本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃領(lǐng)域，具體涉及一種考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、采用分布式電源(dg)形式將新能源發(fā)電機(jī)組接入配電網(wǎng)是新能源消納的重要途徑，對(duì)于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而，其集成度的增加給主動(dòng)配電網(wǎng)帶來(lái)了雙向潮流、電壓升高和功率波動(dòng)等問(wèn)題，導(dǎo)致靈活性資源需求大幅增加，如何實(shí)現(xiàn)新能源高效、優(yōu)質(zhì)消納成為挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的配電網(wǎng)規(guī)劃與控制方法在應(yīng)對(duì)這些新挑戰(zhàn)時(shí)逐漸顯得力不從心，急需引入新的技術(shù)手段和規(guī)劃方法來(lái)保障配電網(wǎng)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行。

2、旋轉(zhuǎn)潮流控制器(rpfc)作為一種靈活交流輸電系統(tǒng)裝置，具備強(qiáng)大的潮流控制能力。它能夠通過(guò)調(diào)節(jié)電壓幅值、相位等參數(shù)，有效優(yōu)化配電網(wǎng)的潮流分布。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，rpfc可降低網(wǎng)絡(luò)損耗，提高電能質(zhì)量和輸電效率，提升配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，rpfc還可在一定程度上承擔(dān)負(fù)荷轉(zhuǎn)供任務(wù)，減少停電范圍和停電時(shí)間，對(duì)保障配電網(wǎng)可靠性具有重要作用。然而，若對(duì)rpfc的規(guī)劃不合理，其優(yōu)勢(shì)將難以充分發(fā)揮。配電網(wǎng)可靠性直接關(guān)系到用戶的用電體驗(yàn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。一次停電事故可能給工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，影響居民的正常生活秩序，甚至在某些關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、交通等造成嚴(yán)重后果。研究考慮配電網(wǎng)可靠性的rpfc規(guī)劃方法，能夠確保rpfc在配電網(wǎng)中得到合理布局和參數(shù)優(yōu)化。一方面，在正常運(yùn)行時(shí)，通過(guò)優(yōu)化潮流使配電網(wǎng)各元件運(yùn)行在更合理的狀態(tài)，降低故障發(fā)生概率；另一方面，在故障情況下，充分利用rpfc及其旁路開關(guān)的協(xié)同作用，高效實(shí)現(xiàn)負(fù)荷轉(zhuǎn)供，最大限度減少負(fù)荷失電，顯著提升配電網(wǎng)應(yīng)對(duì)故障的能力，從而全方位提高配電網(wǎng)的可靠性。在配電網(wǎng)的運(yùn)行管理中，經(jīng)濟(jì)性與可靠性并非相互獨(dú)立，而是相互關(guān)聯(lián)、相互影響。單純追求可靠性而過(guò)度投入，可能導(dǎo)致成本過(guò)高，影響電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和可持續(xù)發(fā)展；反之，片面強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)性而忽視可靠性，將增加故障風(fēng)險(xiǎn)和停電損失，長(zhǎng)期來(lái)看同樣不利于整體效益?？紤]配電網(wǎng)可靠性的rpfc規(guī)劃方法，能夠在兩者之間找到平衡點(diǎn)。通過(guò)合理規(guī)劃rpfc，在提升可靠性的同時(shí)，優(yōu)化配電網(wǎng)運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的協(xié)同提升，滿足電力系統(tǒng)高效、穩(wěn)定運(yùn)行的長(zhǎng)遠(yuǎn)需求。

3、因此本發(fā)明提出了一種考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃方法，通過(guò)rpfc協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與可靠性，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行成本，提高供電可靠性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為將旋轉(zhuǎn)潮流控制器在配電網(wǎng)中進(jìn)行合理規(guī)劃，本發(fā)明提出了一種考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃方法，協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與可靠性，包括以下步驟：

2、步驟1：旋轉(zhuǎn)潮流控制器等效模型與約束條件構(gòu)建：依據(jù)旋轉(zhuǎn)潮流控制器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，搭建其等效模型，并確定與之對(duì)應(yīng)的約束條件；

3、步驟2：數(shù)據(jù)獲取與場(chǎng)景處理：獲取有源配電網(wǎng)所接入的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)、風(fēng)機(jī)發(fā)電數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)，以及配電網(wǎng)拓?fù)湫畔?；針?duì)這些數(shù)據(jù)，運(yùn)用場(chǎng)景分析手段進(jìn)行處理；其中，場(chǎng)景生成環(huán)節(jié)選用蒙特卡洛模擬法，而場(chǎng)景聚類則采用k－means算法；

4、步驟3：規(guī)劃模型搭建：以年化綜合成本最小化為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型；

5、步驟4：模型求解與方案確定：基于預(yù)先設(shè)定的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，采用改進(jìn)蟻獅優(yōu)化算法(ialo)與二階錐規(guī)劃(socp)的混合算法對(duì)模型進(jìn)行求解，從而得出有源配電網(wǎng)中旋轉(zhuǎn)潮流控制器的最優(yōu)配置方案。

6、具體的，所述步驟1中根據(jù)旋轉(zhuǎn)潮流控制器的結(jié)構(gòu)，建立其等效模型與約束條件：rpfc的主電路由2臺(tái)旋轉(zhuǎn)移相變壓器(rpst)組成，通過(guò)改變2臺(tái)rpst的轉(zhuǎn)子角，就可以在線路中串入1個(gè)幅值、相位均可連續(xù)調(diào)節(jié)的電壓，進(jìn)而可改變線路功率。rpfc不僅可實(shí)現(xiàn)線路功率的精準(zhǔn)控制，還可實(shí)現(xiàn)功率解耦控制，因此在搭建rpfc模型時(shí)將其所控制線路的有功功率、無(wú)功功率設(shè)為rpfc運(yùn)行策略的決策變量；rpfc傳輸功率需滿足如下約束：

7、

8、

9、

10、

11、

12、式中：prpfc,i,t、prpfc,j,t和qrpfc,i,t、qrpfc,j,t分別為t時(shí)刻rpfc在所控線路節(jié)點(diǎn)i、j端注入的有功功率和無(wú)功功率；分別為t時(shí)刻rpfc在所控線路ij上的有功損耗、無(wú)功損耗；arpfc、drpfc分別為rpfc的有功功率損耗系數(shù)、無(wú)功功率損耗系數(shù)；srpfc,ij為接在線路ij上的rpfc的容量。

13、由于旋轉(zhuǎn)潮流控制器存在容量限制，在配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，若單純依靠rpfc來(lái)進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供，極有可能導(dǎo)致大量負(fù)荷失電，進(jìn)而降低網(wǎng)絡(luò)的可靠性；基于此，在配電網(wǎng)出現(xiàn)故障后，選擇利用rpfc的旁路開關(guān)執(zhí)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供操作；在配電網(wǎng)正常運(yùn)行期間，旁路開關(guān)處于斷開狀態(tài)，此時(shí)由rpfc負(fù)責(zé)優(yōu)化潮流；而一旦網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障，旁路開關(guān)即刻閉合，將rpfc從網(wǎng)絡(luò)中切除，借助旁路開關(guān)支路為負(fù)荷供電；這種運(yùn)作方式能夠充分挖掘rpfc及其旁路開關(guān)各自的優(yōu)勢(shì)，顯著提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與可靠性；

14、從故障發(fā)生到旁路開關(guān)閉合的這一時(shí)段內(nèi)，需要借助rpfc的主支路進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)供；為提升系統(tǒng)的可靠性，rpfc需在不超出自身容量限制的前提下，盡可能地為故障下游區(qū)域轉(zhuǎn)供更多負(fù)荷；倘若rpfc的容量無(wú)法滿足故障區(qū)下游的負(fù)荷需求，就必須削減部分負(fù)荷，削減的優(yōu)先級(jí)依據(jù)與rpfc接入點(diǎn)的遠(yuǎn)近順序來(lái)確定；轉(zhuǎn)供功率的大小與可轉(zhuǎn)供區(qū)域的負(fù)荷量、分布式電源(dg)的出力情況以及rpfc的容量密切相關(guān)，其計(jì)算公式如下：

15、

16、式中：prpfc為rpfc及其聯(lián)絡(luò)線在配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)可轉(zhuǎn)移的負(fù)荷；ts為旁路開關(guān)動(dòng)作所需時(shí)間；nl為故障點(diǎn)下游負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)；li,t為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的負(fù)荷值；ηi,t為t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的負(fù)荷削減狀態(tài)，若削減則取值為1，若不削減則取值為0；pdg,t為t時(shí)刻故障點(diǎn)下游dg的出力。

17、具體的，所述步驟2將光伏發(fā)電數(shù)據(jù)、風(fēng)機(jī)發(fā)電數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)利用利用場(chǎng)景分析方法進(jìn)行場(chǎng)景生成與聚類：

18、在配電網(wǎng)領(lǐng)域，風(fēng)光出力與負(fù)荷存在間歇性與隨機(jī)性的難題，而場(chǎng)景分析法能夠有效應(yīng)對(duì)，它把不確定的風(fēng)光出力概率模型問(wèn)題，轉(zhuǎn)化為可求解的確定性典型場(chǎng)景來(lái)處理，規(guī)避了建立和求解復(fù)雜模型的麻煩；具體步驟為先進(jìn)行場(chǎng)景生成，對(duì)風(fēng)光及負(fù)荷概率模型進(jìn)行離散化處理，通過(guò)隨機(jī)方式產(chǎn)生大量初始場(chǎng)景，每個(gè)生成的場(chǎng)景都對(duì)應(yīng)著一個(gè)概率值；由于要滿足精確度要求，隨機(jī)生成的場(chǎng)景數(shù)量往往較多，不過(guò)這也會(huì)導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度相應(yīng)攀升；為解決計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題，就需要開展場(chǎng)景聚類。這一步是將初始場(chǎng)景集合聚類為發(fā)生概率較大的代表性場(chǎng)景；其基本原理在于通過(guò)度量樣本間的相似性，把樣本聚類到不同類別當(dāng)中。若某些樣本間的相似性高，就會(huì)被歸為同一類別；場(chǎng)景生成與場(chǎng)景聚類共同構(gòu)成了場(chǎng)景分析的全過(guò)程；最終，借助場(chǎng)景分析法，能夠得到用以描述風(fēng)光荷不確定性的典型場(chǎng)景集合。

19、場(chǎng)景生成選擇的是蒙特卡洛法(monte?carlo)，也被稱作統(tǒng)計(jì)模擬方法，是依托概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展而來(lái)的隨機(jī)事件模擬技術(shù)，其核心原理是依據(jù)隨機(jī)變量樣本空間的概率分布，借助隨機(jī)數(shù)開展抽樣操作與模擬計(jì)算；該方法實(shí)現(xiàn)隨機(jī)事件模擬，具體包含以下步驟：

20、(1)確立問(wèn)題的概率模型：首要任務(wù)是收集并分析待求解隨機(jī)事件的特征量數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建能夠描述該隨機(jī)事件的概率分布模型。

21、(2)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算參數(shù)并獲取概率密度函數(shù)：對(duì)概率分布模型的相關(guān)參數(shù)展開計(jì)算，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)手段，得出與之對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)表達(dá)式。

22、(3)基于概率密度函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣并生成初始場(chǎng)景：依據(jù)概率密度函數(shù)，在已知的概率分布模型內(nèi)持續(xù)重復(fù)隨機(jī)抽樣動(dòng)作。按照事件發(fā)展的內(nèi)在邏輯，抽取不同特征量的數(shù)據(jù)集，將其組合成事件發(fā)生的隨機(jī)數(shù)組，由此產(chǎn)生大量初始場(chǎng)景。

23、場(chǎng)景聚類選擇的是k－means算法，它是典型的基于原型的目標(biāo)函數(shù)聚類方法的代表，它是數(shù)據(jù)點(diǎn)到原型的某種距離作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，利用函數(shù)求極值的方法得到迭代運(yùn)算的調(diào)整規(guī)則；k-means聚類算法往往只需迭代計(jì)算5-10次即可，因此具有收斂速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔、操作方便的優(yōu)點(diǎn)；k－means算法以歐式距離作為相似度測(cè)度，它是求對(duì)應(yīng)某一初始聚類中心向量最優(yōu)分類，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)最??；算法采用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則函數(shù)；該算法的主要內(nèi)容為：

24、(1)在原始場(chǎng)景中隨機(jī)選出k個(gè)樣本場(chǎng)景作為初始質(zhì)心；

25、(2)將每個(gè)樣本場(chǎng)景就近劃分至距離最短的聚類中心，形成以不同樣本場(chǎng)景為核心的類別；

26、(3)在上一步分好的類別中繼續(xù)找出新的聚類中心，同時(shí)對(duì)現(xiàn)有的聚類中心進(jìn)行迭代更新；

27、(4)重復(fù)計(jì)算更新后的聚類中心與已有的聚類中心間的差值，當(dāng)二者差距在規(guī)定的閾值范圍內(nèi)時(shí)算法停止，表明質(zhì)心不會(huì)發(fā)生明顯移動(dòng)。

28、具體的，所述步驟3中搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型以年化綜合成本最小為目標(biāo)函數(shù)：

29、

30、式中：f為年綜合成本；為折算的rpfc年投資建設(shè)成本；為rpfc的年運(yùn)維成本；cline為折算的rpfc接入線路年投資建設(shè)成本；copt為運(yùn)行層傳輸給規(guī)劃層的成本；

31、

32、式中：d為貼現(xiàn)率；v為rpfc的使用年限；crpfc為rpfc的單位容量投資建設(shè)成本；srpfc,y為第y臺(tái)rpfc的安裝容量；y為rpfc的總安裝數(shù)量；

33、

34、式中：εrpfc為rpfc的年運(yùn)維成本系數(shù)；

35、

36、式中：cm為rpfc接入所需建設(shè)線路的單位長(zhǎng)度投資建設(shè)成本；lline為所需建設(shè)線路的長(zhǎng)度

37、copt＝closs+cfault

38、式中：closs表示網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)線損費(fèi)用；cfault表示網(wǎng)絡(luò)的故障下停電損失；

39、

40、式中：n為聚類得到的場(chǎng)景數(shù)量；ps為第s個(gè)場(chǎng)景出現(xiàn)的概率；μ為配電網(wǎng)的損耗成本系數(shù)；n為配電網(wǎng)中的支路總數(shù)量；pl,t,s為第s個(gè)場(chǎng)景下支路l的線損；為第s個(gè)場(chǎng)景下第y臺(tái)rpfc的有功損耗。

41、cfault＝αβeens

42、式中，β表示平均電價(jià)折算倍數(shù)；eens表示系統(tǒng)的停電損失的電量，可由下式計(jì)算：

43、eens＝∑litu,i

44、

45、式中：li為節(jié)點(diǎn)i的平均負(fù)荷；tu,i為一年內(nèi)用戶的平均停運(yùn)時(shí)間；λa與tr,a分別為設(shè)備的故障率與修復(fù)時(shí)間；a表示引起負(fù)荷點(diǎn)斷電的設(shè)備集合。

46、具體的，所述步驟3中搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型約束條件包含旋轉(zhuǎn)潮流控制器約束、旋轉(zhuǎn)潮流控制器接入位置與容量約束、電網(wǎng)潮流平衡約束、節(jié)點(diǎn)電壓和線路安全約束、分布式電源出力約束、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)輻射狀約束與開關(guān)動(dòng)作次數(shù)約束。

47、具體的，所述步驟3中所搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型，在進(jìn)行可靠性評(píng)估時(shí)需先進(jìn)行孤島劃分：

48、傳統(tǒng)配電網(wǎng)為單電源輻射結(jié)構(gòu)，上游元件故障則下游負(fù)荷全部失電。而隨著分布式電源的接入，用戶側(cè)也具有了電源屬性，配電網(wǎng)單電源供電結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變。當(dāng)主電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，通過(guò)操作分段裝置可以使dg在供電范圍內(nèi)靈活地形成孤島，恢復(fù)島內(nèi)受故障影響的重要負(fù)荷供電，從而減小系統(tǒng)缺電量，提高系統(tǒng)可靠性，因此計(jì)算含分布式電源的配電網(wǎng)可靠性需考慮孤島的形成。

49、以單元相鄰關(guān)系和負(fù)荷優(yōu)先級(jí)為啟發(fā)式規(guī)則，從最初孤島(即滿足本地負(fù)荷需求的正單元)開始，采取搜索和融合相結(jié)合的思路求解孤島劃分問(wèn)題。搜索是根據(jù)連接屬性矩陣查找與初始孤島相鄰的單元，再根據(jù)功率屬性和其中包含的負(fù)荷點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)對(duì)其進(jìn)行排序。排序過(guò)程中，源點(diǎn)單元優(yōu)先級(jí)最高，負(fù)荷單元按負(fù)荷等級(jí)由高到低形成序列。融合是在所有相鄰饋線單元中選擇一個(gè)劃入孤島中。單元首先應(yīng)滿足功率平衡的基本原則，同時(shí)為提高負(fù)荷點(diǎn)的供電可靠性，額外確定兩個(gè)篩選原則：孤島應(yīng)優(yōu)先保證重要負(fù)荷的供電，在分布式電源出力允許的情況下，優(yōu)先恢復(fù)高等級(jí)負(fù)荷點(diǎn)的供電(負(fù)荷按重要、次要、一般，分為一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)負(fù)荷)；孤島內(nèi)應(yīng)包含盡可能多的用戶。將篩選出的單元融入孤島中并繼續(xù)搜索過(guò)程。假設(shè)單元f發(fā)生故障，依照上述規(guī)則形成的孤島劃分步驟如下：

50、(1)每個(gè)源點(diǎn)單元都各自形成初始孤島。

51、(2)對(duì)每個(gè)初始孤島執(zhí)行孤島擴(kuò)大操作。對(duì)于某源點(diǎn)單元i，根據(jù)鄰接矩陣查找與其相鄰的單元。如果相鄰單元中有源點(diǎn)單元s，則直接執(zhí)行孤島融合程序融入該單元。對(duì)于相鄰單元中的負(fù)荷單元，則對(duì)照負(fù)荷等級(jí)表對(duì)其進(jìn)行排序，然后篩選出滿足功率平衡條件的單元，將其中的等級(jí)最高者g融入孤島。具體融合過(guò)程包括功率屬性修正和連接屬性修正。孤島融合后，單元s、g融入單元i成為一個(gè)單元，單元i的功率屬性更新為pi+ps+pg，單元s、j的功率屬性置為0。鄰接矩陣中與原s、j單元相鄰的單元修改為與單元i相鄰。

52、(3)按單元編號(hào)順序反復(fù)執(zhí)行步驟2，直至遍歷所有源點(diǎn)單元且不再發(fā)生孤島融合為止。

53、(4)源點(diǎn)單元邊界合并。查找同時(shí)與多個(gè)源點(diǎn)單元相鄰的負(fù)荷單元，通過(guò)功率屬性矩陣判斷是否滿足孤島聯(lián)合供電要求，若滿足則按步驟2中的方法將負(fù)荷等級(jí)最高的單元?jiǎng)澣牍聧u，直至不再發(fā)生孤島融合為止。執(zhí)行完以上算法，被劃分在孤島內(nèi)部的負(fù)荷點(diǎn)在單元f發(fā)生故障時(shí)可以由dg恢復(fù)供電，修復(fù)時(shí)間由故障元件的修復(fù)時(shí)間縮短為分段裝置的操作時(shí)間和孤島形成需要的倒閘操作時(shí)間中的最大值。

54、具體的，所述步驟3中所搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器模型中有源配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可靠性評(píng)估采用結(jié)合孤島搜索的最小路法：

55、首先求取每個(gè)負(fù)荷點(diǎn)的最小路。所有設(shè)備分為2類：最小路上的設(shè)備和非最小路上的設(shè)備。對(duì)于最小路上的設(shè)備處理原則為：

56、如果最小路上的設(shè)備在孤島劃分的范圍內(nèi)那么這類最小路上的設(shè)備發(fā)生故障均會(huì)引起負(fù)荷點(diǎn)的停運(yùn)。這些設(shè)備參與可靠性計(jì)算。

57、如果最小路上的設(shè)備在孤島劃分的范圍之外且主饋線上裝有分段裝置(如隔離開關(guān))那么這類設(shè)備發(fā)生故障引起的負(fù)荷點(diǎn)停運(yùn)時(shí)間僅為max{s,t}其中s為分段裝置的操作時(shí)間t為孤島形成需要的倒閘操作時(shí)間所以參與可靠性計(jì)算的為這些停運(yùn)時(shí)間和相應(yīng)設(shè)備的停運(yùn)率。

58、對(duì)于非最小路上的設(shè)備的處理原則為：

59、對(duì)于分支線其首端裝有熔斷器分支線上的設(shè)備發(fā)生故障熔斷器熔斷故障不影響其他支線。

60、對(duì)于主饋線隔離開關(guān)后設(shè)備發(fā)生故障引起的前段負(fù)荷點(diǎn)停運(yùn)時(shí)間為隔離開關(guān)的操作時(shí)間s。

61、對(duì)于dg只有dg和主饋線都發(fā)生故障才影響負(fù)荷點(diǎn)的可靠性計(jì)算按dg與主饋線的二階故障折算故障率和年平均停電時(shí)間折算公式如下：

62、

63、

64、tu,i＝λitγ,i

65、式中，λd與tγ,d分別為dg的故障率與故障修復(fù)時(shí)間；λk與tγ,k為第k個(gè)饋線的故障率與故障修復(fù)時(shí)間；nd為位于dg與負(fù)荷節(jié)點(diǎn)之前可能故障設(shè)備數(shù)量。

66、由上式可以求得負(fù)荷點(diǎn)等值故障率和故障停電持續(xù)時(shí)間進(jìn)而可以求得含dg的配電網(wǎng)供電可靠性指標(biāo)，進(jìn)而求得網(wǎng)絡(luò)的停電損失。

67、具體的，所述步驟4中所搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型采用改進(jìn)蟻獅優(yōu)化算法混合二階錐規(guī)劃方法對(duì)所搭建模型進(jìn)行求解，考慮到ialo算法在整數(shù)規(guī)劃中具有良好的收斂性，而socp在連續(xù)變量問(wèn)題中能快速求解得到最優(yōu)解，本文采用ialo-socp混合算法對(duì)模型進(jìn)行求解，這樣既可縮小算法的求解空間，又可減小socp的復(fù)雜度。其中改進(jìn)蟻優(yōu)化算法如下:

68、用ialo算法對(duì)rpfc的安裝位置與容量進(jìn)行求解。相較于粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法等傳統(tǒng)尋優(yōu)算法，蟻獅優(yōu)化(alo)算法的性能更加優(yōu)越；alo算法啟發(fā)于自然界中蟻獅獵食螞蟻：蟻獅事先做好陷阱以等待螞蟻，螞蟻被蟻獅捕捉后，蟻獅會(huì)繼續(xù)挖陷阱并等待下一只螞蟻，蟻獅通過(guò)不斷捕食螞蟻來(lái)尋找問(wèn)題的最優(yōu)解；alo算法存在易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，為此本文提出一種基于連續(xù)性邊界收縮因子與位置更新動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)的ialo算法：

69、相較于alo算法的邊界收縮因子的變化趨勢(shì)呈間斷式增大，ialo算法采用連續(xù)增大的邊界收縮因子，從而可以更加全面地搜索求解空間，計(jì)算公式如下：

70、

71、式中：i為邊界收縮因子；κ為當(dāng)前迭代次數(shù)；cκ、fκ分別為變量在第fκ次迭代時(shí)上界、下界；k*為最大迭代次數(shù)；γ為收縮調(diào)節(jié)系數(shù)；ξ為比例因子；

72、alo算法的權(quán)重系數(shù)固定不變，為了提高算法全局探索與局部開發(fā)的平衡能力，ialo算法采用位置更新動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，因此螞蟻位置的更新公式為：

73、

74、式中：ω1、ω2為權(quán)重系數(shù)；為螞蟻圍繞由輪盤賭選擇出的蟻獅周圍隨機(jī)游走的位置；為螞蟻圍繞精英蟻獅周圍隨機(jī)游走的位置。在迭代初期，ω1取值較大，權(quán)重較大，隨著迭代次數(shù)的增加，逐步增加最佳精英蟻獅的權(quán)重ω2，這樣既可有效確保算法前期的全局尋優(yōu)，又能夠保證算法后期的局部搜索。

75、具體的，所述步驟4中所搭建考慮配電網(wǎng)可靠性的旋轉(zhuǎn)潮流控制器規(guī)劃模型采用改進(jìn)蟻獅優(yōu)化算法混合二階錐規(guī)劃方法對(duì)所搭建模型進(jìn)行求解，其中rpfc運(yùn)行策略采用錐松弛約束，將其轉(zhuǎn)換為二階錐規(guī)劃模型再進(jìn)行求解。

76、首先引入輔助變量ai,t、cij,t與dij,t：

77、

78、則上述網(wǎng)絡(luò)約束可轉(zhuǎn)換為下式：

79、

80、

81、

82、

83、

84、引入二階旋轉(zhuǎn)錐理論可將rpfc約束轉(zhuǎn)為二階錐約束：

85、

86、

87、本發(fā)明所展現(xiàn)出的技術(shù)效果在于：借助旋轉(zhuǎn)潮流控制器，能夠深度挖掘并充分發(fā)揮配電網(wǎng)的靈活性。在配電網(wǎng)日常運(yùn)行期間，旋轉(zhuǎn)潮流控制器可調(diào)節(jié)相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而有效降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中的線損，同時(shí)對(duì)電壓波動(dòng)起到良好的平緩作用，極大地提升了電能質(zhì)量。而當(dāng)配電網(wǎng)遭遇故障時(shí)，旋轉(zhuǎn)潮流控制器還能積極介入，有力減少停電所造成的損失。本發(fā)明考慮了旋轉(zhuǎn)潮流控制器的選址定容問(wèn)題，并對(duì)其運(yùn)行進(jìn)行了優(yōu)化，在確保配電網(wǎng)可靠性得以提升的同時(shí)，兼顧了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，這種兼顧雙方面的特性使得本發(fā)明具有極為廣泛的應(yīng)用前景。此外，本發(fā)明提出了ialo與socp的混合算法，該算法極大地簡(jiǎn)化了規(guī)劃求解流程，顯著提高了求解效率，為旋轉(zhuǎn)潮流控制器在配電網(wǎng)中的科學(xué)規(guī)劃與高效應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。