tǒng)一送到配電網的中央控制器（distribution network central controller。DNCC）。最后DNCC通過控制各個分布式發(fā)電裝置（dis-tributed generation，DG）分配有功無功協(xié)調配電網，保證電壓和頻率處于合理范圍內;分散式是將采集來的電壓數(shù)據進行分析，控制和調整本地的分布式裝置，力求電力功率控制在平穩(wěn)的水平;混合分層式指的就是集中式與分散式的加總，采用多層的結構，上、中、下層各司其職，上、中層主要負責收集和分析數(shù)據，然后對數(shù)據進行合理的優(yōu)化，將優(yōu)化好的數(shù)據發(fā)送至下層。

1.2主動配電網的研究現(xiàn)狀

傳統(tǒng)配電網的優(yōu)化主要分為靜態(tài)優(yōu)化調度和動態(tài)優(yōu)化調度。目前主動配電網的發(fā)展目標主要是從規(guī)劃、運行、評價等方面著手，徹底改變傳統(tǒng)的配電網規(guī)劃、設計等，實現(xiàn)電網的效益最大化。隨著現(xiàn)代科學技術的不斷發(fā)展，配電網的正常運行受到諸多影響。例如現(xiàn)在新能源汽車的大量使用以及柔性負荷的增加，其中為滿足一些特定用戶需求的分布式電源接入導致的功率倒送、短路電流增大、電力功率波動頻繁等，已經為目前配電網的安全運行帶來了諸多不便。因此，新時期的配電網優(yōu)化目標也要隨著時代的變化而變化，要求：第一，運行成本低、電力功率穩(wěn)定、可靠性強、環(huán)保;第二，具有全局意識，多方面、多角度為廣大用戶配電。

主動配電網主要是針對柔性負荷和分布式電源等資源，考慮全局來達到電網內部的電力守恒和安全穩(wěn)定。其結構如圖1所示。

由圖1可以看出，首先系統(tǒng)把統(tǒng)一收集到的各個節(jié)點的數(shù)據，比如電網的開關狀態(tài)、各地的實時天氣預報等信息綜合起來呈送到一個總管理平臺，到達這個管理平臺之后，利用一些算法，比如潮流算法對這些數(shù)據進行整理和分析，最后經過評估得到一個最優(yōu)解。

1.3拓撲約束分析模型相關數(shù)據的設定

1.3.1電源管理單元優(yōu)化配置的目標函數(shù)

目前隨著互聯(lián)網技術的廣泛應用，采集精確的、全面的數(shù)據已經成為電網數(shù)據收集的前提條件。電源管理單元是一種新興的高精度測量裝置，它的出現(xiàn)極大地促進了智能電力的發(fā)展。其目標函數(shù)如式（1）所示。

式（1）中，M刪為已配置的PMU點總數(shù)，M為不可觀測點總數(shù)。

1.3.2電源管理單元拓撲約束分析法

可觀測性是每項數(shù)據必備的條件，所以可觀測性依據這一特點，相應地提出了拓撲約束分析法，它主要是以電源管理單元的配置為準則，然后找到電源正負極的管理單元配置點。其基本方法如圖2所示。

1.3.3拓撲分析法約束條件

實驗的有效進行離不開相關約束條件的設定，由上述的拓撲分析法得到了相應的結果，現(xiàn)在再為電源管理單元設定三個約束條件。

第一：PMU中一個空集s的每一個節(jié)點都要設置電源管理單元;

第二：相反PMU中另一個空集F的每一個節(jié)點都不要設置電源管理單元;

第三：假設其中一個節(jié)點V設置電源管理單元時，不要在PMU空集F中的第i個節(jié)點中設置電源管理單元。

1.3.4拓撲分析法參數(shù)的設定

為了驗證拓撲分析模型的合理性，采用IEEE一30節(jié)點配電網絡作為算例，其具體參數(shù)如表1所示。

2結果和分析

2.1不考慮分區(qū)的全局優(yōu)化結果

首先我們對表IIEEE-30的拓撲約束條件進行優(yōu)化計算，本文采用多目標遺傳算法（NSGA-II）進行優(yōu)化計算，其結果如圖3所示。

由圖3可以發(fā)現(xiàn)，隨著運行成本的增加，有功網損是不斷下降的，而且兩者一直處于競爭的狀態(tài)，換言之，運行成本越小，有功網損就越嚴重，但是運行成本增加的話，有功網損又得到了改善。

雖然不分區(qū)的全局優(yōu)化解呈下降趨勢，但是也要從中選取最滿意的解，在不使用分解協(xié)調法的前提下，得出全局的最優(yōu)解，其結果如圖4所示。

從圖4可以發(fā)現(xiàn)，AT的電力值最大，不管是有功還是無功都是最大的數(shù)值，然而BT的第二出力值是最低的。

2.2采用分解協(xié)調法的分區(qū)優(yōu)化結果

首先我們對各個區(qū)進行劃分，與上述不考慮分區(qū)所用參數(shù)一致，主分區(qū)的相關優(yōu)化結果如圖5所示。

從圖5可以發(fā)現(xiàn)，整體還是呈下降的趨勢，隨著運行成本的增加，有功網損也會越來越嚴重。但是對拓撲分析模型進行分解后求解，還是可以找到一些滿足多個目標的最優(yōu)解，以達到運行成本相對低的情況下，有功網損也較小。比如當運行成本為0.06、0.12等情況的時候，有功網損相對較少。

和之前不考慮分區(qū)的全局優(yōu)化一樣，我們從拓撲分析模型中找出一些相對的最優(yōu)解，計算變量到邊界1和邊界2中作為模型分解后的約束。

（1）邊界1。

還是采用與之前一致的參數(shù)進行求解，運行成本與有功網損的變化趨勢如圖6所示。

由圖6可以得知，在分區(qū)的情況下采用分解模型的方法可以找到一些最優(yōu)解，現(xiàn)在對這些最優(yōu)解進行邊界的變量約束，也可以得到最優(yōu)解，比如在1.211、2.2123等運行成本的情況下，有功網損達到了相對最小的情況。

（2）邊界2。

還是采用與之前一致的參數(shù)進行求解，運行成本與有功網損的變化趨勢如圖7所示。

由圖7可以得知，在分區(qū)的情況下采用分解模型的方法可以找到一些最優(yōu)解，現(xiàn)在對這些最優(yōu)解進行邊界的變量約束，也可以得到最優(yōu)解，比如在1.5245、1.6235等運行成本的情況下，有功網損達到了相對最小的情況。

2.3相關優(yōu)化結果對比

前面主要利用分區(qū)的思想，繪制了全局優(yōu)化和分區(qū)優(yōu)化的運行成本與有功網損之間的趨勢圖，為了更進一步對比全局和分區(qū)的優(yōu)劣，對這兩組數(shù)據進行了整合，如表2所示。

由表2的分析可以看出，全局優(yōu)化方法的更新次數(shù)、運行成本、網絡耗損數(shù)值都比較高，分區(qū)優(yōu)化與全局優(yōu)化相比能夠明顯減少網絡損耗、運行成本和更新次數(shù)。說明分區(qū)的求解思路在拓撲分析模型中更加有效。

2.4多目標之間的比較

（1）各算法之間的速度比較。

從上述的研究中，我們可以看出分區(qū)優(yōu)化能使運行成本降低、網絡損耗減少。為了能多角度地將主動配電網進行優(yōu)化，我們引入了IEEE-51測試系統(tǒng)和IEEE-112測試系統(tǒng)，利用上面提到的約束條件，將測試系統(tǒng)中得出的時間與免疫遺傳算法的時間對比，得到了相應的結果。如圖8所示。

由圖8可知，不管是算例約束時間還是免疫遺傳算法時間，都是IEEE-112的約束時問最長，分別達到了45.36544s和85.2s，IEEE-30的所用時間最少。說明這種算法的運算速度很快，能夠提高電網運行的速率。

（2）各算法結果的多解分析。

我們都知道電源管理單元的最小配置方案有很多種，首先利用上述2種提到的約束條件，空集PMUF中的每一個節(jié)點都不要設置電源管理單元規(guī)則，以IEEE-112為例，約束1集合中有20個不同的相關數(shù)據，其中5，12，19，22，36是不需要設置電源管理單元的節(jié)點;5，56是不需要設置電源管理單元節(jié)點后面的節(jié)點;46是根據具體的有效值所得到的節(jié)點;26，59，61，63是有效值節(jié)點后面的節(jié)點;75是根據具體的有效值所得到的節(jié)點;86，92是有效值節(jié)點后面的節(jié)點;26是根據具體的有效值所得到的節(jié)點，它的后面沒有節(jié)點。49是根據具體的有效值所得到的節(jié)點;53是有效值節(jié)點后面的節(jié)點;81是根據具體有效值所得到的節(jié)點;33，39是有效值后面的節(jié)點;13是根據有效值得到的節(jié)點;31，96是有效值節(jié)點后面的節(jié)點。根據這些數(shù)據再重新進行上述的約束條件、目標函數(shù)計算，研究結果如表3所示。

由表3可以得出，以IEEE-112最小數(shù)目配置的電源管理單元，三個方案的配置結果數(shù)目都很多，得到了配置的最優(yōu)解，能夠使電源管理單元得到良好的優(yōu)化效果。

3結論

隨著科學技術的不斷進步，主動配電網中出現(xiàn)了越來越多的問題，同時分布式能源的大量接入也帶來了諸多的問題，代替原來的運行成本高、電力功率不穩(wěn)定等問題的傳統(tǒng)的電力管理方式，發(fā)展智能電網是順應時代發(fā)展的必然產物。圍繞主動配電網分解協(xié)調多目標優(yōu)化的方向，從人工智能算法的角度出發(fā)，建立了拓撲分析模型，對模型進行了全局和分區(qū)的劃分，利用多目標遺傳算法對模型進行求解，為了進一步多角度將主動配電網進行優(yōu)化，又將IEEE-30、IEEE-51和IEEE-112的運行速度進行比較，又對IEEE-112的最小數(shù)目進行了電源管理單元的配置，最后整理分析得出以下幾點結論：（1）利用拓撲分析模型，對數(shù)據進行全局和分區(qū)的運行成本與有功網損對比發(fā)現(xiàn)，分區(qū)思想可以大大降低運行成本、更新次數(shù)和網絡損耗，這一結果能夠實現(xiàn)最優(yōu)解的目標。（2）從電源管理單元的可觀測性出發(fā)，結合相關的約束條件和目標函數(shù)，經過計算發(fā)現(xiàn)拓撲約束分析不僅能使運算速度加快，而且對結果具有優(yōu)化作用。（3）將人工智能算法和電源管理單元的優(yōu)化配置相結合，能夠得到極好的優(yōu)化結果，這種方法可以在電力行業(yè)得到推廣。

在未來的研究發(fā)展中，可以從主動配電網分解協(xié)調多目標優(yōu)化對國家電力相關行業(yè)經濟效益的影響上進行討論，還可以對發(fā)達國家現(xiàn)階段的電力市場進行分析和總結，結合我國的實際情況給予相應的借鑒，使我國的電力行業(yè)從用戶體驗、企業(yè)用電、電力穩(wěn)定等方面有明顯的改善。