摘要：电力系统网络重构时针对电力系统故障停电进行优化处理，保证电机组尽快回复工作，形成安全、稳定网架机构的重要手段。随着近年来我国社会经济的不断发展，电力系统运行安全与稳定问题得到人们越来越多的关注。在此背景下，关于大停电后电力系统的恢复，成为相关部门研究的重点问题。而基于节点重要度综合评价创新上网络重构多目标双层优化模型的构建对提升大停电后电力系统恢复质量具有重要现实意义。基于此，本文在经验总结与文献研究的基础上，就电力系统网络重构的多目标双层优化进行了研究，以供参考。
关键词：网络重构；模糊决策；电力系统
前言：在高度重视电力系统运行安全的背景下，国内外关于电力系统网络重构问题进行了大量的研究。并从不同角度提出网络重构优化目标，魏智博、刘艳等学者在《基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构》中应用“离散粒子群优化算法”进行而来网络重构的优化，提出以恢复符合总量中重要负荷量为优化目标；林振智在《基于加权复杂网络模型的恢复路径优化方法》中探寻了加权复杂网络模型构建在网络重构优化中的意义与策略。而这些研究多侧重于网络重构单目标优化的探索，针对网络重构多目标双层优化策略的研究较少。因此，针对综合性的网络重构项目，对其多目标双层优化的研究具有重要现实意义。
一、电力系统网络重构相关概述
电力系统网络重构是电力系统发生大停电故障后，进行系统正常运行恢复的重要组成部分，其目的在于在最短的时间内为失电机组进行送电操作，保证电力系统电机组的正常运行，并构建出一个相对稳定、安全的网架结构，为大停电后电力系统全面恢复奠定基础[1]。而电力系统的恢复质量直接决定了电力系统运行质量，是降低停电故障影响，提升电力系统运行稳定与安全的关键因素。因此，实现电力系统网络重构的优化具有重要的现实意义，是电力企业现代化建设与发展研究的重要问题之一。
网络重构作为综合性、复杂性的多目标优化问题，在一定程度上具有重难度系数大、涉及问题广、数据规模大、求解困难等特点。在对网络重构多目标优化的过程中，通常情况下会出现一定的Pareto最优解（Pareto efficiency，帕累托效率），在此背景下应用传统手段进行多次优化已经无法满足实际需求，甚至会出现“维数灾问题”。因此，采用新求解的方法进行电力系统网络重构连续多次优化已成为其研究的重要课题，对网络重构目标的实现具有重要影响作用。
二、电力系统网络重构多目标双层优化的策略
本文基于《基于后悔思想的网络重构两步策略》（张璨，林振智，2013），《考虑电动汽车支持的电力系统恢复多目标最优策略》（刘伟佳，林振智.2015）等电力系统网络重构问题的研究，提出了多步求解策略下的改进网络重构双层优化模型，即以电力系统发电容量最优化为目标确立最佳系统启动时间的上层优化模型，以路径节点重要度最优化为目标确立最佳系统恢复路径的下层优化模型。
（一）节点重要度评价方法的改进
在电力系统网络重构中，节点重要度的评价对其多目标双层优化模型的构建发挥着至关重要的作用。研究发现，加权网络节点重要度评价方法的应用相对于传统无权网络节点重要度的评价而言更具实用性，不仅能够准确反映出网络的拓扑结构，也能够准确反映出系统节点间电气的联系，有利于探寻电力系统实际运行情况[2]。因此，在电力系统网络重构多目标双层优化模型构建中，应注重加权网络节点重要度评价方法的有效应用，通过科学选取线路权值探寻电力系统线路=恢复过程中国所需时间集，用以实现下层优化模型的构建。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通常情况下，线路权值选择可依据“Wij=（1-v）Cij+vtij”公式进行计算（Wij表示两节点之间的线路权值；v指代进行调节的系数；Cij表示两节点之间的线路充电电容；tij表示两节点之间的线路恢复所需时间）。与此同时，在进行节点间重要度贡献关系的分析中，为保证研究的准确性与科学性，也许对相邻节点之间的依赖关系进行分析，即采用节点重要度贡献矩阵研究节点之间的相互影响（贡献）关系，并在此基础上通过渗透节点效率值进一步研究节点在网络系统中的信息位置，实现局部与整体之间节点重要度评价的全面探究，为网络重构的双层优化模型构建奠定基础。
（二）基于新重要度评价方法下的网络重构多目标双层优化模型
基于上述所改进的节点重要度评价方法，采用MSAOS优化策略与模糊决策方法（fuzzy decision-making，简称“FDM”）构建以“电力系统发电容量最优化为目标”的上层模型（确立非黑启动机组恢复顺序），以“路径节点重要度最优化为目标”的下层优化模型（确立发电机节点的最优恢复路径）。与此同时，在构建优化的上层优化模型时，可依据电力系统电源功率实际情况，通过并联后串联的方式进行电机组的恢复[3]。当根据上层优化模型确定机组最佳恢复时间后，应用相应的公式，依据节点重要度计算出最佳恢复路径，以线路操作时间为基准，选择所需时间最短的路径为恢复路径。
在进行求解时，可选用卢志刚在《基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复》中提到的“粒子群算法”依据“算法初始参数输入—启动顺序随机生成（初始粒子群确立）—双层优化模型调整—系统发电量计算—粒子信息更新—形成集合—最优粒子选取（机组启动时间确定与最优路径选择）”流程进行网络重构双层优化模型的改进求解。
三、算例分析
为验证本文电力系统网络重构方法的实用性、科学性与有效性，以被子和所在地区电力系统为研究对象，依据其实际情况设计网架结构恢复最优方案。由方案可知，该系统中有28个发电机组，212条线路与162个节点，基于网络重构多目标双层优化模型可将恢复过程分解为十四个步骤，每个步骤中实现多机组并行恢复，最佳情况下的机组输出功率为475MW、374MW，机组最优启动时间在第121分钟，发电量为191MW•h、144MW•h是可实现系统最快恢复。
结论：总而言之，本文基于全新的节点重要度评价方法对网络重构多目标双层优化模型进行了改进，通过上下层优化优化模型的构建，实现对发电机节点最优恢复路径、系统发电量最优恢复时间的确立，在一定程度上改善了电力系统网络重构存在的不足，具有适用性、推广性，为大停电后电力系统的恢复提供了新动力，对保证电力系统运行安全与稳定提供了有力支持。
参考文献：
[1]Fu Zihao，Sun Lei，Lin Zhenzhi，et al. Double layer optimization strategy for network reconfiguration based on node importance evaluation matrix[J].electric power automation equipment，2016，36（05）：37-42.
[2]刘伟佳，林振智，文福拴，等.考虑电动汽车支持的电力系统恢复多目标最优策略[J].电力系统自动化，2015，39（20）：32-40.
[3]赵腾，张焰，张志强.基于串行及并行恢复的电力系统重构[J].电力系统自动化，2015，39（14）：60-67.
论文作者:苏谦
论文发表刊物:《电力设备》2017年第28期
论文发表时间:2018/1/19
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