电源恢复

关键词： 故障 停电

电源恢复（精选七篇）

电源恢复 篇1

我国配电网正常运行时呈辐射状,当配电网发生故障后,根据FTU上传的信息,判断出故障区域[1],并采取相应的措施对故障进行隔离,会使某一非故障区域与主网断开而形成失电区。因此,需要采取有效的故障恢复策略对失电区进行供电恢复,以缩短停电时间,减少停电损失。

随着智能电网的兴起,分布式发电技术也被引入了电力系统。目前,分布式电源(Distributed Generation,DG)多以接入配电网运行为主,当配电网出现故障并进行了隔离之后,失电区内的分布式电源与主网分离,对该区域内的负荷独立供电, 形成了孤岛运行模式[2]。利用孤岛效应可以保障配电系统故障后重要负荷的供电,从而提高了供电可靠性。目前,对于配电网故障恢复的相关研究有很多[3,4,5],但是,DG孤岛的形成,使传统配电网供电恢复算法不再符合新的要求,因此,需要研究专门针对含分布式电源的复杂配电网故障恢复方法[6]。

考虑到实际配电网规模庞大复杂及负荷的量测数据大量缺乏的情况,对配电网进行简化建模,不仅可以反映故障恢复后配电网的潮流分布,而且大大减小了计算时间,提高了搜索效率。根据配电网简化模型进行故障恢复,首先按负荷重要等级进行DG孤岛划分,尽量保证对重要负荷的供电;然后对剩余尚未恢复供电的负荷,依据启发式规则并入主网以尽量减少失电负荷,同时应用改进支路交换法进行网络优化,使网损尽可能少,综合上述开关操作方案得到最佳故障恢复策略。

1复杂配电网简化建模

实际配电网节点和支路众多,网络规模庞大。 目前,大部分配电网仅在部分线路及公用配电变压器负荷侧配置有远方终端测量装置(FTU),这使得在采用配电网的严格模型进行故障恢复的分析与计算时面临着数据大量缺乏等困难,因此需要对配电网进行简化建模[7]。

通常可以在配电网的分段开关及联络开关上同杆安装FTU,如图1所示,分段开关及联络开关处的FTU可以得到准确的测量数据,如分段开关处的电压、功率等,而实际沿线的负荷分布无法精确测量。

根据FTU上传的电压及功率即可求出基于等效负荷的简化模型,其基本原理如下。

图2中,配电网馈线的总长度为L,单位km;A和B为分段开关,其上装有FTU,可测得A和B的电压单位k V,以及功率单位k VA;z=r+jx为单位长度的阻抗,单位Ω/km。由于仅在A和B处装有FTU,因此馈线段沿线负荷无法量测到,可根据A和B上FTU上传的量测信息求解出等效负荷及其位置,得到如图3所示的简化模型。

根据图3,由A和B处量测信息,可分别由式(1)、式(2)计算出等效负荷处的电压幅值。

采用迭代求解出L1的值。令d U =UK-U'K, 当|d U|小于设定阀值时,认为迭代收敛;否则,若d U <0 ,则适当增大L1的值,继续迭代,若d U >0 , 则适当减小L1的值,继续下次迭代。

以图1中,馈线段16-18为例,通过上述方法, 可得到该馈线的简化模型如图4所示。

图4中,馈线段16-17长度为21.69 km,得到的等效负荷(16)所在位置距分段开关16长度l1为8.35 km;馈线段17-18长度为18.72 km,等效负荷(17)所在位置距分段开关17长度l3为6.86 km。

2相关术语说明

2.1开关节点和负荷节点

本文将配电网中相关节点分为开关节点和负荷节点两类。开关节点为分段开关及联络开关等效的节点,负荷节点为通过配电网简化建模等效出的负荷所在位置,如图4中,16、17、18为开关节点, (16)、(17)为负荷节点。

开关所带负荷即打开开关会导致该负荷中断供电,如图4中,假如潮流流向从开关节点16到开关节点18,则负荷(16)为开关16所带负荷,负荷(17)为开关17所带负荷。

2.2负荷等级

电力负荷根据其对供电可靠性的要求及中断供电在政治、经济上所造成损失或影响的程度可分为一级、二级及三级负荷。

一级负荷为中断供电会造成人身伤亡、政治及经济重大损失等的负荷;二级负荷为中断供电会在政治、经济上造成较大损失或影响重要用电单位正常工作的负荷;不属于一级和二级的负荷为三级负荷。

2.3无分支供电路径

为方便叙述,本文提出了无分支供电路径,即供电路径上没有分支,按照潮流方向,每个节点上只有一条电流流入的支路和一条电流流出的支路相连。

2.4联络开关备用容量

在进行供电恢复时,需要确定各联络开关的备用容量Sc,计算方法为

式中:Sbbf为故障恢复前第b条支路通过的潮流; Sbmax第b条支路的额定容量;Bs为联络开关到源点之间的支路集合。

3 DG动态孤岛划分

3.1孤岛划分的原则

配电网故障后的孤岛划分方案应根据故障隔离结果及当前配电网的运行情况动态生成,在确定孤岛方案时,主要考虑以下原则[8]:

(1)孤岛内包含的负荷总量尽可能大,并且孤岛内总负荷及总损耗之和不超过DG的发电容量;

(2)在进行孤岛划分时,优先包含较重要的负荷。

3.2孤岛划分的数学模型

3.2.1目标函数

考虑到上述孤岛划分的原则,以孤岛内所有负荷与其重要等级乘积的加权和最大建立目标函数如式(5)。

式中: k为开关节点编号;Ni为第i个孤岛内所有开关节点的集合;xk为开关节点状态,取值为1代表该开关闭合,即该开关节点所带负荷投入,取值为0代表打开,即该开关节点所带负荷不投入;PL,k为开关节点所带负荷;λk为开关节点k所带负荷的重要等级,可根据实际情况取值,例如,本文算例中将一级负荷的λk取为1.0,二级负荷的λk取为0.5,三级负荷的λk取为0.1。

3.2.2约束条件

(1)孤岛容量约束,即各个孤岛内的总负荷及总损耗之和不能超过该孤岛内所有DG的发电容量;

(2)节点电压约束,即节点电压应保持在允许电压范围内,介于最大值与最小值之间;

(3)支路功率约束,即支路功率不应超过其最大允许功率;

(4)连通性约束,即孤岛内至少有一个DG, 且其内部各负荷节点与DG间有连通路径。

3.3 DG动态孤岛划分方法

以图5为例说明本文的动态孤岛划分方法,图5中DG的容量为500 k W,连通区域内各负荷情况见表1。

(1)在进行孤岛划分前,首先确定配网各节点负荷等级,以及DG在各无分支供电路径上的最大供电范围,以缩小搜索空间。图5中各负荷的等级列于表1,该DG在各无分支供电路径上的最大供电范围如表2所示,负荷节点11在供电路径5上, 但是加上该节点负荷,会超过DG容量限制,因此, 可直接将该节点剔除,从而使搜索空间变小。

(2)根据故障隔离结果,确定失电区,找出失电区内包含DG的连通区域,进一步缩小孤岛划分的范围,提高搜索效率。本文假设图5所示连通区域均在失电区域内,如果不在失电区,仅需将其从表2中相应供电路径中去掉,再进行下一步的孤岛划分。

(3)节点分层,与DG直接相连的负荷节点为第一层,与第一层节点直接相连的负荷点为第二层节点,依此类推,并且计算各负荷点的λPL的值, 各层节点按λPL降序排列。本例结果列于表3中。

(4)从DG出发,访问所有第一层负荷点,在满足约束条件的前提下,找出使λPL的和最大的节点,存入孤岛负荷节点集合中,继续访问下一层节点,找出与孤岛负荷节点集合中相连的负荷节点, 在满足约束条件的前提下,用λPL值较大的负荷节点代替上一层λPL值较小的负荷节点,按上述方法, 直至搜索到最后一层节点,即可得出最佳孤岛划分方案。其中,校验方案是否满足约束条件的方法如下:首先判断连入孤岛的负荷总和是否超过DG容量,即要满足容量约束,然后校验其连通性约束, 最后针对方案对应的孤岛进行潮流计算求出各节点电压及各支路功率,判断是否满足节点电压约束和支路功率约束。

本例最终得到的孤岛划分方案为:1,2,6。

4含DG的配电网故障恢复

4.1故障恢复的目标及约束

孤岛划分方案确定后,需要对失电区剩余未恢复供电的负荷继续进行优化恢复,恢复的首要目标是使失电负荷量尽可能少,在此基础上选择有功网损较少的方案。

(1)失电负荷量尽可能少

式中:Lout为失电负荷量;k1, k2, k3分别为一、二、 三级负荷供电中断的等效惩罚系数,可根据实际需要取值,例如,本文算例中取k1=2, k2=1, k3=0.5 ; lout1, lout2, lout3分别为未恢复的一、二、三级负荷。

(2)有功网损

式中:Ploss为网络的有功网损;b为支路编号;Ib为流过支路b的电流;rb为支路b的电阻。

形成的故障恢复方案要满足以下约束条件:

(1)节点电压约束

式中:Uk为节点k的电压;Uk,max,Uk,min分别为节点k电压的上、下限。

(2)支路容量约束

式中:Sb为支路b的功率;Sb,max为支路b额定容量。

(3)辐射状运行的网络约束,即恢复方案所形成网络结构必须满足辐射状的要求。

4.2失电区剩余网络供电恢复及优化

4.2.1失电区剩余网络供电恢复

对于失电区剩余网络首先按照启发式算法进行供电恢复,以使失电负荷量尽可能少。按启发式规则优先选择靠近电源端和容量裕度大的联络开关进行恢复,具体步骤如下:

(1)对失电区剩余网络进行分析,统计各失电负荷大小及负荷等级。

(2)统计连接带电区与失电区的联络开关,并按式(4)计算各联络开关的备用容量。

(3)按照启发式规则选择需要闭合的一个联络开关。

(4)对步骤(3)形成的主网进行潮流计算, 校验当前状态是否满足约束条件。若满足,则供电恢复结束;若不满足,则从线路末端开始向前搜索, 断开相应的分段开关,直至满足约束条件。

(5)统计尚未恢复供电的负荷,继续进行步骤(2)~(4),直至所有失电负荷都恢复或者没有可以闭合的联络开关,输出供电恢复方案和相应的失电负荷量。

4.2.2供电恢复后的网络优化

供电恢复后的网络优化即为以网损最小为目标,对由供电恢复方案形成的配电网结构进行网络重构的问题。支路交换法利用启发式规则减少需要考虑的开关组合,并通过公式计算开关操作引起的网损变化,可以快速确定降低网损的配网结构,是配电网络重构的有效算法之一。本文采用文献[9]提出的改进支路交换法进行网络重构,以提高搜索效率。

支路交换法即闭合一个联络开关,形成了环路, 选择环路中使网损降低较多的分段开关,将其打开, 称为一次拓扑调整。文献[7]对其进行改进,闭合节点m和n间的联络开关,并将环路中的一个分段开关打开,引起的有功网损变化 ΔP为

式中:Ii为节点i的负荷; D为发生负荷转移的节点集合;m,n分别为电源点到节点m 、 n的电压降落;Rloop为合上联络开关形成环网的环路电阻。

对式(10)进行分析简化,得到理想转移负荷Iopt为

对于某一次拓扑调整,合上联络开关,打开转移负荷最接近Iopt的分段开关,可以产生最佳的降损效果。

合上的几个联络开关形成的环网之间没有公共支路,它们对应的拓扑调整称为独立拓扑调整,每次迭代时,实施当前网络拓扑下所有的独立拓扑调整,并进行潮流计算校验支路容量约束和节点电压约束,经过多次迭代,直至网损减小量大于设定阀值的所有联络开关都执行过拓扑调整为止,合并几次迭代的开关调整,形成网络优化方案。

综合供电恢复方案与网络优化方案,即可得到主网故障恢复方案。

4.3含DG的配电网故障恢复流程

(1)数据准备。获得配电网基本电气信息, 如网络拓扑信息,各DG的位置及容量,FTU上传的电压、电流及功率,故障处理信息和失电区、带电区及故障区的范围等。

(2)建立基于等效负荷的配电网简化模型。 对于带电区网络按照FTU实时上传的数据进行建模,对于失电区网络,按照故障前FTU上传的数据建立近似模型,并确定各开关节点所带负荷,并对简化模型中的各负荷节点编号。

(3)查找失电区是否有DG,如果有DG,则按照本文所述的孤岛划分方法进行孤岛划分,再进行步骤(4),如果没有DG,则直接进行步骤(4)。

(4)对失电区尚未恢复供电的负荷,按照启发式规则通过联络开关将其接入主网,以尽量使失电负荷最少,输出供电恢复方案。

(5)采用改进支路交换法对故障恢复后的网络进行优化重构,使得网络损耗尽可能少,输出网络优化方案。

(6)综合步骤(2)~(5)中联络开关及分段开关动作情况,即根据孤岛划分结果、供电恢复方案及网络优化方案,得出最终故障恢复优化方案。

5算例分析

针对本文所提出的故障恢复方案,首先对孤岛划分进行了比较验证其实用性,然后对本文含孤岛运行的故障恢复方案进行了仿真验证。

5.1孤岛划分方案的有效性验证

为验证本文孤岛划分方案的有效性,分别采用本文考虑负荷重要等级的孤岛划分方法和仅考虑负荷容量的孤岛划分方法对图5所示的含DG的连通区域进行孤岛划分,并对其结果进行比较。

由本文所述方法得到的孤岛包含的负荷节点为1、2、6,其中2、6为一级负荷,1为二级负荷,DG所带负荷量为480 k W,目标函数值为390 k W; 若仅考虑孤岛中所含负荷量的大小,则孤岛中所包含的负荷节点为1、4,其中1为2级负荷,4为三级负荷,DG所带负荷为490 k W,采用本文的目标函数衡量,其值仅为121 k W,具体对比见表4。

可见,尽管仅考虑负荷量大小而进行孤岛划分会使孤岛所带负荷较多,但是如果忽略负荷重要等级,会导致很多重要负荷供电得不到保障,可能会导致严重后果。

5.2整体故障恢复方案仿真

采用图1所示测试系统,DG参数见表5,线路单位长度阻抗为0.0787+j0.405Ω,各馈线段长度, FTU上传数据及各负荷等级等如有需要可联系作者。假设馈线段1-2发生故障,则断开分段开关1和2将故障隔离。

建立针对图1的基于等效负荷的简化模型,如图6所示,其中1~27为开关节点编号,(1)~(27) 为负荷节点编号。在此基础上,采用本文所述方法进行孤岛划分,并对剩余网络进行供电恢复及优化, 得到故障恢复方案。

采用本文方法可得到图6中所示的孤岛划分方案,包括3个孤岛:孤岛1为断开分段开关2后形成,由DG1供电;孤岛2为断开分段开关2、6和22形成,由DG2供电;孤岛3为断开分段开关22后形成,由DG5供电。剩余负荷则通过闭合联络开关8-17并入主网供电,此时,失电负荷量为0,总网损为100.19 k W。综上,可得出该算例的故障恢复方案为:断开分段开关6、22,闭合联络开关8-17。 可见,本文提出的故障恢复策略可以充分利用DG的发电能力,实现配电网故障后快速恢复,保障重要负荷的持续供电,提供配电网经济运行能力。

6结论

电源恢复 篇2

关键词：分布式电源；配电网；多目标供电恢复

引言：现代社会的配电网是和人们的生活息息相关，在其出现了故障的时候需要急迫的去进行供电的恢复，那么如何快速的去定位也将会是一件较为难办的事情，也是电力行业所面临的一项迫切的大事情。配电网对于供电的恢复是起着不可磨灭的重要作用，但是在隔离非故障区域是较为困难的事，对于一个线路段、多目标、多约束的进行线性的规划，也能最大限度的满足群众的需求，对于建立了含分布式的电源配电网洛供电恢复的目标函数等基本的限制条件，还需要在出现了故障之后提出一些恢复的策略，才能保证配电网的恢复。

1.含分布式电源配电网的概述

电力系统包括了发电、输电、配电和用电等环节，配电系统是直接面向电力用户的最后一个环节，在电力系统中起到分配电能作用的就是配电网，它和用户直接相连，用户在安全、优质、经济等方面的要求都将通过它来体现。含分布式电源的定义基本都是指分布在配电网或者是负荷附近的经济、高效、比较可靠的发电设施，其中就含有小的内燃机、燃料电池、可再生能源的太阳能光伏发电和风力发电等。主要的使用领域就是在几个方面，一个是备用电力、另外是单独供电，还有就是热电联产等，这些方式都大大的提高了电力系统运行的效率，也为其节省了一定的经济花费，在操作上，存在着更为广泛的灵活性，是对操作进行独立的布置，能够在短时间内极为灵活的变动；对于电力的供应也会更加可靠，在发生了重大事故之后，能够为系统提供更多的电力，还可以对特殊的地方，如医院、学校、政府等进行孤岛供电，这些都是为了能够保证人们生活更加平稳的运行。

2.含DG的配电网故障供电恢复流程

不仅仅是为了在供电的过程中能更好的为群众服务和提供稳定的供电环境，也是为了在大环境下对于电力的环保的一种探索，分布式发电技术的不断进步和越来越广泛的使用，也逐渐的被大家所认知，在其优势上有着原有的方式无法比拟的优点，这也就是为什么受到越来越多的人关注。真是因为它的引入，也就导致了新的问题的出现，对于大面积的断电恢复不能采用过去的办法，而是利用孤岛效应，达到自己想要的结果，维持重要的符合供电，保证最大限度的对其实现供电的策略。

2.1DG配电网的孤岛划分

当含有DG的配电网发生了故障之后，就要对故障进行隔离，这样配电网自动的形成了一种孤岛的效应，但是这种孤岛效应是不稳定的，因为其会降低供电系统的安全性，在一定程度上没有正常状态下可靠，在发生了重大的事故后，DG一般也不会起到很好的作用，直接退出。前面已经提到，如果能够将DG附近的电网进行控制，这样才保证供电系统安全的前提下，形成孤岛划分，这样本质上是可行的。只要有含有DG的系统出现了故障引起的跳闸，一部分的DG配电网和主系统进行了分离，分离的配电网就会形成孤岛，就是包含DG和负荷的孤立的有源配电网。但是孤岛的划分还是需要遵循一定的规律的，不是想在任何配电网中划分就可以。首先需要考虑的是功率要平衡，这是很重要的一方面，需要让孤岛内的负荷相互匹配，在保证稳定的前提下进行发电的能力。解列点要少，越少的解列点才能够进行孤岛操作：等级负荷，这主要分为三级，第一级要求的供电可靠性最少，因为发生故障将会是最严重的，二是要求能够连续的供电，最后一级保证正常的供电即可。

2.2DG配電网的恢复策略

配电网的供电恢复是指在故障定位和隔离的基础上如何恢复对无故障停电区域的供电，主要是为了能够及时的对恢复的过程中进行决策，在操作的条件的允许下，能够尽可能多的进行重构电网，并将其对断电区域进行恢复，具体的恢复策略可以总结如下，首先是策略恢复是实时的，不能超过了时间段，因为断电情况下，最好的办法是在最短的时间内进行供电恢复，这样既能减少群众的反感程度，也能进—步的提高供电可靠性。其次是尽可能多地恢复停电的负荷。同时，不同等级的负荷分别考虑，重要的负荷应优先恢复供电。对于的开关操作的次数不能过多，防止出现了对于正常运行的影响，因为其寿命是有限度的，在交通不便的农村是需要花费很多时间去进行操作的。最后，恢复网络的结构变动应尽量少，应尽量操作离停电区域近的开关。

结语：目前我国的配电网则是在国家电力公司的发展之后进行的一定配电，是需要不断的提高的，现在的配电网也开始走自动化的道路，在电能数据的采集上、电网设备保护上、数据远程的输送等都是为了电力能够在合理的范围内输送，从而保证不会因为电荷的原因出现事故，但是随着现在的电网不断的发展，其结构也是越来越复杂，电力系统经常发生故障，所以要切断电源进行故障的修理，那么关于DG的配电网故障的供电恢复是一个极为复杂的过程，是需要不断的去努力改进的。

电源恢复 篇3

随着整个社会用电需求量的不断上升, 对配网系统提出了全新的要求, 配网建设规模正在逐步扩大, 配网结构也日益繁琐化、复杂化, 配网系统的某一环节故障可能导致整个配网系统的瘫痪, 从而造成用户大规模停电现象。为了提高供电服务水平, 必须研发一种供电恢复技术, 及时恢复故障区域的电力供应, 这样才能确保整个电网系统的安全。

1 分布式电源的特征与类别

分布式电源是随着分布式发电技术逐渐发展起来的电源类型, 该类电源同传统电网系统正在逐渐走向合并, 二者之间配合使用发挥优势功能。分布式发电并网以后, 配网系统的构造、运转等出现了较大变化。而且, 因为分布式发电种类繁多, 对应的数字模型也在担负各自任务, 这样就无法依然采用传统的电网电源来发电, 也就是说分布式发电模式下, 当配网出现故障后, 恢复故障不可以采用以往的恢复算法, 需要开创全新的算法。

一般来说, 故障发生后看DG是否可以充当电力系统的备用性电源, 对此将DG划分成:BDG和NBDG.前者主要涵盖以下结构部件:无源逆变器、联合发电机组、以及可以储存电能的风能发电机组等。此类分布式电源一般视作电力系统的备用性电源。后者则涵盖自励发电机组, 太阳能发电等, 其特征是无法充当备用性电源进行使用。

同时, 结合故障发生以后, 分布式发电和公共配网的链接情况, 能够将DG划分成“SDG”与“NSDG”, 前者是当故障出现后, 能够同公共配网依然维持并网状态, 后者则无法并网, 而是走向分离状态。

2 故障后的两类DG运行标准

配电系统出现故障问题后, DG的操作方式将关系到恢复策略的编制, 对此则要细致、深入地阐述与分析。

出现故障后, 含有DG的电网和工电网如果走向断开、独立运行状态, DG此时如果依然在朝其所处独立电网来输送电能, 其中独立工作的电网则被叫做孤岛, 传统的故障处理就是围绕孤岛展开, 按照规定的标准, 要尽全力控制孤岛现象, 这是因为孤岛可能威胁到人身安全, 特别是运维人员没能觉察到DG存在的情况下, 同时, 电网也可能高负载运转, 分布式电能供应会影响电力供应的质量, 出现电压不稳、频率反复波动甚至出现谐波问题。

更重要的是孤岛状态本身就是独立于电力系统的行为, 其中必然存在多种高危风险, 配网系统的整体安全得不到保证。

无语遇到哪一种故障问题, 都要跳开故障点所在馈线的一切DG单元, 对此则应该实施孤岛检测策略, 也就是先检测发现孤岛问题, 再对应实施DG跳闸控制, 这一方法优点、缺点并存, 其中自显著的缺陷体现在降低了供电的安全性、可靠性, 具体如图1所示。

图1中, 1与2都是出口断路器, A/B分别代表DG当地用户, 支线负荷。假设d1处出现了故障, 如果不让孤岛出现, 那么DG当地用户就无法恢复正常供电, 同理, 如果d2处发生故障, 整个配网系统的负荷超出一定范围, 主网只负责为干线负荷进行电力供应, 此时如果不让孤岛出现, 那么A和B则都不能回归正常的电力供应。当前形势下, 供电市场竞争激烈, 广大客户对供电质量、供电服务水平提出了全新的要求, 而且, 电网系统中的分布式发电也不断增加, 在这一情形下, 孤岛检测的方法的弊端不彰自现。

对此, 提出了全新的孤岛问题解决方案, 在该方案下供电企业同用电客户最大程度上利用技术方法来运行孤岛, 具体的运行模式如下:

2.1 隔离开关接口模式

具体运行图如图2所示。

当馈线出现故障问题时, 2处将断开, DG则将因为负荷太重不得不停止运转, 随后切断隔离开关1, DG则将再次启动, 恢复供电, 然而, 这种模式依然存在弊端, 依然需要用电客户短时间断电, 而且隔离开关缺少灭弧能力, 孤岛再次并网过程中, 会出现更加复杂的操作流程。

2.2 多用户孤岛运行模式

这一模式核心在于, 系统出现故障后, DG为用户进行电能供应的同时, 同时结合自身的容量余度来为馈线中的其他负荷提供电能。如果DG容量超出一定范围, 公共电网容量却达不到规定余度, 无法对各个断电区供电的状态下, 则可以尝试此模式。

3 含分布式电源的配电网潮流计算

把配电系统中的一切PV节点设计成断电, 对应求出阻抗矩阵, 自阻抗则等于各个干线支路电抗总和, 互阻抗等于各条回路公共支护电抗总和。对一切PQ节点加以设置, 电压静特性节点电压初始数值

具体的潮流计算可以选择前推回代法, 网络断点无功初始值Q=Qmax+Qmin/2。在此计算方法下能够获得新节点的电压, 同时, 实时更新, 就能计算得出断点电压不匹配量, 再对应求得断点处注入功率的修正偏移量, 当发现其误差较大, 超出了规定限制值时, 则要再次进行深入计算, 直至最后得到准确的结果。

4 含分布式电源的配网故障恢复方法

要在满足特定条件的基础上来编制恢复策略, 具体条件为:第一, 配网达到了一定的自动化程度, 能够进行远距离控制, 而且能够自行检测、诊断并隔离故障;第二, 一切分布式电源都达到可控制效果, 同时, 能够对操作状态加以监测、监督。

含分布式电源的配网故障恢复流程: (1) 故障出现后, 如果分布式电源属于NBDG, 为了确保供电水平, 可以将出口位置的断路器切断, 相反如果分布式电源为B型号, 一方面要断开断路器, 同时也要调整其接口运行模式, 选择孤岛模式来为广大客户提高电能服务, 如果其容量较低, 低于当地客户的负荷功率, 就要开展甩负荷操作。 (2) 在锁定并隔开故障以后, 则要对失电部位进行搜索, 可以利用以往的故障恢复算法来对应计算, 其典型特征体现在需要在潮流计算过程中将分布式电源的影响纳入考虑范围。如果网络系统内部依然存在未恢复区, 则要计算求得网络断点注入功率的修正偏移量。 (3) 故障馈线中的一切分布式电源, 通过找寻恢复路径来逐步解除故障, 如果能够发现路径, 则要逐渐走向多用户孤岛工作状态, 相反, 则依然保持眼下的工作状态。 (4) 同步操作配网系统中的一切分布式电源, 并进行第二次并网运行, 这一阶段依然要选择最优开关, 当发现开关的状态发生改变时, 需要在并网过后, 来调整其状态。等到除掉故障, 则要重新回归到故障未发生前的工作模式。

5 总结

含有分布式电源的配网故障分析与恢复是一个复杂的过程, 需要考虑多重干扰性因素, 特别是配网负荷等量数据匮乏的问题, 可以通过创建一个简化模型, 用来计算并分析故障, 同时借助此模型也能最直接地呈现出故障恢复以后的潮流分布, 在失电区则要先划分孤岛, 确保一些关键区域能够持续供电, 再逐步恢复并优化供电服务。

摘要：新时期、新形势下, 广大用电客户对电力供应服务提出了全新的要求, 需要供电企业提供更为高质、稳定的供电服务, 同时, 更加强调供电的高效、节能与环保, 对此有必要研发一种全新的供电技术, 发挥对供电系统的补充与补偿功效, 达到预期的供电服务目标。含分布式电源的配网是对供电网的有益补充, 然而, 实际运行中依然可能出现故障。本文分析了含分布式电源配网故障, 并提出了恢复措施。

关键词：含分布式电源,配网系统,故障分析,恢复措施

参考文献

[1]盛四清, 梁志瑞, 张文勤等.基于遗传算法的地区电网停电恢复[J].电力系统自动化, 2011, 25 (16) :53-55.

[2]刘栋, 陈允平, 沈广等.基于CSP的配电网大面积断电供电恢复模型和算法[J].电力系统自动化, 2006, 30 (10) :28-32.

电源恢复 篇4

配电系统恢复的主要目标是针对故障发生后的系统,在满足一些约束条件的前提下通过断路器和隔离开关操作,改变配电系统拓扑结构,恢复对非故障区域的失电负荷供电［１－２］。就配电系统恢复问题,国内外已有相当多的研究报道。例如,文献[3]提出并比较了仅考虑断路器操作和同时考虑断路器操作与变压器分接头调整的两种配电系统重构策略;文献[4]针对配电系统重构的特点,利用改进和声搜索算法求解重构模型,并根据基本环矩阵算法确保编码的可行性,从而减少工作量;文献[5]以抗毁能力作为配电系统可靠性指标,选取抗毁能力最强和切负荷量最小为优化目标,利用支路交换法优化各场景下配电系统网络结构;文献[6]考虑了待恢复负荷的重要程度,提出了多目标配电系统恢复模型。

随着智能电网的发展,在配电系统引入分布式电源(distributed generator,DG)、储能系统(energy storage system,ESS)、电动汽车(electric vehicle,EV)、可控负荷等分布式能源(distributed energy resource,DER),从而向用户提供可靠和优质的电能,已经受到了普遍关注［７］。此外,在系统发生停电事故后,DER的存在使得配电系统能够以微网的形式孤岛运行,并依靠自身供电能力为部分停电负荷恢复供电,在这方面也有一些研究报道。例如,文献[8]考虑了DG和ESS的并网运行对配电系统恢复的影响,以恢复供电负荷功率最大为目标,并利用改进贪婪算法求解配电系统恢复模型,实现配电系统网架重构及孤岛划分;文献[9]提出了含DG的配电系统恢复的多代理方法,可以根据不同故障类型对配电系统的供电恢复策略进行优化。需要指出,如果配电系统中存在风电机组(wind turbine,WT)、光伏电源(photovoltaic,PV)、EV等具有间歇性或随机性的DER,其优化调度的复杂性会增加［１０］。特别地,在发生停电事故、制定配电系统恢复方案时必须考虑DER的波动性和DER之间的协调特性,保证所恢复的孤岛负荷可以获得持续、稳定的电力供应。

虽然DER可以在停电事故发生后为负荷提供电力供应,但由于其自身出力不稳定和ESS容量限制,DER不宜长时间作为向停电负荷供电的唯一电源。在此背景下,本文针对含有DG,ESS,EV和可控负荷的配电系统,提出了考虑间歇性电源出力不确定性的短时配电系统恢复优化模型。首先,建立了以获得持续稳定电力供应的负荷功率最大化为目标的含DER的配电系统恢复优化模型。之后,针对各种DER出力/负荷需求的不确定性,分别分析了其持续供电能力,并采用概率方法对DER中发电出力预测误差、EV充放电行为预测误差以及负荷预测误差进行处理。随后,针对配电系统恢复问题的特点,对所提出的恢复优化模型进行简化处理,将非线性优化模型转化为混合整数二次规划模型,以便获得更有效的求解。最后,以修改的IEEE 33节点配电系统为例,针对一日内DER不同出力水平的多个场景进行分析,对所提出的模型和方法进行验证。

1 含DER的配电系统恢复模型

传统配电系统中不存在具有独立供电能力的电源或储能装置,可以利用断路器和隔离开关操作对配电系统进行重构,以解决配电系统内部故障引起的停电问题,但在输电系统发生大面积停电事故时就无法恢复供电。若配电系统中有DG和ESS及可控负荷等DER接入时,在输电系统大停电时,配电系统调度可以根据对DER的可用发电出力、负荷水平等因素的分析,构建一个或多个电力孤岛,维持孤岛内部负荷的正常供电。

1.1 恢复目标

停电故障发生后,若配电系统仍可以通过上级输电系统获取电力供应,或配电系统内DER可用发电出力能够满足所有负荷恢复要求,那么配电系统重构的目标可采用最小化配电系统网损。若忽略配电系统中各节点的电压偏差,则使网损最小的优化目标可在数学上描述为:

式中:NＬ为配电系统馈线数目;rｌ,Pｆｌｏｗ(l),Qｆｌｏｗ(l)分别为馈线l的电阻、有功潮流和无功潮流。

若配电系统因为上级输电系统发生故障而停电,且配电系统内部DER的可用发电出力不足以满足系统内所有停电负荷的供电要求,此时就不能以式(1)作为优化目标。在这种情况下,配电系统调度机构可以根据DER可用发电出力水平,将配电系统划分为一个或多个孤岛运行的微网,微网内部的功率平衡通过微网内的DER之间协调实现。在微网的恢复优化中,通常从最小化负荷停电损失的角度出发,目标函数可选为最大化所恢复供电的有功负荷,即

式中:PＤ(i)为节点i恢复供电的有功负荷功率;NＢ为配电系统总节点数;wｉ为位于节点i的负荷的重要性系数。

式(2)所描述的目标函数仅考虑了某个恢复供电时刻所恢复的负荷功率。由于故障停电过程通常会持续一段时间,配电系统恢复孤岛中的电源应具有在一定时间内为孤岛内负荷稳定供电的能力。考虑到间歇性电源的出力具有波动性和不确定性,在配电系统恢复过程中DER可提供稳定发电出力的时间段相对有限,因此可以采用所考虑的时间段内获得恢复供电的有功负荷用电量最大作为恢复目标,即

式中:T为所考虑的时段长度;PＤ(i,t)为在时刻t节点i恢复供电的有功负荷功率。

实际恢复过程中,T可由配电系统调度中心根据系统情况确定。T的选取对配电系统恢复策略有较大影响,在后面算例中将对T作进一步讨论。

1.2 约束条件

1)常规约束条件

常规约束条件包括配电系统辐射拓扑约束、恢复孤岛连通性约束、孤岛备用功率约束、DER发电功率约束、负荷功率约束、潮流约束、节点电压约束、配电馈线电流约束［１１］。定义t=0 为停电起始时间,在研究时段[0,T]内的配电系统恢复问题时,上述常规约束在时刻t均成立(t∈[0,T])。

对于含有NＢ个节点、NＬ条配电馈线、NＳ个恢复孤岛的配电系统,用VＮ= [vｎ(1),vｎ(2),…,vｎ(NＢ)]Ｔ和VＬ=[vｌ(1),vｌ(2),…,vｌ(NＬ)]Ｔ分别表示节点和馈线的恢复决策向量,且当vｎ(i)和vｌ(l)为1时表示节点i和馈线l被恢复。由图论可得配电系统辐射状拓扑约束可描述为:

在所恢复的孤岛内部需要保证连通性。假设为配电系统的邻接矩阵,当节点i与馈线l相连时aｉｌ等于1,否则等于0。孤岛连通性约束可用式(5)描述:

式中:sgn(x)为符号函数,x大于0、等于0、小于0时,sgn(x)分别取1,0,-1。

在包括DER的恢复孤岛中,可用发电出力应能满足孤岛内部的负荷功率需求,且有一定水平的备用容量。用PＧ(i),PＤ(i),QＧ(i),QＤ(i)分别表示节点i的有功出力、有功负荷、无功出力和无功负荷,cａ和cｒ分别表示有功功率和无功功率的备用率,Ωｓ表示孤岛s所包含的节点集合,Ｇ(i)和Ｇ(i)分别表示DER的有功和无功出力上限。这样,孤岛s的功率备用约束可表示为:

式中:s∈[1,NＳ]。

孤岛中DER的有功和无功出力需满足其可用出力约束,其中EV和ESS的发电出力为正时表示EV和ESS处于放电状态,发电出力为负时表示EV和ESS处于充电状态:

式中:和分别为节点i有功和无功出力的下限。

与DER不同,一般负荷的功率通常是不可控的。这样,在恢复过程中,恢复配电节点i即意味着恢复连接于该节点的有功负荷PＬ(i)和无功负荷QＬ(i),即

假设V(i)为节点i的电压,Gｉｊ,Bｉｊ,θｉｊ分别为节点i和j对应的节点导纳矩阵的实部、虚部和节点i和j间的电压相角差,则潮流约束可描述为:

在恢复的孤岛中,各节点电压需要维持在上限和下限之间,即

馈线l中输送的电流I(l)不能超过其可承载电流的上限,即

2)持续供电能力约束

当把上述常规约束扩展为时段[0,T]内的约束后,DER出力的波动性就会影响配电系统恢复策略。在仅考虑式(4)—式(15)的常规约束时,无法保证能对已恢复的供电负荷提供持续电力。例如,对于前后2个不同时刻t１和t２,满足t１∈[0,T]和t２∈[0,T],且t１<t２,若DER的可用发电出力在t１和t２存在较大差异,就可能导致这2个时刻的最优恢复孤岛在配电网络拓扑上也存在较大差异,进而可能出现某些节点在t１被恢复但在t２又失去供电的情形。若DER的出力波动很大,则就可能出现最优恢复孤岛拓扑在时段[0,T]内频繁发生变化。一方面,通过频繁的配电断路器和隔离开关操作来改变配电系统恢复孤岛的拓扑是不可取的;另一方面,负荷无法稳定持续地得到电力供应,这不符合配电系统恢复的目的。

因此,为保证所恢复孤岛内的负荷得到持续稳定电力供应,需要满足:

式(16)和式(17)对应的孤岛拓扑约束可以保证孤岛拓扑的稳定性。当DER可用发电出力在时段[0,T]内呈增加趋势时,允许恢复孤岛动态增加恢复节点;而当DER可用发电出力在时段内呈减少趋势时,亦能保证恢复孤岛不切掉已恢复的负荷。同时考虑式(4)—式(15)的常规约束,就可以实现对恢复孤岛内负荷的持续供电。

2 配电系统中DER的恢复特性

DER的可用发电出力和恢复特性对故障停电后的配电系统恢复具有决定性影响。DER可用发电出力的波动性和不确定性会增加配电系统恢复问题的难度和复杂程度。此外,负荷也会随时间而变化。配电系统调度中心可以利用故障前采集的DER和负荷信息,预测t时刻的DER的有功出力上限、有功出力下限、无功出力上限、无功出力下限、负荷有功功率PＬ＊(i,t)和无功功率QＬ＊(i,t),制定相应的配电系统恢复方案。本文不对DER发电出力预测问题展开讨论,而假设DER发电出力可以采用现有预测方法获得。

2.1 DG的发电出力特性

DG可分为间歇性的和非间歇性的。非间歇性DG的发电特性较为简单,其原动力通常来自于化石燃料,如柴油发电机组;燃料充足时,非间歇性DG的有功和无功出力范围相当稳定,可近似为固定值。分布式WT和PV均为常见的间歇性DG。一般而言,WT和PV的发电出力波动较大,因为其与天气状况相关;WT和PV的可用发电出力分别主要取决于风速［１２］和光照强度、气温等因素［１３］。

虽然可以根据气象数据等因素预测Ｇ＊(i,t),但预测误差无法避免［１４］。相对于Ｇ＊(i,t),间歇性DG的更易于调控。当待恢复孤岛的负荷低于总发电功率时,可以采取弃风、弃光等手段,保持孤岛内部的功率平衡,这样就可以简化认为为零。

间歇性DG的无功出力上下限*G(i,t)和与有功出力相关。影响WT和PV的无功调节能力的因素有所不同。以双馈感应WT为例,其无功调节能力一般受定子电流极限和静态稳定极限约束,其无功出力的上下限分别可用式(18)和式(19)估算[15]。

式中:SＧ(i)和QＧ，ｍｉｎ(i)分别为在节点i的WT的额定视在功率和静态稳定极限所对应的无功功率。

PV的无功出力受逆变器的额定容量和谐波畸变影响。假设γ为考虑谐波因素后允许的最大功率因数角,PV的无功调节能力可以简化表示为［１６］:

由式(18)—式(21)可以看出,间歇性DG的无功调节能力与实际有功出力有关,在制定恢复方案时无法得知实际调用的PＧ(i,t),可以用Ｇ＊(i,t)代替PＧ(i,t)进行估算。这种估算有些保守,因为PＧ(i,t)<Ｇ＊(i,t),这样估算的Ｇ＊(i,t)会偏小。如果在这种情况下无功出力能满足,则所有情况下都可以满足。

2.2 ESS和EV充换电站

ESS的充电/放电功率可以适当控制,比较稳定,但故障发生时的ESS储能水平是随机的。对于考虑一段时间内的配电系统恢复问题,ESS存储的电能水平对ESS供电能力具有明显影响。给定节点i的ESS额定容量为Emax(i),其额定充放电功率分别为PCH(i)和PDC(i)(假定充放电功率均为正值),充放电效率分别为ρc和ρd,在导致停电的故障发生时刻(t=0)的荷电状态(state of charge,SOC)为κ0(i),ESS稳定运行时允许的SOC上下限分别为κmax(i)和κmin(i)。对于t∈[0,T],ESS的有功出力PGdc(i,t)和有功负荷PDch(i,t)需要满足如下约束:

式中:κ(i,t)为t时刻ESS的SOC值。

式(22)—式(26)可以作为ESS的约束代入到配电系统恢复模型中,其中式(26)对应的是ESS充放电唯一性的非线性约束,可以通过引入整数变量而转化为线性约束［１７］。

若假设ESS配有足够的无功补偿装置,则ESS的无功调节能力同样受限于逆变器的额定容量,其Ｇ＊(i,t)和可采用类似于式(18)和式(21)的方法确定。

EV充换电站既能够利用EV电池充电从系统吸收功率,也可以通过EV电池放电向系统提供功率,其在一定程度上类似于ESS。EV充换电站与ESS的主要区别在于EV充换电站的随机性更强,体现在:1在停电故障发生的t=0时刻,EV充换电站内的停驶EV和储存的EV电池数量NＥ(0)以及这NＥ(0)块EV电池所储存的总能量具有较大的随机性;2在t∈[0,T]时段内,EV充换电站内停驶的EV和储存的EV电池数量NＥ(t)会随机变化,储存的总能量就会随之变化。在停电事故发生时刻(t=0),EV充换电站的状态是可知的,这样随机性就主要取决于[0,T]时段内NＥ(t)的变化。

假设每个EV电池的容量均为BＥ,额定充放电功率分别为PＥＣ和PＥＤ(假定充放电功率均为正值),充放电效率分别为ρｅｃ和ρｅｄ,EV电池的SOC上下限分别为μｍａｘ和μｍｉｎ,第e块EV电池的初始SOC为μ０(e)。对于t∈[0,T],位于节点i的EV充换电站的整体有功出力PＧＥＶ(i,t)和有功负荷PＤＥＶ(i,t)需要满足式(27)—式(33)的约束,其无功调节能力的计算与ESS相同。

式中:Pｅｃ(i,e,t)和Pｅｄ(i,e,t)分别为第e块EV电池在时刻t的充电和放电功率;tａ(e)和tｂ(e)分别为EV充换电站内第e块EV电池可以充/放电和不可以充/放电的时间,且0≤tａ(e)≤tｂ(e)≤T。

NＥ(i,t)是影响EV充换电站出力不确定性的主要因素。可以基于运行经验和NＥ(0)来预测t∈[0,T]时段内各个时刻的EV电池储量NＥ＊(i,t)。μ０(e)在一定程度上也会影响EV充换电站的发电出力,当T较小时可以忽略μ０(e)的影响。

2.3 一般负荷与可控负荷

一般负荷指由电力用户主导,不受调度机构控制的用电负荷。在恢复供电后的一段时间[0,T]内,各负荷节点实际投入的额定负荷功率大小会因用户行为而改变。大量用户的用电负荷具有一定的统计规律,可以利用历史数据和典型负荷曲线进行模拟;而各个节点的一般负荷的有功功率Pｃｌ(i,t)和无功功率Qｃｌ(i,t)波动的随机性较强,调度机构可以基于停电故障发生前的节点负荷Pｃｌ，０(i)和Qｃｌ，０(i)以及相关历史负荷曲线,对各个节点在[0,T]内的负荷波动进行模拟,得到有功功率和无功功率估计值即P＊ｃｌ(i,t)和Q＊ｃｌ(i,t)。

可控负荷从总体上可分为可中断(可灵活切除)负荷和可调节功率负荷。可中断负荷包括空调、热水器、冰箱等家用负荷［１７］,可调节功率负荷则包括制冰厂等负荷［１８］。此外,也可以将通过开关操作切除的、重要程度较低的负荷视为可控负荷。若配电系统中存在可控负荷,在对孤岛恢复供电时可通过对可控负荷的投切、功率调整等操作来调节孤岛内的有功功率平衡。在实际电力系统中,可控负荷占总负荷的比例一般不高。这样,通过合理利用已恢复供电节点的可控负荷,以平衡恢复初期孤岛内部的功率波动,有助于改善配电系统恢复过程。

给定bｎ(i,t)为可控负荷开关状态的决策变量;Pｆｌ(i)和Qｆｌ(i)分别为节点i的可控负荷的有功功率和无功功率,暂不考虑其可能具有的依频或随电压变化特性,并假设其大小不随时间变化。这样,所预测的节点i在时刻t的总负荷为:

3 配电系统恢复优化模型的求解

考虑恢复孤岛持续供电能力的配电系统恢复问题可描述为含不确定性因素的多时段优化问题,其优化变量包括整数变量和连续变量,约束条件则包含非线性约束和离散约束。另外,如果考虑可控负荷的控制变量,则该优化问题的整数变量数目会随着时段[0,T]的增长而显著增加,问题就更加复杂而难于求解。为便于求解,需要对该优化模型作一些变换和简化处理。

3.1 优化模型的处理

与待恢复孤岛相关的潮流约束的有关计算依赖于节点导纳矩阵,由于待恢复馈线和节点为优化变量,这样导纳矩阵也可以视为优化变量,导致优化问题难以求解。可以对潮流方程进行变形以简化问题。根据基尔霍夫电流定律,注入和流出同一个节点的有功功率和无功功率需要保持平衡,这样潮流方程［１９－２０］可以表示为:

式中:和分别为潮流方程中表征在时刻t流出节点i的有功和无功功率的辅助变量;xｌ为馈线l的电抗;V(i,t)为节点i在时刻t的电压标幺值;OＭ为一个相对较大的正数,考虑到V⊕(i,t)的取值范围,可以给定OＭ为大于10的数。

当馈线l被恢复之前,式(40)和式(41)所对应的馈线两端的电压约束可以被松弛。

式(10)和式(11)与式(34)和式(35)所对应的可控负荷功率公式相结合时,会出现整数变量的乘积。可以利用式(43)所表达的关系将式(10)和式(11)转化为式(44)和式(45)。

采用上述处理后,原模型将被转化为含二次约束的混合整数规划问题(mixed integer quadratically constrained programming,MIQCP),且其Hessian矩阵满足半正定条件［１９－２１］,可以利用CPLEX求解器中的Barrier算法和分支定界法求取该优化模型的全局最优解［２２］。

3.2 不确定性因素的处理

虽然已有许多对DER出力预测的研究文献,但是精确预测DER的出力仍是一个挑战[23]。在求解配电系统恢复优化模型时,必须考虑预测值的不确定性。以*G(i,t)的预测为例,对于不同类型的DER,其可用发电出力具有不同的统计规律,例如WT的出力服从Weibull分布,而PV的出力服从Beta分布等;由于预测的*G(i,t)与其实际值的误差分布情况与所采用的预测方法有关,故没有普遍适用的规律可循。这里假设预测值与实际值的误差服从正态分布。通常,在预测间歇性电源可用发电出力时,可根据气象数据等预测信息,给出在一定置信水平下间歇性DG在未来一段时间内可用发电能力的范围[24,25]。当置信水平为α时,*G(i,t)与预测的上下限区间的关系为:

式中:PR(·)为概率函数;和分别为出力上限*G(i,t)在置信水平α下的估计值上限和下限,即*G(i,t)落在区间之外的概率不大于1-α。

假设*G(i,t)的均值和标准差分别为μi,t和σi,t,结合置信水平α和预测的区间，μi,t和σi,t可分别近似表示为:

式中:Φ(·)为正态分布的累积分布函数。

若将作为Ｇ＊(i,t)的估计值代入优化模型,虽然在最坏情况下依然可以保证恢复策略的有效性,但如此得到的恢复策略会过于保守,因为所有DG的出力同时低于预测下限的概率非常小(考虑到预测可能不准,这里认为DG出力水平在预测区间之内的置信度为α,在预测区间之外的概率即为1-α)。若出力具有不确定性的DG所构成的集合为ΩＧ,则所有出力不确定的DG在时刻t的出力可以用均值为μＧ，ｔ、标准差为 σＧ，ｔ的正态分布N(μＧ，ｔ,σＧ,ｔ２)近似描述,其中:

利用ΩＧ内所有存在不确定性的DG出力的分布,并引入式(51)和式(52)对DG出力进行约束,可以避免对DG总出力能力过于保守的估计,即所有存在不确定性的DG出力均处于或低于预测下限的实际发生概率非常低,而如对DG出力单独处理就无法考虑这一点。

式中:β为制定恢复策略时所考虑的置信水平。

通过引入式(51)和式(52),把Ｇ＊(i,t)作为优化变量代入恢复优化模型进行求解。由于Ｇ＊(i,t)的约束均为线性约束,对求解恢复模型的计算量影响不大。 其他不确定参数可以类似处理。

最终,配电系统恢复模型的目标函数为式(3),约束条件为式(4)—式(17)和式(51)—式(52),其中式(8)—式(11)所对应约束在计算时由相对应的式(18)—式(35)和式(43)—式(45)代替,式(12)—式(14)所对应约束在计算时由式(36)—式(42)代替。采用了CPLEX求解器来求取该优化模型的最优解。

4 算例分析

以图1所示的修改后的IEEE 33节点系统为例对所提出的配电系统恢复模型和方法进行说明。图1中的红色实线和蓝色虚线分别表示开关闭合和断开的馈线。

该系统的馈线参数和负荷参数分别如附录A表A1和表A2所示。假设节点5,13,21,22,30分别有EV充换电站、ESS、PV、柴油发电机组和WT。其中,EV充换电站最大可容纳EV电池数为150块,BＥ=28kW ·h,PＥ=3.3kW;ESS容量Eｍａｘ=800kW·h,PＣ=400kW,κ０=50%;PV装机容量为600kW(峰值功率);柴油发电机组装机容量为800kW;WT装机容量为780kW,其他详细参数见附录A表A3。假设PV和WT的日实际出力曲线分别如附录A图A1和图A2所示,所统计的一日中EV充换电站内实际可用EV电池数量变化曲线如附录A图A3 所示,数据步长均为5 min。在求解配电系统恢复策略时,附录A图A1至图A3中的数据是未知的,已知的是在置信水平α=95%下对PV,WT,EV电池数量估计的上下限［２４－２５］。采用3.2节介绍的方法,对含有不确定性的预测区间进行处理,然后代入配电系统恢复模型进行优化求解。给定配电系统恢复模型求解时段长度T=1h,求解步长为5 min,基准电压和基准功率分别为10kV和1 MVA。假设DG的出力、EV充换电站的充电负荷或出力以及一般用户负荷的预测区间置信度α和求解优化模型的置信度β均为95%。将负荷按重要程度分为两级,重要负荷位于节点3,15,22,30,重要性系数wｉ=1.0;其他负荷为一般负荷,重要性系数wｉ=0.3。

根据附录A图A1 至图A3 可知,配电系统中DER的可用发电出力或EV充电负荷与停电事故发生时间密切相关。下面对以深夜00:00点开始的一日24h内,不同时间点的4种场景下配电系统恢复方案的优化进行分析。

场景Ⅰ:停电事故发生在03:00,此时WT的可用发电出力较低(约250kW),PV可用发电出力为零,可用EV电池数目接近饱和(约150块)。

场景Ⅱ:停电事故发生在09:00,此时WT的可用发电出力较低(约200kW),PV的可用发电出力较低(约150 kW),可用EV电池数目很少(约40块)。

场景Ⅲ:停电事故发生在12:00,此时WT的可用发电出力较高(约500kW),PV的可用发电出力较高(约450 kW),可用EV电池数目较少(约80块)。

场景Ⅳ:停电事故发生在21:00,此时WT可用发电出力较高(约600kW),PV可用发电出力为零,可用EV电池数目较多(约140块)。

4.1 算例结果

在上述4种场景下,考虑DER在T=1h内持续供电能力的配电系统恢复方案如图2 所示。图中,红色实线表示从t=0开始就闭合的馈线,绿色实线和节点分别表示在[0,T]的某个时间段闭合的馈线和节点,红色实心和空心节点分别表示t=0时刻已恢复和未恢复供电的节点。具体馈线的闭合时间如表1所示。

注：断开馈线的操作时刻均为０ｍｉｎ；括号内的数字为闭合馈线的操作时刻，单位为分钟。

由图2 可以看出,针对间歇性DG可用出力、EV充电负荷和放电出力情况不同的4 种场景,配电系统恢复方案具有较大的差异。在4 种场景的T=1h内,配电系统恢复供电的总负荷和可控负荷的功率曲线分别如附录A图A4至图A7所示。这4种场景下配电系统恢复方案的部分统计数据如表2所示,其中DER的理论发电量为β=95%时的最大发电量,DER利用率定义为DER实际发电量与理论发电量的比值。

4.2 结果分析

从表2可以看出,在这4种场景中,PV和WT的出力以及EV充换电站的充电负荷或放电功率有较大差异,而ESS和柴油发电机的可用发电出力比较稳定,这与EV行驶的随机性以及间歇性DG可用发电出力的随机性密切相关。从表2可以看出,本文提出的模型和方法可以根据DER在一段时间内的可用发电出力,制定不同的配电系统恢复方案,从而能够充分利用DER的可用发电出力为负荷提供持续的电力供应。在4个模拟场景中,重要负荷(wｉ=1.0)在考虑的时段内均得到稳定供电。

可控负荷在本文所提出的模型中的主要作用是协助维持恢复孤岛的功率平衡并在DER发电出力充裕时消耗部分功率。从附录A图A4至图A7和表2可以看出,在场景Ⅰ中可控负荷消耗的功率明显小于其他3个场景,原因在于场景Ⅰ中DER可用发电出力呈逐渐增长趋势,且得到的优化策略为在时段[0,T]内陆续投入若干条馈线,这样恢复供电的不可控负荷就能较好地满足配电孤岛内DER的功率平衡,导致总的可控负荷用电量很低。

优化模型中T的选择也会对优化结果造成显著影响。考虑到DER出力的波动性和不确定性,若T选取过大,在恢复初期对DER可用发电出力的利用率会较低;若T选取过小,可以保证在停电事故后较短时间内恢复较多负荷,但在T后可能需要较大规模的网络拓扑调整才能为最多负荷供电。在本算例中,ESS的初始储能水平κ0被设定为50%。ESS在完全放电情况下能以最大放电功率持续供电1h。当增大T时,考虑到ESS的SOC约束条件,其能提供的平均放电功率会显著降低;若T减小,ESS会在恢复初期大量放电,这会影响T后的供电能力。DER出力的波动性也会影响T的选取,若DER可用发电出力呈增长趋势,选取较大的T值比较合适;反之,若DER可用发电出力呈减少趋势,选取较小的T值就比较合适。

由于现阶段对DER出力预测的精度还不够高,DER实际可用出力在预测区间范围之外就难以避免。通过引入式(6)和式(7)的备用约束,在DER实际可用出力在预测区间内或略低于预测下限时,本文所构建的模型均可以满足配电恢复孤岛的供电稳定性;当出现DER实际可用出力远低于预测下限的极端情况时,就需要采用额外措施如切除优先级较低的负荷等,以维持配电孤岛的功率平衡。由于DER用于配电系统恢复供电的时段较短,而预测短期内DER出力的精度会高于日前或长期预测,因此出现切负荷等极端情况的概率一般很小。

本文所提出的优化模型与方法是针对多个时段、含有众多整数变量的MIQCP问题,就计算效率而言低于文献[8,26-27]等仅考虑单个时段的模型与方法,但获得多个时间段的整体最优解的机会更大。如果不考虑DER出力波动和负荷波动,本文模型可退化为单时段优化问题,求解效率与文献[27]相当。然而,当需要考虑DER出力和负荷需求的不确定性时,文献[8,26-27]中所提出的方法难以保证所恢复孤岛的稳定性和整体最优性。例如,在场景Ⅰ中DER的总可用发电出力在逐渐增长,如果采用单时段恢复策略时就无法利用后续增长的可用出力;在场景 Ⅲ 中DER的总可用发电出力在12:00—12:15期间下降了约8%,如果采用单时段恢复策略就难以保证在12:00—12:15期间内各个孤岛的功率平衡,而必须采取一些措施如切负荷。这样,虽然本文所提出的模型较文献[8,26-27]等的计算复杂度更高,但能够有效处理DER出力和负荷的随机波动,从而保证所恢复的孤岛在一段时间内的稳定性和整体最优性。

5 结语

配电系统中DER的出力特性对确定配电系统恢复方案具有重要作用。即使可以较为精确地预测DER出力,仍然无法解决DER出力波动性较大可能引起的功率不平衡问题。在考虑EV充换电站、ESS和可控负荷后,配电系统可以在一定程度上平抑DER出力波动,实现对电力负荷的持续、可靠供电。若DER的出力在停电事故发生后的一段时间内剧烈波动,有限的储能容量无法保证恢复孤岛具有稳定的可用发电出力,则DER对配电系统恢复的贡献将大大降低。可能的解决方案包括配电系统内储能设备的优化配置、配电系统内的应急资源在停电后的调度策略等,这将是下一步工作的重点。此外,如何适当确定停电故障后DER形成孤岛进行独立供电的时间也是一个值得研究的问题。

电源恢复 篇5

中压配电线路以高压配电网为等效电源, 不同电源的多条配电线路通过联络开关进行互联, 构成一次设备的闭环连接, 提高配电网供电可靠性。在运行中断开联络开关以避免产生电磁环网并减少环流损耗, 称为开环运行。配电线路中接入分段开关, 提高配电网运行的灵活性。正常运行态下, 可改变常开开关的位置, 提高配电网运行的经济性;配电网发生故障后, 断开故障点分段开关隔离故障, 对非故障电网进行网络重构以实现供电恢复。

随着智能电网技术的发展, 多种类型的分布式电源 (distributed generator, DG) 与储能系统 (energy storage system, ESS) 接入配电网。配电网故障后, DG可能处于停运、并网运行、孤岛运行等多种运行状态, 使传统配电网供电恢复算法面临新的挑战。同时, 随着配电网的发展, 互联的配电线路数量增大, 分段开关与联络开关数量越来越多。而配电网供电恢复是一个非线性组合优化问题, 其计算量随着开关数量的增大而急剧增大。目前常见的网络重构算法主要有遗传算法[1,2]、粒子群算法[3]、人工神经网络等人工智能算法以及最优流算法[4]、支路交换算法[5]等启发式算法。人工智能算法一般具有全局寻优的优点, 但是计算量较大, 电网节点多时其计算效率无法保证。启发式算法计算速度快、鲁棒性好、实用性较好, 但没有严格的理论证明, 且为局部寻优, 一般启发式算法对线路过载问题的处理过程较复杂, 而在故障恢复优化中线路额定容量约束是不可忽略的。若结合配电网拓扑连接特点去掉不可行解[6,7], 再通过人工智能算法或启发式算法求解, 可提高优化算法的计算效率。

本文提出了DG, ESS与负荷组网孤岛运行约束条件及孤岛备用容量模型, 提出了以恢复供电的负荷最大为目标, 考虑DG孤岛运行备用容量约束、无电磁环网运行约束、支路潮流与节点电压约束的配电网供电恢复优化模型。结合配电网辐射状网络的特点, 以可供电功率最大为最优判据, 提出了电网故障后网络重构的贪婪算法, 为停电负荷恢复供电;对于无法由网络重构恢复供电的电网, 基于其实际拓扑连接, 考虑孤岛运行约束条件, 以线损微增率最小为判据, 应用改进的贪婪算法进行孤岛划分。最后, 通过算例验证了优化模型及算法的有效性, 并进行了算法效率的比较分析。

1 配电网故障后供电恢复模型

在故障后配电网恢复供电时, 应在满足电网无电磁环网、节点电压与支路潮流等约束的前提下, 最小化停电负荷。供电恢复优化模型可描述为:

式中:xi为节点i的供电状态向量;‖xi‖为向量幅值, 其具体含义在1.1节详细论述;Pi为节点i的负荷;N为子配电网中节点个数;PL.j为孤岛运行的节点j的负荷;n为孤岛运行节点总数;Vi, Vlow, Vhigh分别为节点i的电压及其下限与上限;Ib和Imaxb分别为线路b的电流及其最大值;PA.k, PL.k分别为孤岛k的总备用容量与总负荷;r为孤岛备用容量占负荷容量的比例, 孤岛备用容量将在1.2节详细论述。

式 (2) 中第1个式子为无电磁环网约束;第2个式子为节点电压约束;第3个式子为支路潮流约束;第4个式子为孤岛备用容量约束。

1.1 节点供电状态向量与无电磁环网约束

若研究范围内有M条互联配电线路, 那么节点i的供电状态为M维向量:

式中:xi, m表示节点i与配电线路m有无电气连接, 其取值为0或1, 0表示无电气连接。

定义为节点供电状态向量的幅值, 那么有:

配电网运行需满足无电磁环网约束, 是为避免产生环流造成电能损耗的增加;而配电线路与DG/ESS互联不会产生这种带来电能损耗的环流, 因此无电磁环网约束中只需考虑各配电线路高压配电网等效电源不产生电磁环网即可, 可描述为:

1.2 孤岛运行约束条件

配电网发生故障后, 首先由互联配电线路通过网络重构对停电负荷进行恢复供电;对于无法由互联线路供电的负荷, 可与DG和ESS组网孤岛运行。

负荷能否与DG和ESS组网孤岛运行, 其决定因素包括:基于负荷、DG与ESS的实际拓扑连接的正确孤岛划分, 以及孤岛运行约束条件是否可满足等因素。对于如何基于电网实际拓扑连接对电网进行正确的孤岛划分, 在2.2节中进行了论述。其主要方法为采用改进的贪婪算法, 对实际电网拓扑进行最优遍历, 并确定孤岛划分方案。而本节则分析论述了孤岛运行所需要满足的各约束条件, 主要包括孤岛黑启动约束、孤岛功率平衡约束及孤岛备用容量约束3个方面。

不同类型的DG和ESS对孤岛运行的影响不同, 需对其进行分类[8]。根据是否具备黑启动能力分为可黑启动DG与非黑启动DG, 如含有他励发电机的联合发电机, 独立储能系统或含储能系统的风电、光伏发电等具有黑启动能力;根据是否具备测量单元, 与调度中心通信功能分为可控DG与不可控DG;根据一次能源分为可再生能源与非可再生能源[8]。

DG, ESS与负荷由故障态转为孤岛运行状态首先需满足具有黑启动DG的约束条件。电网发生故障后, 负荷、DG和ESS处于停电或停止运行状态。由于无法与非故障线路互联, 孤岛运行初始阶段需要有具备黑启动能力的DG或ESS。

孤岛运行过程中, 需满足电力供应与需求的功率平衡约束条件。DG, ESS以其额定功率或由自然条件决定的最大功率为孤岛提供电力供应。孤岛电力供应能力应不小于孤岛负荷对电力的需求。

由于负荷、可再生能源具有波动性, 在孤岛运行中可控DG和ESS需保留足够的备用容量以稳定孤岛频率。而具有下垂控制[9,10,11]、主从频率控制[12]等控制策略的功率可控DG和ESS可为孤岛提供备用容量, 平衡负荷波动与可再生能源波动。

综上, 负荷、DG和ESS与负荷组网孤岛运行的约束条件可描述为:

式中:SB为黑启动DG集合;PL为孤岛负荷;PL.max为孤岛中DG和ESS可提供的最大容量;PA.+和PA.-分别为孤岛正、负备用容量, 以平衡负荷的增大与减小。

式 (6) 中第1个式子为黑启动DG约束;第2个式子为功率平衡约束;第3和第4个式子为备用容量约束。

对孤岛运行约束条件进行计算、验证, 主要包括计算孤岛最大容量与计算孤岛备用容量两个方面。

1) 孤岛最大容量

孤岛最大容量可描述为:

式中:SNR, SR, SS分别为非可再生能源、可再生能源、独立ESS集合。

对于非可再生能源, 其孤岛运行可提供的最大功率为其额定功率, 以PdRated进行表示。对于可再生能源, 如风电、光伏发电等, 应将其孤岛运行时间段内的功率平均值或功率预测期望值作为其可提供的功率, 以PrE表示。对于ESS, 其可提供的最大功率为最大放电功率, 以Pdmax.s表示。ESS最大放电功率受其最大倍率放电功率、故障时刻荷电状态 (state of charge, SOC) 、孤岛运行时间等因素影响, 可描述为:

式中:PdHR.s为第s个ESS最大倍率放电功率;ηsd为放电效率;ER.s为ESS额定能量容量;SSOC.s为荷电状态;T为孤岛运行时间;为故障时刻ESS荷电状态对其最大放电功率的约束。

2) 孤岛备用容量

孤岛备用容量用于平衡负荷波动, 稳定孤岛频率。提供孤岛备用容量的DG需可控、可调度, 因而将DG分为可控DG、不可控DG与独立ESS进行讨论。孤岛最大功率调节量可描述为:

式中:Pmaxc和Pminc分别为第c个可控DG的最大运行功率与最小运行功率;SC为可控DG集合;Pcmax.s为第s个ESS最大充电功率;PcHR.s为第s个ESS最大倍率充电功率;ηcs为充电效率;ηcsER.s (1-SSOC.s) /T为故障时刻ESS荷电状态对其最大充电功率的约束。

若孤岛中总负荷为PL, 那么孤岛备用容量可表述为:

2 供电恢复优化求解算法

供电恢复问题包括多配电线路网络重构与故障线路孤岛划分两部分。配电线路分支线故障后, 故障线路与互联线路进行网络重构, 对停电负荷进行恢复供电;无法由互联线路恢复供电的负荷, 可通过优化孤岛划分与DG和ESS组网孤岛运行。基于配电网辐射状网络的特点, 本文提出了考虑孤岛的改进贪婪算法及可供电功率最大与线损微增率最小判据, 应用于多配电线路网络重构与孤岛划分。

2.1 改进贪婪算法求解策略

配电网故障后的供电恢复计算主要内容为计算各配电线路及孤岛运行的DG供电范围。与输电网不同, 配电线路的辐射状网络特点使得配电线路需按照拓扑连接顺序依次为各负荷供电。基于此特点提出了改进贪婪算法求解供电恢复问题。

改进贪婪算法以故障配电线路及与其直接或间接互联的配电线路为研究范围, 重新计算各配电线路的最优供电范围;对于无法并网运行的DG/ESS进行优化孤岛划分。

定义配电线路供电岛为根据开关状态由该配电线路供电的电网;定义配电线路源点为该配电线路供电岛中与未恢复供电部分连接的边界节点, 如图1所示。在算法初始化阶段, 认为各配电线路供电岛仅包含其母线节点。算法中根据预定的判据, 在所有源点中选择最优源点, 根据拓扑连接关系扩展配电线路供电岛, 并判断无电磁环网运行约束、节点电压及支路潮流约束。

算法主要流程如下。

步骤1:初始化。数据准备, 并将各配电线路母线节点定义为源点。

步骤2:依判据选择最优源点, 在该源点扩展配电线路供电岛, 并更新节点供电状态向量, 记录源点扩展路径信息, 包括线路阻抗、额定容量等。

步骤3:验证最优源点所在配电线路的约束条件, 即节点电压约束、支路潮流约束与无电磁环网约束。若不满足约束条件, 取消供电范围的扩展, 并移除该节点的源点标识。

步骤4:若所有源点都被移除, 跳至步骤5, 否则跳至步骤2。

步骤5:如果还有未并网DG或ESS, 优化孤岛划分;否则输出各配电线路供电岛及相应的开关状态。

在算法中, 需注意最优源点判据、约束条件验证及不同节点类型的处理3个方面内容。

1) 最优源点判据

由于配电网具有辐射状网络、开环运行的特点, 各配电线路扩展供电范围时, 存在抢占供电路径的问题。电网故障后网络重构以恢复供电的负荷最大为优化目标, 因此以可供电功率最大作为最优源点判据。

以Li表示源点i供电路径集合, 包括从源点至配电线路母线间电气连接路径的所有设备, 那么源点i的可供电功率可表示为:

式中:SjR和SjL分别为源点i供电路径中导线j的额定功率与负载功率。

SjL可通过潮流计算得到。当电网规模较大时, 潮流计算计算量较大, 在误差可接受的范围内可采用简化的潮流计算[5,12,13,14]以提高算法效率, 亦可采用负荷功率叠加近似表示供电线路上通过的功率。

2) 约束条件验证

在算法中扩展配电线路供电岛时, 需验证支路潮流约束、节点电压约束及无电磁环网约束[15]。

可通过潮流计算验证节点电压约束, 当电网规模较大时, 在误差可接受的范围内亦可采用简化的潮流计算, 或采用近似计算的方法进行验证。

线路i两端电压降可近似为式 (13) , 其中Zi和Si分别为线路阻抗及通过的复功率。按照拓扑连接计算线路电压降, 即可验证节点是否满足节点电压约束。

式中:分别为Si和Ui的共轭。

配电线路供电范围扩展后修改新扩展节点的供电状态向量。由于算法单次循环中只改变一个新扩展节点供电状态, 因此只需计算该节点供电状态幅值, 并根据式 (2) 第1个式子进行判定即可验证无电磁环网约束。这避免了多次遍历拓扑验证该约束, 减少了计算量与计算耗时。

3) 不同类型节点的处理

根据配电线路供电岛扩展方式, 拓扑连接方式可分为3类, 如图2所示。

对于第1类拓扑连接, 源点前移, 修改新扩展节点供电状态, 并记录扩展路径额定容量、阻抗等信息;对于第2类拓扑连接, 根据判据选择最优源点, 在最优源点处扩展配电线路供电范围, 并记录、更新相应的信息;对于第3类拓扑连接, 源点分裂为多个虚拟节点, 转换为多个并列的第1类拓扑连接, 并记录、更新相应的信息。当并列支路中的任一支路功率信息更新时, 并列支路所共用的供电线路的信息应同步更新。

根据判据选择最优源点时, 优先级方面拓扑类型1高于类型2, 类型3优先级最低。算法迭代中根据判据从最高优先级的源点中选择最优源点并扩展配电线路供电范围。

2.2 基于改进贪婪算法的孤岛划分方法

在应用改进贪婪算法求解各配电线路供电岛之后, 若存在未并网DG/ESS或失电负荷, 应对其进行孤岛划分, 进一步减少停电负荷。未恢复运行的负荷、DG/ESS是否能够成功进行孤岛组网, 应根据电网实际拓扑连接确定孤岛划分方案, 并验证孤岛划分方案是否可满足孤岛运行约束条件。孤岛运行约束条件在1.2节中进行了论述, 而如何基于改进贪婪算法对电网实际拓扑进行最优孤岛划分, 并验证孤岛运行约束条件则论述如下。

对于未并网DG/ESS, 首先通过广度优先遍历拓扑的方法计算DG/ESS最大功率圆[16];若DG/ESS最大功率圆与配电线路供电范围有交集, 则DG/ESS并网运行;否则采用改进贪婪算法优化孤岛划分。

改进贪婪算法优化孤岛划分的整体计算流程与2.1节中算法流程相似, 区别为以线损微增率最小为判据选择最优源点, 并验证式 (6) 提出的孤岛运行约束。以具备黑启动能力的DG/ESS为初始源点, 以线损微增率最小为最优判据, 基于电网拓扑连接逐步最优扩展孤岛范围, 并在每一次扩展中对孤岛运行的功率供需平衡、孤岛备用容量等约束条件进行验证, 直至孤岛无法再扩展, 则算法结束。

在输电网经济调度中计算输电网网损微增率, 有B系数[17]、导纳矩阵[18]、雅可比矩阵[18,19,20]等算法, 其计算量较大。针对配电网辐射状网络特点, 且孤岛划分的电网范围较小, 采用简化的线损改变率计算方法。

如图3所示, 源点i至DG路径上导线j复功率为Sj∠φj, 若源点增加功率dSi∠φi, 忽略功率变化导致的节点电压改变, 可推导出导线j的线损改变率为:

式中:dPL.i_j为导线j的线损改变量;R和U分别为导线j的电阻及节点电压。

那么源点i的线损改变率可描述为:

式中:dPL.i为总线损改变量。

在式 (14) 和式 (15) 中做了一定的简化, 如忽略功率变化引起的节点电压变化, 认为路径上导线功率变化量与源点相同, 但是该简化对线损改变率的影响不大, 因而计算量却可大大减小。

3 算例分析

本文采用单馈线算例验证说明拓扑岛划分算法;采用含DG的5馈线算例验证含DG的多馈线供电恢复模型与算法。

单馈线算例电网拓扑如图4所示, 各节点负荷、支路阻抗等参数见文献[8]。分别在节点3, 19, 13接有ESS与DG, 其参数如表1所示。

线路2-3发生短路故障, 孤岛运行应能够维持2h, 孤岛备用容量不小于负荷的15%。DG1为含ESS的光伏, DG2为他励发电机组, 因而ESS1, DG1与DG2均具备黑启动能力, 式 (6) 第1个式子所示约束条件满足。ESS1容量为4 000kW·h, 故障时刻ESS1的荷电状态为40%, 放电效率为90%, 根据式 (8) 可求得ESS1最大放电功率为733kW。根据式 (6) 第3和第4个式子所示孤岛备用容量约束, 由ESS1供电的最大负荷功率为637.5kW;DG1为含有ESS的光伏发电, 认为其最大功率为额定功率;而DG2为微燃机组, 可通过改变燃料输入改变其输出功率, 认为其最大功率亦为额定功率。根据备用容量约束, 由DG1, DG2供电的最大负荷分别为382.5kW与637.5kW。当参与组网孤岛运行的负荷不大于上述计算得到的最大负荷功率时, 即可认为式 (6) 提出的孤岛运行约束条件满足。

以线损改变率最小为选择判据, 应用改进贪婪算法求解孤岛划分, 各孤岛扩展顺序如图5所示。优化后的各孤岛运行方式如图6所示。

以DG2为电源的孤岛中, 当DG2供电岛扩展至节点14时, 线路14-15阻抗为1.06Ω, 线损改变率为1.73×10%;线路14-26阻抗为0.31Ω, 线损改变率为0.77×10%, 因而优先沿线路14-26扩展孤岛 (如图5 (c) 所示) 。与之类似, 在DG1为电源的孤岛中, DG1供电岛扩展至节点9时, 线路8-9线损改变率小于线路9-10, 优先沿线路8-9扩展孤岛 (如图5 (b) 所示) 。当ESS1, DG1及DG2供电岛分别扩展至节点5, 32, 34, 7, 9, 23, 11, 14时, 各孤岛负荷容量分别达到其上限, 算法结束。

表2中对优化结果及其他孤岛划分方式的线损进行了比较, 可以看出以线损改变率最小为最优源点判据时, 可减小线损, 避免功率的远距离传输。

以含DG的5配电线路为算例验证考虑孤岛划分的多配电线路供电恢复算法。电网拓扑及负荷功率如图7所示 (图中箭头所指数字对应的负荷功率, 单位为kW, 下同) , 共有5条互联配电线路, 在3个节点处接有分布式电源, 其参数如表3所示。孤岛运行备用容量最小为负荷的15%。各配电线路额定容量、并网DG容量及夏日负荷高峰馈线总有功负荷如表4所示。

5条配电线路中, 线路C的有功负荷及负载率最大。假定线路C出口断路器发生故障, 由线路C供电的负荷失电。优化计算得到的故障态运行方式如图8所示。

算法中根据2.1节所述不同类型节点处理方式及其优先级, 线路A, B, D, E供电岛首先分别扩展至节点1, 11, 19, 13;根据最大可供电功率判据在节点12对线路B, E择优, 使线路E供电岛扩展至节点12;进而线路E, D在节点7择优, 使线路E供电岛扩展至节点2;线路E, A在节点1择优, 使线路A供电岛扩展至节点23。

断开的开关由故障前的5-6, 11-12, 17-18, 24-25, 变化为1-2, 7-19, 11-12, 22-23。新运行方式下, 各配电线路有功负荷如表5所示。节点22有功负荷为574kW, 若线路A为其供电, 线路A有功负荷为2 322kW, 超过线路额定容量;若DG1与线路A共同为节点22供电, DG1提供有功功率200kW, 线路A需提供的有功功率为2 122kW, 线路A仍过载, 因此必须断开开关22-23。

对未恢复供电的电网进行孤岛划分。DG1为含ESS的光伏, 具备黑启动能力。然而DG1的额定容量为200kVA, 而节点22负荷功率为574kW, 无法满足式 (6) 第2, 3, 4个式子的孤岛功率平衡与备用容量约束条件, 无法与节点22构成孤岛运行, DG1退出运行。DG2为微型燃气轮机, 具有黑启动能力, 满足式 (6) 第1个式子约束, 其额定容量为600kVA, 根据式 (6) 可知由DG2供电的负荷最大值为521.7kVA。根据算法计算, DG2与节点20构成孤岛运行。

在算例求解中记录算法执行时间, 并与部分已有算法进行比较, 如表6所示[21]。表中:NSGA-Ⅱ表示改进的非支配排序遗传算法;NDE表示节点深度编码。

在计算耗时方面, 改进贪婪算法优于智能算法, 因为智能算法需在可行解中多次迭代以得到全局最优解, 而改进贪婪算法通过单步最优的方式进行求解, 避免了多次迭代;然而在优化效果方面, 改进贪婪算法的解为局部最优解, 智能算法则能得到全局最优解。随着配电网互联程度、节点数量的增大, 发生故障后, 快速计算运行方式的需求将会更加明显, 改进贪婪算法在满足优化计算效率需求方面则更加有效。

4 结语

互联配电线路数量的增大及节点的增多使供电恢复计算量急剧增大, 同时并网DG和ESS使供电恢复算法变得更加复杂。本文基于对不同类型的DG与ESS的分析, 提出了孤岛运行约束条件及孤岛备用容量模型, 考虑了ESS倍率放电、荷电状态及孤岛运行时间。基于配电网辐射状网络特点提出改进贪婪算法, 分别以可供电功率最大及线损增率最小为判据应用于多配电线路网络重构及故障线路孤岛划分。

本文提出了孤岛运行约束条件及孤岛备用容量模型, 描述了孤岛运行功率平衡及孤岛备用容量对DG和ESS容量的需求, 使孤岛划分模型与算法更符合实际;改进贪婪算法避免了可行解的多次迭代, 简化了无电磁环网运行约束的验证, 减少了计算量, 提高了算法计算效率。

电源恢复 篇6

随着全球范围化石能源的日益枯竭和风电、光伏等可再生能源发电技术的日趋成熟,分布式电源DG(Distributed Generation)技术得到了广泛应用,这不仅使供电更加灵活方便,而且能提高负荷供电的可靠性及电能质量[1],但DG的引入使配电系统变为双端或多端有源网络,其结构和运行都发生了较大变化[2,3]。因此传统的只依靠相邻馈线联络开关对非故障失电区负荷进行恢复的方法已不再适用,而充分利用DG和备用联络线互相协调实现供电恢复,成为配电网供电恢复的新要求。

随着分布式人工智能及计算机技术的成熟,多代理技术迅速发展,由于代理具有很强的自主能力和沟通能力[4],在电力系统多个领域得到广泛应用[5,6]。在故障恢复方面,文献[7]将每条母线看作一个代理,提出一种完全分布式多代理系统恢复方法。文献[8]将多代理技术用于故障的动态恢复中,通过相邻代理间的相互学习,对解集进行补充和完善。文献[9]将开关和馈线作为代理,通过建立分布式电网自愈控制模型,实现电网的多代理控制。由此可见,多代理技术在处理复杂恢复问题方面具有一定的优势。在优化方法上,文献[10]提出一种基于树型结构的配电网恢复算法,降低了求解的复杂度,但只能应用于单电源辐射网络,不适合含DG的多电源网络供电恢复。文献[11]提出一种基于云计算思想的配电网故障恢复方法,利用大量分布式计算资源求取孤岛间恢复的最优解,但只考虑了备用联络线对非故障失电区的恢复。文献[12]将故障恢复分解成孤岛划分与剩余网络重构2个子问题,各自独立性明显,没有考虑DG和联络开关的协调优化。文献[13,14,15,16]对考虑负荷重要程度和可控性的配电网进行孤岛划分,但文献[13,14]没有体现出负荷可控对恢复方案制定的影响。文献[15]所提算法只能形成一个孤岛,网损较重。文献[16]运用分支定界方法对配电网进行故障恢复,但对于方案内的可控负荷不能充分利用,且对可控负荷的投切缺乏选择性。

可控负荷的加入使恢复方案制定更加困难和复杂,本文在已有文献研究的基础上,充分利用馈线间联络线和DG对失电区进行协调恢复的条件下,考虑负荷可控对恢复方案制定带来的影响,提出一种适用于这一复杂模型的供电恢复方法,并引入包括信息层、执行层、设备层和协调层的多代理系统,实现并行运算和方案协调优化,快速制定全局最优恢复策略。

1 含DG的配电网简化模型

1.1 配电网结构简化和条件假设

(1)配电网中对两端无开关的线路进行合并,合并后的节点负荷为合并前各节点负荷之和[16]。

(2)消去无需求负荷节点,将其相连的两侧支路合并为一条,新支路的阻抗等于2条支路阻抗之和[12],如图1所示。

(3)对于部分可控负荷功率L,假设L=a+b,其中a为负荷可控部分,b为不可控部分,称为2个虚拟节点。若L在DG末端,则将虚拟节点a和b串联接入(节点b靠近电源侧);若L在2个DG之间,则将节点b串联接入网络,节点a设置为附加节点通过带开关的支路与节点b相连即并联连接。

本文考虑的可控负荷包括电动汽车集中的公交车站、公共充电站(包括换电站和充电桩)、签订停电协议的用户等。

1.2 联络开关等效

在非故障失电区,失电负荷既可以通过DG进行恢复,也可通过馈线间联络线得到恢复。联络线与大电网相连,供电能力受线路载流能力约束,但短时故障下负荷波动较小,和带储能装置的DG皆可视为出力近似恒定的电源。为便于说明,本文将馈线间联络开关称为虚拟DG,其在孤岛划分过程中与DG功能相同,而在划分方案出现相交或相邻时的处理方式不同。虚拟DG的有功备用容量PM[17]为:

其中,Uav为平均额定电压;cosθ为平均功率因数;Iim为支路Bi的最大允许电流;Ii为支路Bi的实际电流;支路Bi为联络开关到支持馈线路径上的线路。

2 配电网供电恢复数学模型

2.1 目标函数

配电网在突发性事故后造成大面积断电或连锁故障时,运行人员关心的首要问题是在保障重要负荷优先供电的前提下,尽快将尽可能多的失电负荷转移到正常电源上,有时甚至允许一定程度的过负荷运行。

本文从优先恢复重要负荷,且最大限度恢复负荷供电的角度考虑,采用的目标函数为:

其中,N为得到恢复的节点个数;wi为第i个负荷权重值;Pi为第i个负荷功率;Ps i为第i个负荷在形成可行方案时需要切除的功率;xi为开关状态,xi=0表示开关闭合,xi=1表示开关断开。

2.2 约束条件

由于恢复过程中要带起尽可能多的负荷,电源有功功率的裕量很小,所以,恢复方案在满足孤岛功率约束的前提下还要满足其他网络约束。

(1)孤岛功率约束。

其中,SNi为孤岛Ii中负荷节点集合;Pn为SNi中节点Nn的功率;Plossi为孤岛Ii的网络损耗;PGi为孤岛Ii所包含DG出力之和。

(2)虚拟DG孤岛非连通约束。

其中,SD x为虚拟DG形成的孤岛划分方案集;Di、Dj分别为第i、j个虚拟DG形成的孤岛划分方案;ΩDi、ΩDj分别为划分方案Di和Dj的节点集合。

(3)节点电压约束。

其中,Umin、U、Umax分别为节点电压下限、实际电压幅值、节点电压上限。

(4)支路电流约束。

其中,Iline、Imaxline分别为支路的实际电流和允许最大电流。

2.3 配电网供电恢复相关评价指标

在形成孤岛的过程中,考虑到负荷可控或部分可控对孤岛划分的影响,在确定可行方案时会遇到需要切除多个同等级可控负荷的一部分,这时需要确定切除负荷顺序,为此,本文提出同等级可控负荷相对适应度指标:

其中,I、J分别为可控负荷节点NLm、NLn到电源点所经历的节点集合;Pmi、Pnj分别为流过节点NLm、NLn的负荷功率;li、lj分别为节点Ni、Nj与其父节点之间的线路阻抗模值;Zm、Zn为节点NLm、NLn到电源点的电气距离;λ1、λ2为2个分量的权重值,且λ1+λ2=1。

相对适应度指标的物理意义是用来比较2个可控负荷分别切除单位电量对配电网经济性和安全性的贡献程度。式(7)等号右侧第1个部分是网络损耗的比值,第2个部分是电气距离比值。供电半径越长,经济性越差,尽量让负荷围绕在电源点周围,使电能尽可能通过线径大即阻抗小的线路,这样在减少电能损失的同时,防止线路过热,延长线路和设备使用寿命,从而提高稳定性和安全性。W以1为中间态,大于1则切除分母,代表节点NLm对电网贡献较大,反之则切除分子,代表节点NLn贡献较大。

在孤岛划分方案形成后,考虑到可控负荷投切的灵活性与多样性,在孤岛划分结果中,会出现多个方案目标函数值相同的情况。对此,本文提出衡量恢复方案优越性的运行风险度指标如式(8)所示。

其中,Vj为第j个方案包含的节点集合;Zi为节点Ni到电源点的电气距离;Pvi为节点Ni的负荷量;ni为节点Ni到电源点经历的实际节点数;m为目标函数值相同的方案个数;Nav为m个方案的平均值。

运行风险度指标的物理意义是节点负荷从电源点获得单位电量所经过的平均电气距离最短、各节点到电源点所经历开关设备数最少。由于是在方案恢复功率相同前提下,Kj/Nav越小则方案通过的开关数越少,每个开关都有一定的故障概率,方案通过的开关数越少则发生二次故障的概率越低。PviZi表示根据线径大小和型号使电源点发出的功率尽量进行合理分配。k值越小,说明远距离、大容量传输越少,负荷在线路上的分配越均匀,同时使各负荷节点尽量围绕在电源点周围,避免出现重载线路和远距离输电,使电网在孤岛运行期间更加安全。

由于式(7)中等号右侧的2项量纲不同,在计算时需要对指标进行标准化,标准化时采用式(9)。

其中,lB∈[0,1];lmin、lmax分别为li的最小值和最大值。

3 基于多代理系统的配电网供电恢复算法

3.1 供电恢复的多代理系统

在含DG的配电网故障恢复过程中,每个DG都具有独立性和自治性,能单独完成初始最优孤岛划分,但要得到全局最优供电恢复方案,还需在各DG间进行协调,这种既相互独立又相互协作的特性,非常符合多代理的适用条件。本文建立了由信息层、协调层、执行层和设备层构成的配电网供电恢复多代理模型,如图2所示。

信息层用于收集和存储相关信息。信息采集代理从SCADA系统读取配电网结构和故障点信息,通过对邻接矩阵中对应元素由1置0,隔离故障区,为执行层制定相应方案做准备。设备层由待恢复的失电区负荷代理组成,包括可控负荷代理和不可控负荷代理,负荷代理包含负荷节点号、节点电量、节点是否可控、节点等级等信息,并且在不满足孤岛功率约束和发生越限时负责负荷的投切,其信号和数据的物理传输过程如图3所示。

3.2 执行层电源代理等可能路径组合恢复方法

执行层负责孤岛划分方案的制定。各电源代理从信息层提取非故障失电区拓扑结构、电源点位置和容量发送给各电源代理,并向非故障失电区的节点负荷代理获取负荷数据信息。由于各电源代理之间相互独立,信息收集完毕后会同时启动等可能路径组合寻优方法,寻找各自的初始最优孤岛划分方案,其流程如图4所示。

具体寻优过程主要分为以下两部分。

(1)形成支路数组。

以电源代理所在节点为根节点,读取节点度数,即根节点的分支数,形成支路数组集S=[S1,S2,…,St],各支路数组为空集,然后按深度优先搜索原则进行搜索,此时将可控负荷和部分可控负荷的可控部分置零,当搜索到末端节点或融入某一节点后,负荷功率超出电源功率,则停止搜索,形成最大可能供电区域,如图5所示,然后进行回溯,形成一系列可行的恢复路径,生成支路数组Si。图5中电源节点①的度为2,通过以上过程得到支路数组S1、S2分别为:S1=[0,①,①②,①②③,①②③④,①②⑥,①②⑥⑦,①②③⑥,①②③⑥⑦,①②③④⑥,①②③④⑥⑦],S2=[0,⑧,⑧⑨,⑧⑨⑩]。

各数组元素中补入0元素,使其在元素组合时形成的单向路径上的恢复方案不被忽略,这样通过元素的相互组合就能得到所有可能恢复路径。其中可能会产生一些不可行方案,但在主程序执行之初,这些方案会被容量约束命令舍弃,对计算时间影响很小。

(2)初始最优方案获取和知识库的形成。

支路数组形成后,各数组相互组合形成满足容量约束的可能的孤岛划分方案,每种方案成为最优解的概率相同,比较目标函数的大小,保留最优方案;其他可行方案放入知识库中,形成替补方案集。通过知识库储存替补方案,可使协调代理在优化过程中,不必全部通过电源代理重新进行前述计算,有时能根据要求从知识库中直接选取所需可行方案,还可检索是否存在目标函数值相同的其他方案。

当方案不满足容量约束时,计算方案内可控负荷功率总量PLMAXc,若PG+PLMAXc-PLtotal≥0则计算切负荷量,其中Pv为方案B中负荷节点NLv的功率,Pg为电源Gg的出力,t为电源数量,G为电源集合。对可控负荷集合中元素先按等级由低到高排序,同等级按相对适应度指标进行排序,依此顺序逐个切负荷,直到满足约束条件,形成可行方案。

3.3 供电恢复方案的协调优化

协调代理负责与各电源代理、信息采集代理和知识库通信,当收到各电源代理上传的方案后,对存在矛盾的方案进行协调优化,工作流程如图6所示,具体协调优化过程如下。

(1)判断是否有需要协调的孤岛,若有,则判断2个孤岛的关系,若孤岛A包含于孤岛B,则转步骤(2);若孤岛A与孤岛B相交则转步骤(3);若两孤岛边界相邻则转步骤(4);否则转步骤(5)。

(2)将孤岛A和B进行合并,其合并后的电源容量为Ph=PA+PB,其中PA、PB分别为孤岛A、B的电源容量。协调代理将Ph赋给较大电源点,例如孤岛A电源点GA,同时将较小电源点置0,更新电源容量,并对电源点间线路阻抗置0,协调代理发送重新寻优命令给相应电源代理,形成新的初始方案,更新知识库。若新方案中没有包含容量较小的电源节点,则从知识库中选择包含较小电源节点,且目标函数值最大方案为新的最优初始方案,并转步骤(1)。

(3)将交叉负荷由孤岛A(或B)供电,协调代理访问知识库,从孤岛B(或A)的电源代理形成知识库中,选择不包含交叉节点且目标函数最大的恢复方案。比较2种情况下最优方案的目标函数之和,选择和较大的供电方案,形成新孤岛A′、B′,并转步骤(1)。

(4)如果两孤岛中电源皆含虚拟DG,则将两孤岛边缘相邻节点间在邻接矩阵对应元素置0,再判断与其他孤岛的关系,并转步骤(1),否则转向步骤(2)。

(5)形成恢复方案,各孤岛以最大电源节点为平衡节点,进行潮流计算。若结果不满足孤岛功率约束,则优先将方案中等级较低的部分可控负荷切除,直到功率平衡得到满足。

4 算例分析

4.1 算例1

以美国PG&E69节点算例进行仿真,具体参数见文献[18],在母线5、32、36处接入DG,3处DG平均输出功率分别为50 k W、250 k W和50 k W,相邻馈线联络开关在节点19、65接入,称为虚拟DG1和DG2,其输出功率分别为400 k W、100 k W。一级、二级、三级负荷单位权重分别取为100、10、1,负荷等级和可控性如表1所示。综合考虑各分量的重要程度和指标意义的表达,根据经验λ1、λ2分别取0.4和0.6,线路2-3处发生了三相接地故障,经故障隔离,故障下游的系统失电。以各DG代理所在节点为根节点,同时进行恢复,具体过程如图7所示。

通过改进的深度优先搜索形成各自以最大供电半径为约束的可行解区域,同时生成支路数组;通过等可能路径组合形成初始恢复方案,见图7中的C。

电源代理形成初始恢复方案和知识库后,启动协调代理判断各孤岛间关系,发现DG1恢复节点包含于DG2中,协调代理将两孤岛合并,形成电源代理联盟,按3.2节算法重新形成新方案,最终结果如图7中的部分D所示。

将本文划分结果和文献[16]方法所得结果(见图8)进行对比,本文恢复电量847.11 k W,其中一级负荷413.82 k W,占一级负荷总量的100%,文献[16]方法恢复电量795.1 k W,其中一级负荷389.82 k W,占一级负荷总量的94.2%。

文献[16]在形成初始孤岛时,不能充分利用方案内的可控负荷,只能借助初始方案边缘可控负荷优化方案,且在恢复方案形成过程中,对恢复负荷的选取缺乏选择性,如在馈线1形成的恢复方案中,恢复了三级负荷节点13中的部分负荷和离电源点较远的二级负荷节点58,对于离电源点很近的二级负荷节点21,只有16.5 k W得到恢复,显然此恢复方案不仅舍近求远,而且保留低等级负荷而切除高等级负荷,方案并非最优。本文方法在寻优到此方案时,虽然电源容量为400 k W,负荷总量为497.5 k W,但其中包含负荷节点13、21、58共150 k W的可控负荷,所以在切除部分可控负荷后方案满足容量约束。首先按负荷等级对可控负荷进行排序,对于负荷等级相同的二级负荷节点58、21,其相对适应度值为20.363,远大于1,即切除离电源点较远的节点58的负荷对方案安全性和经济性贡献较大,故切除顺序为三级负荷节点13、二级负荷节点58、二级负荷节点21。最终节点13、58的负荷被全部切除,节点21的部分负荷得到恢复。此方案在保障重要负荷优先供电前提下,减少长距离输电,避免节点电压和支路电流发生越限,尽可能地保障了电网的经济和安全运行。

4.2 算例2

本文采用改进的IEEE 69节点系统[18],在母线25、31、65处接入DG,平均输出功率分别为50 k W、50 k W、90 k W。相邻馈线联络开关分别在节点15、45接入称为虚拟DG1和DG2,其输出功率分别为300 k W、100 k W,负荷等级和可控性如表2所示。综合考虑各分量的重要程度和指标意义的表达,根据经验λ1、λ2分别取0.4和0.6,其他参数与算例1相同,线路2-3处发生了三相接地故障。

电源代理以节点15、25、31、45、65为根节点进行初始孤岛划分,然后通过协调代理对方案进行协调和优化。

DG3在循环结束后,发现知识库中存在和最优解目标函数值相同的另两组恢复方案,如表3所示。

由表3可知,3组方案所得目标函数均为3049.2,但方案2风险度最小,是DG3的初始最优方案,原因在于:对于方案1和方案3,由于节点63和64间的阻抗值为0.7283+j 0.850 9Ω,节点64和65之间阻抗值为0.3100+j0.3623Ω,相对于节点66、67、68之间的阻抗大很多,但节点62为一级负荷,即要在恢复节点62的同时尽量减少这些线路上输送的功率;方案2舍弃了功率流经这些线路的负荷节点60,并切除节点63负荷,转而恢复阻抗较小的节点67、68、69。相对于方案1,方案2避免负荷集中在电源点一侧,而是尽量均匀分布在电源点周围,增强了电网的运行安全。由于节点63相对于节点69负荷的相对适应度值W为6.9388,故优先切除节点63负荷。

形成的初始方案中,虚拟DG1和DG2形成的恢复方案在节点9、10出现相交,由于不满足配电网放射性约束,协调代理需要对存在的矛盾进行协调,协调方案和结果如表4所示。

协调代理对上述2种方案进行协调,从各执行层代理形成的知识库中选出不包含节点9、10,且目标函数最大的恢复方案,方案1得到的总目标函数值为13 860.9,大于协调方案2的10 319.8。协调方案1为最终恢复策略,其恢复结果如图9所示。

协调后各孤岛间没有出现再次交叉的情况,此方案为当前配电网下的全局最优方案。其中可控负荷节点63被全部切除,节点16、26、33、43以及68得到部分恢复(分别为21.5 k W、2.6 k W、4.4 k W、13.5 k W和19.5 k W),孤岛内其余负荷均得到全部恢复。

5 结论

随着智能电网的发展和自动化水平的提高,对负荷的管理能力日益增强,可控负荷的种类和容量不断增加,在故障状态下系统供电恢复能力不足情况下,充分利用可控负荷变得尤为重要。但可控负荷的加入增加了恢复方案的多样性和形成过程的复杂性。对此本文提出等可能路径组合寻优策略对基于多代理技术的含DG配电网短时故障进行恢复,并通过配电网网络简化处理,实现了配电网馈线间备用联络线和非故障失电区DG协调供电。与其他文献的策略结果对比表明:采用负荷相对适应度指标和风险度指标对可控负荷进行合理投切,可以优先恢复重要负荷的供电,减少远距离供电和实现均匀分配供电,从而保障了恢复过程中电网运行的经济性和安全性。同时,基于多代理技术的独立性和协调功能,避免大范围全网络的复杂优化计算过程。算例验证了该方法的有效性和优越性,对配电网失电后的静态安全调度有一定指导意义。

电源恢复 篇7

关键词：高压电机,断路器,直流电源,中间继电器,时间继电器,误跳车

0 引言

在现代工业中,高压大容量电机工作时,主回路多由AC10kV或AC6kV电源供电,控制回路多由DC220V电源供电。电机运行中,为减少非正常停机带来的损失,企业多选择即使直流控制电源短暂消失,只要主电路电源正常,电机仍运行的方式。所以,在设计高压电机控制回路时,应考虑所有可能出现的情况,以降低误跳车概率。

1 电路结构

1.1 主回路

一台10kV、1 200kW的三相交流鼠笼式高压异步电机的直接启动主回路如图1所示。电机M由断路器QF主触头分合闸控制,而断路器QF分合闸由控制回路实现。

1.2 控制回路

断路器QF主要由合闸线圈和分闸线圈组成,根据负荷性质及安全重要性要求,也可配置低压脱扣线圈。通常,合闸回路的控制采用一个常开触点,即当该触点闭合时,合闸回路接通,合闸线圈得电,断路器QF合闸。分闸回路控制方式通常有两种。

(1)采用常开触点闭合控制断路器QF分闸,如图2所示,多个分闸信号并联后与分闸线圈TQ回路串联。电机运行中,任意一个常开触点闭合,断路器QF分闸线圈TQ得电,使断路器QF分闸。

(2)采用常闭触点断开控制断路器QF分闸。断路器QF分闸线圈TQ回路结构决定了分闸信号只能通过中间继电器KA1转换后来控制断路器QF分闸,如图3所示。当任意一个分闸信号分断时,中间继电器KA1线圈断电,其常闭触点闭合,分闸线圈TQ得电,使断路器QF分闸。

两种分闸回路控制方式各有利弊。第一种的分闸信号直接作用于分闸回路,不需转换,发生故障的概率小;但是,一旦常开触点无法闭合或常开触点连线脱落,就无法分闸。第二种的分闸信号需经中间继电器转换,多了中间环节,发生误跳车(在生产现场,习惯把正常控制停机称为停车,把非正常情况发生的停机称为跳车)的可能性增加;同时,由于几个分闸信号点为串联方式,因此任意一个信号点连线脱落、中间继电器KA1线圈连线脱落或控制电源失电后恢复时均有可能误跳车。本文将介绍第二种方式在控制电源失电恢复时,防止误跳车的方法。

2 误跳车原因分析与解决方法

2.1 采用常闭触点断开实现分闸的控制回路分析

如图3所示,在支路①中,端子1、33间的JBZ是微机多功能保护器。当发生短路、过载事故时,JBZ的端子1、33接通,断路器QF分闸回路通电,使断路器QF分闸。正常工作时,支路③中的中间继电器KA1线圈始终处于通电状态,使支路②中端子1、33间的中间继电器KA1常闭触点始终处于断开状态。断路器QF处于合闸状态时,按下支路③中的任意一个按钮或来自中控室的停车信号点(端子27、29)打开,KA1线圈回路断电,支路②中的KA1常闭触点闭合,使断路器QF分闸回路通电,断路器QF分闸。

2.2 误跳车原因分析

采用常闭触点断开实现分闸的控制回路弊端是当控制回路消失的直流电恢复时可能发生误跳车事故。即在控制电源消失后,中间继电器KA1线圈断电,支路②中的中间继电器KA1的常闭触点闭合,断路器QF的分闸回路及中间继电器KA1的线圈回路均处于接通状态。由于没有直流电源电压,因此断路器QF分闸线圈TQ不得电,断路器QF不会分闸。但是,一旦控制回路电源恢复,支路②、③会同时得电,若断路器QF分闸快于中间继电器KA1常闭触点断开,则断路器QF会跳闸造成电机断电。

2.3 避免误跳车方法

经分析知,要避免直流控制电源恢复供电时发生误跳车事故,就需采取措施使断路器QF分闸回路得电晚于支路②中间继电器KA1常闭触点打开时间。基于此,在控制回路增加时间继电器,利用其常开触点延时闭合特点,躲过中间继电器动作时间,以避免断路器QF误跳闸。

如图4所示,将KT1、KT2线圈直接并接于直流控制电源上,延时时间调整为0.2s;将KT1、KT2通电延时闭合常开触点串于支路②。直流控制电源消失时,KA1、KT1、KT2的线圈同时失电,接于端子1、13间的KA1常闭点闭合,接于端子13、33间的KT1、KT2常开触点断开。当控制回路直流电源恢复时,KA1、KT1、KT2的线圈同时得电。由于分闸回路端子13、33间的KT1、KT2常开触点延时0.2s闭合,因此在KA1线圈通电后,小于0.015s的时间内,支路②中的KA1常闭触点断开(0.015s<0.2s),可保证QF跳闸线圈TQ在控制回路直流电源恢复供电时不得电,从而避免了发生误跳车事故。

新增的两个时间继电器的作用相同,用一个即能达到目的,使用两个是为了增加断路器分闸回路的安全可靠性。

3 结束语

采用两个时间继电器解决了直流控制电源消失后恢复时误跳车的问题。该方法简单且经济适用,在几个项目中应用良好。

参考文献

[1]陈小虎.工厂供电技术VM].北京:高等教育出版社,2004