一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法技术

本发明专利技术是一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法，每阶段优化配置结束后，配电网网架拓扑结构发生变化，变化的情况主要包括新建线路、线路延长、追加支路、调整负荷、馈线联络关系发生变化，给定总投资金额，求解各阶段的终端配置方案，使得各阶段的损失电量之和最小，使用JAVA语言进行编程，用开源的遗传算法类库Jenetics求解优化模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法，涉及配电终端配置方法，属于配电自动化规划

技术介绍
配网自动化可以快速检测并隔离故障，实现负荷转供，从而最大程度地减少因故障导致的用户停电次数和时间，对提高配电网可靠性的重要作用毋庸赘言。但配网自动化综合了多种技术和理论，其技术复杂，部署施工难度大，造价高，且一个规划年内配电网拓扑结构会发生变化，如何尽可能使有限的资金和资源得到优化配置，多快好省地充分发挥配网自动化的作用，使得规划阶段总的损失电量最小。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法。主要内容为以所有阶段总的损失电量最小为目标，针对配网拓扑结构发生变化的情况进行优化配置，变化的情况主要包括新建线路、线路延长、追加支路、调整负荷、馈线联络关系发生变化，建立优化模型，优化各阶段的终端配置方案，使用JAVA语言进行编程，用开源的遗传算法类库Jenetics求解优化模型，一个阶段对应一条染色体，染色体上基因的个数等于该阶段内配网可安装配电终端的支路的数目，即权利要求4集合sn中支路的数目，基因存储的信息是该支路是否安装配电终端及其类型，基因类型为IntegerGene，不同的整数对应不同类型的终端，0对应不安装任何类型终端。附图说明图1为编程实现的流程图。图2为某区域配电网第一阶段化简后的网络拓扑图。图3为第二阶段初新建2条馈线后化简后的网络拓扑图。图4为第三阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图。图5为第四阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图。图6为第五阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。一、根据配网网架规划，获取各个阶段新增支路，存入集合中。二、使用类库JGraphT建立每个阶段的拓扑结构模型。三、根据各阶段拓扑结构，列出各个阶段损失电量表达式。四、建立优化模型，使用遗传算法进行求解。实施例图2为某区域配电网第一阶段化简后的网络拓扑图，图3为第二阶段初新建2条馈线后化简后的网络拓扑图，图4为第三阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图，图5为第四阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图，图6为第五阶段初新建1条馈线后化简后的网络拓扑图，红色节点表示馈线的网供电源所在区域节点，蓝色边为联络线，数字编号是馈线ID。已知设备单价及隔离/转供时间如表1，配电网元件故障率和故障修复时间如表2：表1设备单价及隔离/转供时间表2配电网元件故障率和故障修复时间。给定总投资总额80万元，建立优化模型，用Jenetics进行求解每一阶段的优化模型，计算结果如表3：表3优化总损失电量的结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法，其特征在于以所有阶段总的损失电量最小为目标，针对配网拓扑结构发生变化的情况进行优化配置，建立优化模型，优化各阶段的终端配置方案，使用JAVA语言进行编程，用开源的遗传算法类库Jenetics求解优化模型。

【技术特征摘要】
1.一种以多阶段的总损失电量为优化目标的配电自动化终端优化配置方法，其特征在于以所有阶段总的损失电量最小为目标，针对配网拓扑结构发生变化的情况进行优化配置，建立优化模型，优化各阶段的终端配置方案，使用JAVA语言进行编程，用开源的遗传算法类库Jenetics求解优化模型。2.根据权利要求1所述的以所有阶段总的损失电量最小为目标，以一年为一个阶段，则一个阶段内损失电量的计算公式为：式中，PLi为负荷区域节点i的用负荷，ui为节点i的年平均停电时间，n为负荷节点个数；区域节点是以开关为分界划分的。3.根据权利要求1所述的拓扑结构发生变化的情况，主要包括新建线路、线路延长、追加支路、调整负荷、馈线联络关系发生变化。4.根据权利要求1所述的优化各阶段的终端配置方案的模型，分为5个阶段，该模型为：min△e=△e1(s1,x1)+△e2(s2,x2)+△e3(s3,x3)+△e...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈东新，武志刚，
申请(专利权)人：华南理工大学，陈东新，
类型：发明
国别省市：广东;44