配电网重构研究综述

配电网重构研究综述
本文介绍了配电网重构的目的与意义，阐述了国内外配电网重构的发展历程，并详细介绍了配电网重构的算法，以及算法和重构问题结合的方法，同时综述了国内外配电网重构的研究热点，并介绍了处理不确性问题的方法，最后展望了配电网重构的发展方向和值得进一步研究的问题。

标签：配电网重构；分布式电源；电动汽车；不确定性
1 引言
由于配电网中存在大量的分段开关和联络开关，开关操作的排列组合数目十分巨大，若采用穷举搜索将面临“组合爆炸”问题。

因而配电网重构是一个多目标非线性混合优化问题。

在现有配电网络的基础上，对网络进行重构，能够提高系统的安全性和经济性，具有很大的经济效益和社会效益。

2 配电网重构算法的研究现状
传统算法如启发式算法之类的特点是计算量小，计算速度快。

缺点是给出的配电网重构结果与配电网的初始结构有关，不能保证全局最优。

智能算法如遗传算法之类可以求得很好的解，却由于计算时间过长而限制了其应用。

目前不少研究人员致力于研究如何提高算法速度，取得了一定成效。

2.1 传统优化技术
传统优化技术是相对人工智能方法这些现代优化技术而言的，它主要包括了启发式方法、最优流模式算法、支路交换法、动态规划法。

2.2 人工智能方法
近年来，许多人致力于将人工智能的理论和方法应用于配电网自动化中，用于配电网重构的人工智能方法主要有：模拟退火算法、遗传算法方法、蚁群算法方法、微粒群算法方法、模拟植物生长算法。

3 重构问题和算法结合的现状
对于配电网重构问题，需要找到系统满足某一个或某些目标函数最优的拓扑结构，这是一个离散的最优化问题，具有很多的不可行解，如何缩小搜索空间，避免不可行解的产生是配电网重构问题的核心。

3.1 化整为零策略
为缩减编码长度，提高计算效率，提出了基于化整为零策略和改进二进制差
分进化算法的配电网重构方法。

将开关根据其在环路中的位置进行分类，建立了环路–开关关联矩阵。

应用化整为零策略将整个解空间划分成若干个子解空间，应用改进二进制差分进化算法直接对各子解空间进行并行搜索，比较所有子解空间的搜索结果即可找到重构问题的最优解，缩短了开关方案的编码长度。

3.2 动态“回路”编码与“树形”解码技术
遗传算法实际应用于配电网重构时，目标电网的拓扑结构可能会发生变化，静态的编码、解码方案不能适应要求。

4 配电网中分布式电源及电动汽车的研究现状
目前，随着可再生能源的发展和环保意识的加强，分布式电源的并网运行得到越来越广泛的应用，同时作为绿色环保的电动汽车也得到大力的发展，这些设备的并网对配电网的运行带来巨大的影响，配电网重构同样也需要考虑这些因素的影响。

4.1 风力发电系统
风力发电是一种较为成熟的分布式电源。

现在对于含DG的配电网重构研究大部分集中在整体形式上，很少有针对具体的发电形式作进一步研究。

有研究将DG视为“负”的负荷模型，通过结合遗传算法和禁忌规则，以网损最小对含有DG的网络进行优化重构。

另外有人提出在配电网中加入DG时，应该先接入小容量的DG，这样可以避免以后扩展大容量的DG时对先前的连接方式造成影响；并以DG的渗透率为目标函数，采用遗传重构算法，在保证网络可靠安全的前提下，使得DG的渗透率最大。

4.2 太阳能发电系统
目前还没有考虑含太阳能发电系统的配电网重构，但很多研究均给出了其模型。

太阳能电池是光伏发电系统的基础和核心，它的输出功率与光照强度密切太阳能电池是光伏发电系统的基础和核心。

4.3 电动汽车
电动汽车使用电力来代替传统的石油对汽车进行驱动，能够缓解能源紧张的趋势，并减少温室气体的排放，正得到迅速发展。

而大规模电动汽车充电势必会对配电网的结构、运行产生巨大的影响。

因此，了解并准确预测电动汽车充电对电网的影响对智能配电网的建设具有重要的意义。

5 配电网不确定性的处理方法
不确定性采用确定性潮流很难反映出随机变化对配电网运行工况的影响。

于是有学者提出了采用概率潮流来分析配电网运行工况。

概率潮流计算可计及电力系统运行过程中的随机扰动或不确定因素对潮流的影响，从而获得状态电压和支路潮流的统计矩或概率密度函数、分布函数。

概率潮流被广泛应用于概率最优潮流、概率负荷分析和概率稳定等领域，为电力系统的经济运行、可靠性分析及安全稳定分析等提供更有参考价值的信息。

5.1 蒙特卡洛模拟方法
蒙特卡洛模拟方法的基本思想是，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解，然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征，最后给出所求解的近似值。

该方法的精度对抽样次数有一定的要求，抽样次数越多，精度越高，但同时计算时间也更为长久。

故通常只将其作为评价各种算法优劣的标准；
5.2 卷积技术
相关研究给出了处理不确定性的卷积技术，该方法可获得支路潮流的概率密度函数，但卷积计算十分繁琐；累积量法常结合Gram级数得到状态量的概率分布，能够反映状态量的概率信息。

优点：和蒙特卡洛模拟相比精度相差无几，计算速度得到很大的提高。

7 结论
本文综述了配电网重构的研究现状和发展动态及主要计算方法。

配电网重构是在不需要大量投资的基础上，有效的减小网络损耗提高经济效益，或通过改变网络拓扑结果，提高网络安全性的有效方法。

而分布式電源和电动汽车的引入对配电网重构带来的一定的困难。

可以预见，随着可再生能源的迅猛发展，绿色环保的电动汽车是具有巨大发展潜力的新能源汽车，而其大量的并网充放点会对电网造成一定的冲击，带来负荷压力和安全隐患。

参考文献
李振坤，陈星莺，余昆等.配电网重构的混合粒子群算法[J] .中国电机工程学报，2008，28（31）：35-41.
刘健，毕鹏翔，董海鹏.复杂配电网简化分析与优化[M].北京：中国电力出版社，2002，10.。