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摘要：：配电网故障恢复是智能配电网自愈功能实现的重要保证，对满足用户供电需求以及降低网损等都具有十分重要的意义。概述了国内外配电网故障恢复研究的历史和发展现状，分别从数学优化方法、启发式搜索方法、人工智能方法三类方法进行了详细阐述，分析了各个算法的自身特点以及亟待解决的问题。最后指出了配电网故障恢复值得进一步研究的问题，并结合配电网管理模式、模型建立、算法融合以及分布式能源的利用对其发展前景进行了初步的展望。
关键词：配电网；自愈；故障恢复；数学优化；启发式搜索；人工智能
引言：智能电网日益成为电网技术的发展方向，智能配电网是智能电网的重要组成部分，其主要特征为具有完备的自愈功能，能最大程度地减少电网故障对用户的影响，并且支持大量分布式电源接入。配电网直接面向用户，其自愈能力的高低直接影响电网对用户的供电质量。而配电网故障恢复是智能配电网自愈功能实现过程中重要一环，对故障恢复策略进行研究至关紧要。配电网故障恢复问题，是指配电网故障发生后，故障定位和故障隔离的基础之上，采用一定的故障恢复策略，对配电网的联络开关及分段开关进行操作，将断电负荷转移到其他馈线进行供电，及时找到非故障区的最佳恢复供电路径，完成配电网故障恢复的任务。配电网故障恢复是一个多目标、多维数、多约束、多时段非线性的组态优化问题，是NP难问题的一种。国内外很多研究学者对此作了大量的研究，从研究的类别来看，配网故障恢复策略大致可以分为三种：数学优化方法，启发式搜索方法，以及人工智能方法。本文分析了近年来文献中提出的配电网故障恢复各种策略，阐述了当前配电网故障恢复存在的问题，并由此对配电网故障恢复的研究进行了初步展望。
正文
一、采用数学优化方法的配电网故障恢复算法
数学优化方法因为有完整严格的数学理论基础，在配电网故障恢复问题上得到了广泛的应用，大致有整数规划法、分支界定法、混合整数法等方法。
1987年K.Aoki提出了建立分阶段配电网负荷的二次规划模型，使用递归二次规划求解故障恢复问题。此后许多学者考虑把数学优化的方法应用于配电网故障恢复问题中，文献[4]在整数规划的基础之上，将故障恢复问题分解为两步，第一步先进行电网重构，尽可能为非故障区域提供电源供给，第二步非故障区域得到供给电源之后尽可能地对非故障区内的断电负荷供电。Nahman等人应用分支界定法求解故障恢复问题。Stankovic等人则提出了一种基于线性系统模
型面向图的控制算法，利用混合整数规划求解控制策略。在保证快速恢复供电的基础之上，把非故障区相关联络开关及路径的选择转化为从不同的电源点到各联络开关的最短路径问题，采用动态规划方法对恢复供电的路径进行最优化选择，并采用非线性多目标规划对恢复供电的多目标问题进行优化求解。文献[8]提出了改进的动态规划法解决配电网故障恢复的问题，选定馈线恢复供电的次序为动态规划中的状态变量，同时通过对状态变量进行分组以及挑选最优状态等措施，降低状态变量的个数，加速故障恢复的时间。采用的数学优化方法适用于处理系统规模不大、复杂性不高的故障恢复问题，只要目标函数存在最优解就一定能够找到最优解，但是供电恢复问题是一个NP难问题，单纯用传统的数学优化的方法存在着维数灾害的问题，同时也存在计算量大，计算时间长，实时性不强等问题。
二、基于人工智能的配电网故障恢复算法
近年来，现代人工智能方法以其独特智能特性在众多领域得到了广泛的应用，配电网故障恢复问题也不例外。国内外研究人员借助于人工智能方法提出了故障恢复的各种策略，使用的方法主要有专家系统、Petri网、模糊算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、多智能体算法、禁忌算法、模拟退火算法、免疫算法、进化算法以及至少两种以上组合改进算法等。
1.基于模糊理论的配电网故障恢复算法
模糊理论是模拟人的模糊推理和决策过程的一种智能方法，它根据已知的决策规则形成规则库，把模糊化后的变量根据模糊规则库进行模糊推理，然后把决策结果量清晰化进行控制。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆模糊理论适用于处理不确定性、非线性等问题，模糊知识使用语言变量来表述专家的经验，接近人处理问题的方式，具有较强的鲁棒性。
而配电网故障恢复问题受电力系统各种约束条件的不确定性，网络结构参数的时变性等其他条件的影响，很难建立精确的数学模型。针对这种情况，模糊理论被引入故障恢复问题的研究。
基于模糊理论的配电网故障恢复算法，借助于专家知识形成的规则库，有效地应对了故障恢复难以建立精确模型的问题，但是这一算法也存在着明显的不足，故障恢复信息的模糊化程度不好把握，如果简单模糊化故障恢复的约束条件等信息将导致故障恢复目标的实现精度降低；故障恢复专家信息规则库的初期形成和及时更新是一项繁杂的工作；另外模糊推理过程中论域选择、参数的选取等需要多次凭借经验试凑，难以把握。
2.基于多智能体技术的配电网故障恢复算法
多智能体是由多个智能体所组成的一个分散耦合机构，每个智能体保持着自己的独立性与自治性，能够异步解决自己所属“领地”的问题，同时这些智能体之间通过竞争、协同等机制协调处理公共事务。多智能体系统大多采用分层分散控制结构，对整个系统进行分散递阶控制，在结构上可以分为组织层、协调层和相应层，每层均有相应的智能体组成。故障恢复分区域、多目标、多阶段以及非线性等特点，符合多智能体技术研究的范围，所以基于多智能体技术的故障恢复的策略也顺应而生。针对传统集中化控制中心管理模式难以应对多故障问题，提出了分布式智能体扁平化的控制模式，这些智能体除了负责应对所辖范围的故障和其他非正常情况之外，与其他智能体共享信息进行协调控制，提高了故障恢复的效率。决策树是通过负责故障定位与故障隔离的智能体交互作用建立起来的，是用来做出故障恢复决策的。
多智能体技术与传统的集中式控制相比有着明显的优势，各个智能体能够各司其职，并行处理，使得故障处理的方式更加灵活，同时各个智能体相互之间又存在交互性的特点，能够统一协调处理。尽管如此，如何明确界定各个智能体故障恢复的任务，如何协调多智能体之间动作，以及如何通过多智能体技术确定最优解集，都有待于进一步的研究。
三、结语以及对配电网故障恢复存在的问题及其展望。
当前，已有相当多的数学优化方法、启发式搜索方法以及现代人工智能方法等已大量地应用到配电网故障恢复问题，在研究的过程中存在一些问题尚待解决，归纳起来，大致有以下几个方面：
（1）配电管理系统模式日益成为配电网管理的主流模式，其高级应用包括网络分析、状态估计、潮流计算、故障定位、故障隔离以及故障恢复等其他功能。系统采集数据的准确性快速性，潮流计算的稳定性快速性以及故障定位与隔离的快速性，关系到故障恢复功能的顺利实现。如何做好故障恢复的前期工作，值得进一步深入的研究。
（2）配电网故障恢复问题为多目标、多维数、多约束、多时段非线性的组合优化问题。建立更加准确地反映配电网故障恢复问题的数学模型，是处理故障恢复问题的关键。总结配电网故障处理的实际经验，建立更加符合实际的数学模型，有待于进一步深入的研究。
（3）现有的许多结论都是针对特定问题的数值仿真得到的，离实际系统的应用尚有距离。其原因一方面在于许多理论比如粒子群算法、蚁群算法等算法其理论基础研究不够成熟，另一方面在于现有算法工具如何更好地相互组合与配电网故障恢复问题找到契合点，也需要做进一步的改进。
（4）随着低碳节能型社会的建立，越来越多的分布式电源以及微网嵌入到配电网中，对配电网故障恢复环节提出了更高的要求。分布式电源与微网的嵌入对配电网的影响，尤其是在故障恢复的影响，如何在故障恢复时发挥积极作用，都需要做进一步深入的研究。
参考文献：
[1]徐丙垠，李天友，薛永端.智能配电网与配电自动化[J].电力系统自动化，2009.
[2]邓群，孙才新，周湶，等.采用动态规划技术实现配电网恢复供电[J].重庆大学学报，2006.
[3]刘强，石立宝，倪以信，等.电力系统恢复控制的网络重构智能优化策略[J].中国电机工程学报，2009.
[4]吴文传，张伯明.基于待恢复树切割的配电网故障恢复实时算法[J].电力系统自动化，2003.
论文作者:吴秀君
论文发表刊物:《基层建设》2016年2期
论文发表时间:2016/5/30
标签：故障论文; 配电网论文; 算法论文; 智能论文; 方法论文; 模糊论文; 人工智能论文; 《基层建设》2016年2期论文;